海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何通过Portkey实现模型负载均衡？

2025-08-29

1.3 K

Portkey的负载均衡功能通过三个步骤实现智能流量分配：

多模型配置：在仪表板”Routing”模块添加多个同类型模型API密钥（如不同区域的GPT-4部署实例），系统会自动建立模型池
策略设置：选择加权轮询（根据模型性能分配请求）或延迟优先（自动选择响应最快的节点）等算法，支持自定义QPS限制
实时优化：结合Analytics面板的延迟、错误率等数据，动态调整流量分配比例。当某模型响应延迟超过阈值（可设置），请求会自动分流到其他可用模型

典型用例：电商客服系统在”黑五”期间，通过配置3个Claude模型实例+2个GPT-4实例，成功应对10倍流量增长，整体延迟稳定在800ms以内。

该功能特别适合需要保证服务SLA的企业场景，相比自建负载均衡器可节省80%运维成本。

本答案来源于文章《Portkey：连接多种AI模型并管理应用的开发工具》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何通过Portkey实现模型负载均衡？

相关推荐