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🚀 API Tier 层级系统的技术本质
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从简单的配额管理到分布式 AI 服务调度
作为一个在大规模系统架构领域深耕多年的技术人,今天我想和大家聊聊
API Tier 层级系统
的技术本质——它不仅仅是一个简单的配额管理工具,更是解决分布式 AI 服务调度的系统性方案。
📊 一、理解 API 速率限制(Rate Limits)
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在讨论 Tier 系统之前,我们先明确一个核心问题:
为什么会有 Rate Limiting?
从技术角度看,任何服务都有资源边界。AI 模型服务的限流通常基于以下几个维度:
RPM (Requests Per Minute)
: 限制每分钟请求的数量。
RPD (Requests Per Day)
: 限制每天请求的次数。
TPM (Tokens Per Minute)
: 限制每分钟消耗的令牌数量。
TPD (Tokens Per Day)
: 限制每日令牌的消耗量。
IPM (Images Per Minute)
: 特定于图像生成的速率限制。
🛣️ 形象类比:高速公路系统
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这些限制本质上是在做资源隔离和服务质量保障。我们可以用高速公路来类比:
RPM
就像高速公路收费站每分钟能通过多少辆车。
TPM
就像每分钟允许通过的总载重量(大货车消耗更多“配额”)。
每日总量
则是整个路网的日通行容量上限。
典型的分级策略(以 OpenAI 为例)
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OpenAI 将用户分为不同的等级,随着消费金额和使用量的增加,用户会自动提升到更高的使用等级,从而获得更多的资源和更高的速率限制。