Представьте, что вашему LLM-сервису нужно обработать, допустим, 50 000 договоров или товаров. Можно пойти через синхронный путь — посылать запросы к LLM. Но такой путь через некоторое время упирается и в деньги, и в лимиты. И ограничения с проблемами растут в геометрической прогрессии от количества запросов. Вот тут нам и помогает Batch API — она появилась не вчера, но стала отраслевым стандартом отправки батчей, групп запросов. OpenAI, Anthropic и Google дают асинхронную пакетную обработку со скидкой и окном завершения до 24 часов. То бишь вы собираете все задачи в один файл, отправляете его провайдеру и ждёте. Но это не абуз на дешёвый API. Платите, да, меньше, но получаете вместо мгновенного ответа обещание вернуть результат в течение суток. Вместе с этим приходят другие проблемы — пул токенов, ожидание результата, ошибки внутри батча. В этой статье разберём, из чего эта очередь состоит, как считать деньги и почему обрабатывать ошибки в батче — значит обрабатывать новые классы ошибок. Читать далее
Continue to Habr →You are being forwarded in 6s — stay on this page