北京
一句话结论：当没有客户在等待时，把市场评论的汇总、打标、抽取任务交给批量LLM作业；当客户正在交互时，保留实时调用；所有作业在进入队列前都必须归属到具体租户。
先做期限决策，再做供应商决策。夜间策略扫描可以等，卖家追问“我的商品为什么被拒”不能等。批处理把高峰期的同步处理移出第一类场景，给团队一个带状态、带结果的工作流用于补数据；但它不会让延迟凭空消失。
另一个约束是算账。如果市场把所有评论塞进一个不透明的大作业，运营摩擦变小了，但退款、滥用调查、预算告警都会变得很难。因此，有用的单位不是一大份提示词文件，而是按租户划定的批处理作业，并附带内部台账记录。
把每一条发现当作受监管的证据。在派发之前先创建台账记录，用不可变的内部作业ID连接租户、作业类型、输入条数、模型选择、提交时间、截止时间和预估token总数。供应商的作业ID只作为后续映射，不要用作主键。这样即使更换供应商，审计历史和成本归属也完整。
评论代码分析要求结构化发现：严重级别、文件、行号、规则和解释。总结可以容忍一定文本差异，合规打标和抽取通常不能。在标记完成前校验结果schema，单个不合格条目要隔离，不要默默接受部分损坏的导出。这跟OTP系统不把“已接受”当作“已送达”是同一个道理：供应商接受、作业完成、导出取回、schema校验、下游应用，都是独立状态。
保持无聊，真的。一个实用台账可以是：每个租户批处理一行父记录，每条评论一行子记录。父记录保存汇总和状态，子记录保存逐条结果。使用普通数据库事务更新状态，不要用一份巨大JSON文件充当业务数据库。批处理会在夜间运行，但它的账单和审计必须能随时日间对账。
技术上可以用队列、定时器和死信队列，但关键不在组件多花哨，而在责任边界清楚。每个作业都要有重试、超时、人工复核入口，并且所有结果先落地再改状态。一个“看起来跑完了”的批处理，如果schema没过，等于没跑。
最终判断标准只有一条：当有人来问“这笔钱花在哪、这批结果怎么产生的”时，你能否在十分钟内给出完整链路？如果能，批处理就是优化；如果不能，批处理只是把实时垃圾变成了夜间垃圾。
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