Batch- en asynchrone workloads

Winst:

• Bepaalt voor welke workloads batchverwerking geschikt is
• Begrijpt de afweging tussen kosten en latentie tussen synchrone, asynchrone en batchverwerking
• Ontwerpt een robuuste batchworkflow die custom_id koppelt aan resultaten

De meeste LLM-integraties richten zich op ‘live’ scenario’s waarbij een gebruiker voor een scherm op een reactie wacht. Maar het merendeel van de professionele werkzaamheden vindt niet daadwerkelijk plaats: duizenden documenten in één nacht taggen, een volledige dataset samenvatten, volledige gespreksopnamen in het archief classificeren. In deze zaken verwacht niemand onmiddellijk een antwoord; Het belangrijkste is om de klus goedkoop en betrouwbaar af te ronden. Batch is precies voor deze workloads. In dit onderdeel leert u het verschil tussen synchrone, asynchrone en batchverwerking, wanneer batch de juiste keuze is, en een robuuste stroom die met vertrouwen custom_id en resultaten combineert.

Drie werkmodi

modus

Hoe werkt het

vertraging

Typische kosten

passende baan

synchroon

Je doet een verzoek en wacht op het antwoord

seconden

Standaard

Livechat, directe assistent

asynchroon

U plaatst de taak in de wachtrij en ontvangt een melding wanneer deze is voltooid.

Seconden – minuten

Standaard

Achtergrondtaken, automatiseringsstappen

Partij

Verzendt duizenden verzoeken in één pakket en krijgt vervolgens de resultaten

Minuten – uren

Meestal met korting

Taken met een hoog volume en vertragingstolerantie

Batchverwerking is dit: u verzendt honderden/duizenden verzoeken als één enkele "taak" naar de provider; De aanbieder verwerkt ze in zijn eigen tempo en retourneert alle resultaten in bulk zodra ze zijn voltooid. In ruil daarvoor krijg je twee dingen: (1) over het algemeen lagere eenheidskosten, (2) de mogelijkheid om grote volumes te verplaatsen zonder te maken te hebben met snelheidslimieten. De prijs is dat de resultaten niet onmiddellijk komen, maar na enige tijd.

Wanneer batchen, wanneer niet?

De beslissing komt neer op één vraag: wacht de gebruiker nu op het resultaat?

• Nee, ik kan het vasthouden → batchkandidaat. Nachtelijke tagging, batch-samenvatting, archiefclassificatie, gegevensverrijking, evaluatie (eval) uitvoering.
• Ja, wachtend op het scherm → synchroniseren. Livechat, direct advies, hulp bij het invullen van formulieren.

Tip: Er kunnen twee modi naast elkaar bestaan ​​in hetzelfde product. Gebruiker werkt synchroon in livechat; 's Nachts geef je alle gesprekken van die dag door aan de batch voor kwaliteitsanalyse. Het scheiden van ‘levende behoefte’ en ‘collectieve behoefte’ is de eerste beslissing van de architectuur.

Anatomie van robuuste batchflow

De belangrijkste technische regel van batchverwerking is het matchen van resultaten.

1. Geef elk verzoek een unieke `custom_id`. Dit is uw gegenereerde ID die het verzoek identificeert (bijvoorbeeld factuur-2026-07-18-000431).
2. Dien de taak in. Alle aanvragen gaan in één pakket; elk met zijn eigen custom_id.
3. Onderzoek de situatie. Je vraagt ​​met tussenpozen naar de status totdat de klus ‘klaar’ is.
4. Match de resultaten met `custom_id`. Resultaten kunnen in een andere volgorde worden geretourneerd dan de volgorde van indiening; match dus nooit op positie, maar op de custom_id die elk resultaat draagt.
5. Controleer het type van elk resultaat. Eén verzoek kan slagen, één kan mislukken, één kan verlopen. Proces gebaseerd op succes/mislukking.

{ "requests": [ { "custom_id": "invoice-000431", "params": { "model": "claude-haiku-4-5", "max_tokens": 128, "system": "Factuur classificeren. Alleen JSON retourneren.", "messages": [{ "role": "user", "content": "{{invoice_text}}" }] } }, { "custom_id": "invoice-000432", "params": { "model": "claude-haiku-4-5", "max_tokens": 128, "system": "Factuur classificeren. Alleen JSON retourneren.", "messages": [{ "rol": "user", "content": "{{invoice_text_2}}" }] } } ]}

Let op: het matchen van resultaten op basis van de volgorde van indiening is de grootste fout bij het batchen. De wachtrij wordt niet bewaard. Zonder custom_id weet u niet met zekerheid welk resultaat bij welk document hoort; verkeerde matching leidt stilletjes tot verkeerde gegevens.

Kopieerbare sjablonen

# custom_id-generatieregel (uniek en traceerbaar) Formaat: <isture>-<date>-<sequence>. Voorbeeld: request-20260718-000431Regel: herhaal nooit in werk; Sluit de resourcerecord-ID daarin in.

# Batchtaakkaart (planningssjabloon)Taaknaam: .............Aantal records: .............Model: ............. (eenvoudige taak → snel model)Max_tokens per aanvraag: .............Tolerantie verwachte levertijd: ..........urenResultaat matchingsleutel: custom_idIn geval van een fout: opnieuw proberen / wachtrij / rapporteren

# Enkele verzoekprompt in batch (kort en schematisch) Classificeer dit document. Retourneer deze JSON met de opmerking:{"category"...", "urgency":low|medium|high"}Document: """{{document}}"""

# Resultaatverwerking pseudo-code voor elk resultaat: if result.status == "success": record = find(custom_id) save(record, result.output) anders: add_to_fail(custom_id, result.error) # probeer het dan opnieuw

Zwakke prompt/sterke prompt (ontwerp batchtaak)

# ZWAK (breekbaar ontwerp) Verzend 10.000 documenten op volgorde met het sterke model en bewaar de geretourneerde resultaten in de volgorde waarin ze binnenkomen.

# STRONG (duurzaam ontwerp) Verstuur 10.000 documenten in één batch met een snel model. Geef elk document een unieke custom_id die de bronrecord-ID bevat. Match de resultaten met de custom_id; zet de mislukte in de wachtrij en probeer het opnieuw. Uitvoeren in het nachtvenster; Bezorgtolerantie 6 uur.

Krachtige versie; Het definieert vooraf de modelselectie, bijpassende sleutel, foutafhandeling en timing. Dit is het verschil bij het veilig verwerken van tienduizenden records.

Drie mini-hoesjes

Geval 1 — Nachtmarkering. Een e-commerceteam zou 200.000 productrecensies in sentimenttags sorteren. Live synchrone streaming was onderworpen aan snelheidslimieten en was kostbaar. Ze droegen het werk als batch met een snel model de nacht in; De eenheidskosten daalden, de hele set was 's ochtends klaar en er waren geen problemen met de snelheidslimiet.

Geval 2 — Bestellingsverwarring. Een onderzoeksteam verzamelde 5.000 artikelen, maar schreef de resultaten in bestanden in de volgorde waarin ze binnenkwamen. Omdat de resultaten in een andere volgorde terugkwamen, werden ongeveer 900 van de 5.000 abstracts aan het verkeerde artikel gekoppeld. Ze hebben het opnieuw toegewezen aan custom_id; probleem opgelost en deze ervaring werd een permanente regel: "Altijd custom_id in batch."

Geval 3 — Live stand-by in verkeerde modus. Een ondersteuningsteam probeerde batchgewijs de live reacties te geven die de gebruiker op het scherm verwachtte; Gebruikers haakten af ​​omdat de resultaten minuten later arriveerden. Ze hebben de live taak teruggezet naar synchronisatie, waardoor alleen de nachtelijke kwaliteitsanalyse in de batch overbleef. Les: batch is niet voor live stand-by.

Veel voorkomende fouten

• Resultaten matchen op positie: Volgorde wordt niet bewaard; Gebruik custom_id.
• Live taak overbrengen naar batch: Gebruiker kan geen minuten wachten; batch is voor vertragingstolerante taken.
• Foutgevallen worden niet afgehandeld: sommige verzoeken kunnen mislukt/verlopen zijn; Zet het in een aparte wachtrij en probeer het opnieuw.
• Sterke modelgebruiksreflex in batch: Snel model + batch is de goedkoopste combinatie in eenvoudige klussen.
• Custom_id niet traceerbaar maken: Als er geen bronrecord in de ID is ingebed, wordt het moeilijk om het resultaat terug te koppelen.
• Vergeten de situatie te onderzoeken: resultaten verwachten voordat de klus is geklaard; Controleer de voltooiingsstatus.

Dieper: batchbewaking en gedeeltelijke uitval beheren

Het meest volwassen aspect van batchverwerking is dat het een andere mentaliteit vereist dan individuele oproepen: een batchtaak is een "proces", en geen "gebeurtenis". Ervan uitgaande dat tienduizenden verzoeken allemaal zullen slagen is kwetsbaar; Een realistisch ontwerp accepteert vanaf het begin een gedeeltelijke mislukking. De status van elk resultaat kan verschillend zijn: succesvol, mislukt (bijvoorbeeld ongeldige invoer), geannuleerd of verlopen. Een robuuste stroom verwerkt de status van elk resultaat afzonderlijk terwijl het er doorheen gaat, plaatst de fouten in een aparte "wachtrij voor nieuwe pogingen" en voert die wachtrij afzonderlijk uit.

De tweede praktijk is het ontwerpen voor idempotentie (dat het tweemaal uitvoeren van dezelfde taak geen schade aanricht). Als een batch wordt onderbroken en u deze opnieuw start, mag u de reeds verwerkte records niet opnieuw verwerken en tweemaal schrijven. Het binden van de custom_id aan uw bronrecord werkt hier ook: "is dit record al verwerkt?" voordat u het resultaat opslaat. Door te controleren voorkomt u dubbel typen.

Het derde punt is om livestreams met batches te spreiden. Sommige taken hebben zowel live- als batchdimensies: wanneer de gebruiker een document laadt, geeft u hem een ​​snelle voorlopige samenvatting (synchroon) en verwerkt u hetzelfde document 's nachts opnieuw voor een diepere analyse (batch). Door de twee modi bewust te scheiden, worden zowel de gebruikerservaring als de kosten geoptimaliseerd.

Tenslotte is batching ook een manier om met snelheidslimieten om te gaan (unit 8). Het verzenden van een hoog volume in een live synchrone stroom levert een constante 429 op, terwijl het verzenden van hetzelfde volume naar batchoverdrachten de druk op de eigen planning van de provider beperkt en de taak voorspelbaarder maakt.

Samengevat

Batchverwerking is over het algemeen een goedkopere en robuustere modus voor latentietolerante en grote werkbelastingen. Zijn beslissing was: "Wacht de gebruiker nu op het resultaat?" bepaalt de vraag. De meest kritische technische regel is om elk verzoek een unieke custom_id te geven, de resultaten te matchen op ID in plaats van op locatie, en het succes/mislukken van elk resultaat afzonderlijk te behandelen.

Applicatie taak

Kies een opdracht met een hoog volume (bijvoorbeeld archiefclassificatie). (1) Beslis of dit werk live of collectief is en rechtvaardig dit. (2) Ontwerp een custom_id-formaat (inclusief de bronrecord). (3) Vul de batchtaakkaart in (model, max_tokens, tolerantie, foutbeleid). (4) Schrijf de resultaatverwerkingspseudocode om mislukte verzoeken op te nemen.

controlelijst

• [ ] Ik kan synchrone, asynchrone en batchmodi onderscheiden op de kosten-/vertragingsas.
• [ ] Door de juiste vraag te stellen, kan ik beslissen of een opdracht geschikt is voor batchverwerking of niet.
• [ ] Ik geef elk verzoek een unieke custom_id en match de resultaten op ID.
• [ ] Ik kan mislukte/verlopen resultaten afzonderlijk verwerken.
• [ ] Ik ken de voordelen van het kiezen van een snel model voor eenvoudige batchtaken.