先界定容量需求

列出应用的工作负载：请求如何到达、输入和输出的大致长度范围、并发变化，以及可接受的等待时间和错误处理方式。把已知条件与假设分开；没有依据的假设应作为待验证项，而不是容量事实。

按用户场景拆分需求，例如日常低负载、预期繁忙时段和突发流量。为每个场景说明哪些功能必须可用、何种延迟会影响流程，以及哪些请求可以排队、重试或由用户稍后重试。不要先指定某个模型应能承受的流量。

准备可复现的自测

为每种场景写一组不含敏感信息的测试输入，并记录输入长度、预期操作、并发安排和停止条件。先用小规模检查确认流程、错误记录和使用历史的查看方法，再逐步调整负载；每次只改变一个主要条件，便于解释差异。

若使用 NexoToken 的模型 API 访问能力，可在自己的应用中按实际调用路径运行这些检查；账号平台额度和用量历史可用于核对账户层面的消耗记录。具体接口和平台操作请查阅当前主平台文档，不要据此推断未说明的限流或容量保证。

记录结果与排查失败

每次运行记录时间、场景、输入规模、并发设置、完成与失败请求数、等待时间分布、错误类别及重试情况。注明环境变化和测试限制；只报告本次实际观察，不把单次结果外推为稳定容量或其他应用的表现。

如果错误增加，先检查是否由请求格式、网络、应用自身资源、账户额度或并发设置造成；这些只是排查方向，并非原因已被确认。若历史记录与应用日志不一致，核对时间范围、请求关联方式及记录延迟，并保留未能解释的差异。

将观察转成计划

把容量计划写成有条件的决策：在某个已验证的负载区间内，应用观察到了哪些现象；超出该区间时，应如何排队、限制入口或提示用户稍后重试。若样本不足、负载不具代表性，或失败原因未明，应标记为未知并补充测试，而不是填入估算结论。

假设某团队希望评估繁忙时段的请求积压，可以先定义可接受等待边界，再逐步增加并发并记录队列长度、错误和完成时间。这个例子只说明测试方法，不代表任何真实结果。每次应用、提示词、调用流程或负载模式发生重要变化后，重新运行相关检查。

参考资料

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