面试官看着简历上那个 AI 客服项目，问了一句很实在的话："你们这个问答接口，压测过吗？QPS 能到多少？"候选人不假思索："我们用了 Spring Boot，Tomcat 线程池默认 200，理论上没问题。"面试官接了一句："假设上游大模型 API 给你的配额，一秒钟只允许 100 次请求。现在业务方说下周搞活动，峰值要 1000 QPS。你怎么设计？"候选人愣了一下："加……加机器？""你加十台机器，上游还是只给你 100 的配额，你打算怎么办？"候选人答不上来了。这个问题问得好。因为它把很多人对"高并发"的惯性认知一刀切开了。传统 Web 接口扛不住，加机器、加线程、加连接池，确实能堆。可大模型接口不一样——你的瓶颈根本不在自己这台机器上，而在上游 API 的配额，以及你老板盯着的那张 Token 账单。这篇就聊聊，配额只有 100、业务要 1000，你到底该怎么设计。先想清楚：瓶颈到底在哪加机器之前，先搞清楚一件事：你的请求慢，慢在哪？普通接口慢，通常是自己 CPU 算不过来，加机器有用。大模型接口慢，卡在三件事上：-上游配额：厂商给你的账号有 RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟 Token 数）上限，不是你机器多就能多调。-单次耗时：一次生成动辄几秒到几十秒，请求都堵在"等上游回话"上，线程白占着。-钱：每一次调用都按 Token 计费，1000 QPS 全打到大模型上，账单能把预算爆掉。看懂这张图，思路就有了。从 100 撑到 1000，不是让上游多干活，而是让自己少调用上游。少调的每一分，都是省下的钱和腾出来的配额。下面一条条拆。第一招：语义缓存——从根上减少调用最省钱的优化永远是"压根不调用"。普通缓存用请求参数做 key，问题在于大模型场景里，用户提问很少一字不差。今天问"怎么退货"，明天问"我要退东西怎么办"，字面完全不同，意思一模一样。用老式缓存，两条都命中不了，白白调用两次大模型。语义缓存解决的就是这个：不比对文字，比对"意思"。原理不复杂：把用户的问题先转成向量，再去缓存里找"意思最接近"的历史问题。相似度超过阈值，就直接把当时存的答案返回，一次大模型调用都省了。伪代码长这样：@Service public class SemanticCache { private final EmbeddingModel embeddingModel; // 缓存结构：key = 问题向量, value = 当时生成的答案 // 生产上一般放进向量库（Milvus / pgvector），这里先用内存示意 private final ListCacheEntry entries = new ArrayList(); public SemanticCache(EmbeddingModel embeddingModel) { this.embeddingModel = embeddingModel; } // 返回 Optional：命中就给缓存答案，没命中返回空 public OptionalString lookup(String question) { float[] queryVec = embeddingModel.embed(question); // 1. 问题向量化 return entries.stream() .map(e - Map.entry(e, cosine(queryVec, e.vector()))) // 2. 算相似度 .filter(pair - pair.getValue() = 0.9) // 3. 阈值判定 .max(Map.Entry.comparingByValue()) .map(pair - pair.getKey().answer()); // 4. 命中，取答案 } public void remember(String question, String answer) { entries.add(new CacheEntry(embeddingModel.embed(q