在迁移到新的 LLM 推理提供商时，进行准确反映生产流量模式的全面负载测试至关重要。这不仅需要模拟平均速率，还需要模拟峰值持续流量和突发流量，同时考虑提示词和完成词元数量、流式与非流式调用以及工具使用。像 OpenAI 和 Anthropic 这样的提供商都强制执行请求速率和词元速率限制，这可能会因流量形状而异，因此监控速率限制标头和重试后信息对于了解实际容量和可用空间至关重要。 AI
影响 为开发人员提供了关于如何有效测试 LLM 推理提供商容量的指导，以确保顺利迁移并避免意外的速率限制。
排序理由 该项目提供了关于如何为 LLM 推理提供商执行负载测试的实用建议和技术指导，而不是宣布新产品或研究。
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