批量任务的调度策略：并发、限流与错峰

批量的三个调度变量

批量生成的完成时间与成本，由三个变量决定——先理解它们，再谈设置：

并发数：同时进行的生成请求数。受 API 平台的限流约束（每 Key 每秒/每分钟请求数有上限），超限触发 429 重试——重试本身消耗时间与预算，所以最优并发不是"越大越快"，是"贴着限流上限的 70~80%"。

优先级：多个项目同时排队时，谁先跑。建议按业务优先级配置（付费客户的、时效性强的排前）。

重试策略：失败的切片怎么重试——指数退避（第一次等 10 秒，第二次 20 秒…）+ 重试上限（3 次），超过上限进人工处理。逐日 AI 的批量系统内置这套机制，你配置的是参数不是代码。

错峰的三重收益

把批量任务安排在凌晨（00:00~06:00）：API 限流余量更足（平台高峰是白天，凌晨限流余量大）；重试更快（无并发竞争）；审核更从容（早上起床验收昨晚的批量，失败清单处理完正好开始新一天的策划）。矩阵团队的批量几乎都跑在夜里。

批量的标准操作流

1. 单条验证（一条切片全流程绿灯）；
2. 小批量试跑（10% 量，验证配置与质量）；
3. 全量批量（夜里跑，配好告警）；
4. 早上验收（失败清单处理、抽检质量、账单核对）。

这个流程的核心思想：批量是"验收驱动"的，不是"按下按钮就走人"的——批量前验证、批量后验收，中间的自动化才有意义。