统一推理入口
动态批处理 + 流式返回，长连接复用率决定成本上限，不是模型越大越好。
首字节 ≤180ms复用率 ≥82%
图文特写 · 性能即体验
把延迟、吞吐、成本压进同一张网格，效率才有可比性
人工智能平台的性能问题很少单点发生：路由、批处理、KV 缓存、向量检索会互相牵制。我们把关键指标固定成 12 列中的 4 个观测位，任何一次版本发布都对照同一坐标读数，避免“换了面板、结论就变”的错觉。
- ⚡批处理窗口 8ms → 32ms 自适应，吞吐提升约 2.3×收益
- 🧭向量检索命中率 ≥ 96% 时方可放开缓存降级阈值
- 📉P99 延迟超过 900ms 自动熔断并回退小模型护栏
- 🧩卡片网格统一 16px 间距节奏，长列表滚动帧率 ≥ 58fps体验
核心能力 · 4 项
平台开发的四条性能主线，每条都给到可验收的量化口径
指标网格
4 个固定观测位承载延迟、吞吐、错误率与成本，异常时只高亮一格，减少认知负担。
刷新 5s渲染 ≤1 帧/次
断点对齐
640 / 1024 / 1600 三段断点，卡片列数 1→2→4 递进，弱网下优先保住首屏关键区块。
320px 起可用无横向溢出
交互阻尼
动效 0.3–0.6s ease-out 缓慢上浮，滚动吸附按 proximity 而非 mandatory，避免拉扯感。
点击区 ≥44pxCLS < 0.02
应用场景 · 纵向时间轴
一次 AI 解决方案上线，按这四步推进，效率与性能同步兑现
准备期 · 约 1 周
把业务指标翻译成平台指标
先定 3 个北极星：响应时间、单次调用成本、任务成功率。把它们映射到网关、检索与调度三层，避免上线后拿“感觉快了”当结论。
建设期 · 2–3 周
用网格系统搭建可复用的前端骨架
12 列栅格 + 卡片网格先落地，再接入数据可视化。组件全部引用间距与圆角令牌，新页面拼装从 3 天压到 4 小时。
调优期 · 1–2 周
压测推理链路，找出真实瓶颈
按 50 / 200 / 800 并发三档压测，观察批处理窗口与显存占用的拐点。通常瓶颈在调度与序列化，而非模型本身。
稳定期 · 持续
灰度发布 + 自动回退
新版本先承接 5% 流量，P99 延迟或错误率越线即回退。观测面板与发布系统共用同一套指标口径，杜绝数据打架。
实用指导清单
落地前先过这 6 条，效率与性能都不走弯路
验收建议阈值（可按业务上下浮动 15%）
- 首屏可交互≤1.2s
- 推理首字节≤180ms
- 列表滚动帧率≥58fps
- 布局偏移 CLS<0.02
- 栅格间距节奏16px
- 先定栅格再堆组件。
把 12 列、8pt 间距节奏、圆角令牌写进根类，所有卡片与图表只引用令牌。避免出现 14px、18px、22px 混杂的“手工对齐”，改一处要动十处。
- 断点只留三段。
640px、1024px、1600px 足够覆盖手机、平板、桌面与超大屏；卡片列数 1→2→4 递增。断点越多，回归成本越高，收益却在递减。
- 可视化图表给上限。
单屏折线不超过 4 条、色板不超过 5 色，超过阈值改用小倍数图分面。刷新间隔建议 5s，低于 1s 只会增加抖动与 GPU 占用。
- 图片先占位再加载。
统一用固定宽高比容器 + object-fit:cover，图片 lazy 加载，从源头杜绝布局跳动；单图体积压到 200KB 以内，弱网首屏才有余量。
- 动效宁慢勿急。
0.3–0.6s ease-out 的淡入上浮比弹跳更耐看；滚动吸附用 proximity，并尊重 prefers-reduced-motion，为眩晕敏感用户关闭全部动画。
- 压测按档位推进。
50 / 200 / 800 并发三档，记录首字节、P99 与显存占用三条曲线。发现批处理窗口收益转负时立即收窄，别让“优化”反过来拖慢吞吐。