Пакетный инференс
EN · Batch InferenceПакетный инференс — обработка большого числа запросов к модели одной партией в фоновом режиме вместо реального времени; дешевле и подходит для классификации, извлечения и отчётов.Определение на английскомProcessing multiple AI model requests together as a batch rather than one at a time. Batch inference is significantly cheaper than real-time inference—Anthropic's batch API offers 50% cost reduction, and OpenAI's batch API is similar. AI agents use batch inference for non-time-sensitive tasks: processing overnight support ticket categorization, bulk document analysis, weekly report generation, and large-scale data enrichment. The tradeoff is latency: batch results arrive hours later rather than in seconds.
Автор: Max Zeshut
Основатель Agentmelt
Пример
ИИ-агенту маркетинга нужно сгенерировать персональные темы писем для 50 000 контактов. Вместо 50 000 отдельных вызовов API по полной цене он отправляет их пакетным заданием на ночь, экономит 50% на инференсе и к утру получает все результаты.
Часто задаваемые вопросы
- Когда использовать пакетный инференс, а когда — в реальном времени?
- Реальное время — для взаимодействий с пользователем, требующих мгновенного ответа: чат, голос, подсказки в коде. Пакет — для фоновой обработки, где допустима задержка в несколько часов: классификация документов, генерация контента, обогащение данных, отчёты. Многие агенты используют оба режима: реальное время для интерактивных процессов и пакет для массовых операций.