Batch Inference 批次推論是什麼？用等待換更低的成本

要把三萬筆客戶回饋分類，一筆一筆呼叫模型，帳單很快就會嚇到你。其實這件事根本不需要即時。

批次推論就是把「不急」變成折扣。你願意等，系統就用比較便宜的方式幫你跑完。

定義

Batch Inference 批次推論，是把大量請求集中打包成一批送出，不要求即時回應，等系統排程處理完之後再一起取回結果。

它省錢的原理很單純：即時服務必須隨時保留算力等你呼叫，那份「隨時待命」是要付錢的。批次不需要待命，系統可以挑資源比較空的時候跑，因此單位成本明顯較低。

代價是延遲。你換到的是成本，付出的是等待時間，所以它只適合沒有人在等的工作。

白話比喻

像寄件。急件叫快遞，一小時到，但每件都貴；不急的整批寄普通掛號，隔天到，單價低很多。東西一樣，差別只在你願不願意等。

所以判斷標準不是「重不重要」，而是「有沒有人在等」。很重要但沒人在等的工作，正是批次最好的對象。

批次推論跟即時推論差在哪？

實際用例

常見的三個場景。一是客戶回饋分類：把一整年的問卷與評論打包，一次跑完分類與情緒標註。二是知識庫建置：把上千份文件切片後批次轉成向量，隔天再上線查詢。三是內容整理：把大量會議逐字稿批次摘要成重點。

實務上我會把系統切成兩條路：使用者在等的功能一律走即時，其餘一律排進批次。這條分界線畫清楚，帳單跟延遲兩邊都會漂亮很多。

另外要注意速率限制。就算走批次，服務端仍有每分鐘的處理上限，一次丟太多可能被擋，設計時要留重試與分段送出的機制。