AI API 平台架构与扩展方案

本文为示例解决方案。并发范围是用于容量规划的场景假设，并非真实客户运行数据或性能承诺。

项目背景

团队计划向内部产品和外部开发者提供多种 AI 能力，包括文本生成、图片处理和视频任务。初期调用量有限，但需要为 500～1000 并发的场景做好架构评估，并保留扩容路径。

面临问题

• 不同模型的接口、限额、响应时间和错误形式不一致。
• 图片与视频任务不适合一直保持同步连接。
• 外部调用需要应用、密钥、配额与可审计日志。
• 容量指标如果只写“并发数”，无法指导资源估算。

需求分析

将并发拆分为同步请求、长耗时生成任务、回调通知和文件传输；同时确认平均与高峰请求、输入输出大小、模型端限额和可接受排队时间。

解决方案

统一接入层

用稳定的业务 API 隔离下游模型差异，集中处理认证、限流、版本和错误映射。

模型路由层

根据能力、可用性、成本和数据要求选择模型，并保留人工可控的路由策略，而不是完全自动切换。

异步任务层

图片与视频生成进入队列，调用方通过任务状态或回调获取结果；对象文件与业务状态分开管理。

观测与扩展

记录请求链路、模型响应、排队时间和失败类型，用压测验证容量假设，再决定横向扩展和降级策略。

最终价值

方案将“模型调用”提升为可管理的 API 服务，并把扩容决策建立在可测量的负载模型上。实际部署规格需要在确定模型、流量和环境后计算。

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