批量推理是什么：多条任务一起处理，结果仍需逐项核对
解释批量推理与请求并发的差别，说明离线任务的标识、完成状态和部分失败怎样影响最终交付。
先说结论
先理解这个概念
批量推理是集中处理一组输入的方式，可以在后端合并计算，也可以通过服务提供的异步批次完成。它不一定要求使用者一直等待，也不等于把多个问题拼进同一段提示词。采用时应明确任务是否独立、结果何时可用，并逐条匹配输入输出，不能只因批次完成就认定所有记录都已成功。
01
计算批次与服务批次不是同一层
PagedAttention 研究展示模型服务的内存管理与批处理关系，OpenAI Batch 则定义提交任务和领取结果的服务流程。使用者看到的一个批次，内部可能以不同方式调度，不能据此推断每条输入同时运行。普通接口并发请求也不自动具有批量服务的价格和时限。任务如果依赖前一条答案，需要先取得依据，不能随意合并。理解批量时应分清输入组织、后端计算和应用领取结果，避免把其中一层的成功扩写为全部完成。
02
按标识检查成功失败和缺失条目
例如批量给公开短句分类，每条输入有稳定标识，取回后按标识匹配，检查是否存在失败或未返回记录。不要默认输出顺序完全相同，也不要只靠行数相等判断匹配正确。重新提交时只处理需要重试的部分，保存原结果防止重复。本文没有创建批次或调用模型，例子属于验收设计。质量检查仍要使用已确认样本，批量提高处理规模，并不能让缺少依据的答案自动变得可靠。
03
按等待要求维护调度和结果保留
离线整理可以接受延后结果，正在交互的使用者则可能需要即时回复，应按任务选择。服务保留条件和支持模型变化后，要更新领取与恢复流程。成本包括重试、对账和人工修正，不能仅按单条名义价格判断。保存任务版本及结果位置，程序重启后应能继续未完成项。采用批量前先用小规模资料验证完整流程，最终交付应是可用且收齐的结果，而不是一个状态显示成功的任务编号。
核对来源
以下资料用于核对概念和方法。文中的示例与测试范围分别注明，实际使用时请核对所用工具的版本。