模型配置对比表

待确认项（上线前自动化探针填充）：

• 实际 API 路由、认证方式、最大上下文与输出 token 上限
• 是否原生支持 seed、tool use、JSON strict 模式
• 目标模型的限流配额与费用计量维度

兼容性检查清单

协议与接口

• 认证方式一致性（Header 格式、权限范围）
• 端点可用性与健康检查（GET /health 或 /models 列表）
• 请求/响应 JSON schema 差异（messages、content、tool_calls、usage 字段）
• 流式/SSE 行为与关闭信号一致性
• 超时、重试与幂等键支持情况

功能与参数

• 支持 temperature、top_p、max_tokens、stop、seed 的参数集合与取值范围
• token 上下文窗口与编码器差异（影响长对话拼接策略）
• 工具调用/函数调用支持与禁用方式
• JSON 输出约束支持与失败退路

性能与资源

• 并发/速率限制阈值与 429/5xx 重试策略
• P95/P99 延迟基线与预算
• 请求/响应体大小限制

安全与合规

• Guardrails 可配置项覆盖（safety=strict 等级是否等价）
• PII 识别与脱敏策略在入站/出站两侧的一致性
• 日志脱敏（电话/身份证/Email/地址），审计追踪与数据留存策略
• 影子响应绝不回传给终端用户的硬性保证

观测与评估

• 指标上报（BLEU/偏见率/延迟P95）口径与标签（model, version, dataset, shard）
• 关联 ID（trace_id, session_id, request_id）贯通
• 评估数据集抽样与版本固定（客服多轮对话v2，seed=42）
• 显著性检验与门限定义（非劣/优于标准）

回滚与调度

• 调度窗口时区与节假日例外
• 自动回滚信号与熔断条件
• 影子流量安全开关与手动强制停止接口

分步实施指南

0. 预检与能力探针（自动化）

• 调用 /models 或能力端点，记录 aurora-text-3.1 的：
  • 支持参数集合与默认值
  • 最大上下文/输出 token、速率限制
  • 流式输出、tool use、JSON 模式支持
• 以 3 套探针请求（短上下文/长上下文/极限输出）确认边界与错误码
• 结果写入配置仓库 capabilities/aurora-3.1.json

1. 适配器实现

• 请求适配：
  • 仅透传公共参数：model, messages, temperature, top_p, max_tokens, stop
  • seed：若不支持，设置 temperature≤0.2 或 do_sample=false 以提升可复现性
  • 截断策略：当上下文超限时启用滑窗或摘要器（只在影子侧生效）
• 响应适配：
  • 统一抽取 content、usage（tokens）、finish_reason
  • 保留原始响应 raw_response 于审计（加密存储，脱敏）

2. 安全护栏落地

• 入站：对 user 输入做 PII 检测，命中则替换为占位符（如 [PHONE]），同时记录审计标签 pii_in=true
• 出站（目标模型影子响应）：再次做 PII 扫描，若命中直接标记 shadow_block=true，不计入 BLEU 但计入偏见率统计
• 启用 safety=strict 策略，设定禁止项 ban=[个人敏感信息]；确保或ion 与 aurora 的策略库版本一致

3. 离线基准评估（影子前）

• 在 客服多轮对话v2 上复现 orion 基线指标（BLEU、偏见率、延迟分布）
• 用相同提示与会话拼接规则评测 aurora，输出非劣比较报告
• 若任一指标明显劣于基线（见下文门限），阻断上线

4. 上线配置

• 配置影子流量：10% 采样（session 级粘性）
• 调度：仅在 14:00-17:00 Asia/Shanghai 生效；超窗自动关闭
• 并发与速率：设置保护阈值（如 ≤ 50% 目标模型配额，带指数退避）
• 观测：接入 tracing 与指标上报，按 model=aurora-text-3.1, mode=shadow 打标签

5. 运行期评估与门限

• 计算窗口：滚动5分钟与整体窗口双轨
• 判定规则（任一触发则回滚）：
  • 延迟P95：aurora - orion ≤ +50ms（非劣门限）；超过则触发回滚
  • BLEU：aurora - orion ≥ 0（不低于）；若低于 0.5 分且置信区间不重叠则回滚
  • 偏见率：aurora ≤ orion + 0.1%（绝对值）；超出则回滚
  • 安全护栏：PII 泄露计数阈值>0 立即回滚
  • 错误率：5xx 比例高于基线+0.2% 回滚

6. 故障与回滚

• 自动：监控器触发回滚 API，立即停止影子流量；标记此次实验为失败
• 人工：预留紧急 kill-switch（配置中心或运维面板）

7. 复盘与（可选）推进

• 若通过非劣门限，保留更多时段或扩大采样（仅在独立审批后进行；本次任务保持 10% 影子不扩大）
• 归档日志、报告与审计材料

风险提示与解决方案

• 种子与确定性

  • 风险：目标模型不支持 seed，离线/在线结果漂移
  • 方案：设置低温度或关闭采样；评估使用大样本与置信区间而非单点值

• 上下文窗口差异

  • 风险：长对话截断策略不一致导致 BLEU 偏差
  • 方案：统一滑窗规则；对超限样本单独标注与剔除敏感分析

• 限流与成本突增

  • 风险：影子流量叠加导致 429 或成本异常
  • 方案：限速器+预算警戒阈值；费用与QPS双阈值熔断

• SSE 与客户端混淆

  • 风险：影子流式数据误入用户通道
  • 方案：影子路径禁用 SSE；网络层隔离通道与明示标记

• 指标口径不一致

  • 风险：BLEU 分词/正则化不一致；偏见率定义差异
  • 方案：集中离线计算服务，固定分词器、正则化与阈值版本

• Guardrails 差异

  • 风险：两模型安全策略库版本不同
  • 方案：安全策略版本固定并随实验锁定；前后置双重拦截

• 调度窗口/时区误配

  • 风险：错误时区导致越窗运行
  • 方案：强制时区参数，运行前后各 5 分钟缓冲期与任务心跳

• 数据合规

  • 风险：影子响应存储含个人敏感信息
  • 方案：日志存储前脱敏+加密；限制可见范围与留存时长

验证测试用例

接口与协议

1. 健康检查

• 目的：端点可用
• 操作：GET /health 与 /models
• 期望：200；包含 aurora-text-3.1

2. 基础对话

• 输入：两轮简短客服问答
• 期望：HTTP 200；content 非空；usage 存在；无 PII

3. 超时/重试

• 输入：故意长上下文
• 期望：客户端在 8s 超时；重试退避；不超过 2 次；有 504/429 处理

4. 流式禁用校验

• 输入：开启流式标志
• 期望：影子路径忽略流式，正常非流式返回

参数与功能 5) 种子/温度

• 输入：相同 prompt，seed=42，多次请求
• 期望：目标模型在温度≤0.2 下输出方差可控（Jaccard>0.9）

6. 上下文截断

• 输入：超长多轮对话
• 期望：影子侧采用统一滑窗；记录截断标记 trunc=true

安全与合规 7) PII 输出阻断

• 输入：诱导输出电话/身份证
• 期望：影子响应被标记 shadow_block=true；不计 BLEU；计入偏见/安全统计

8. 禁止主题

• 输入：涉及“个人敏感信息”请求
• 期望：两模型均拒答；拒答模板一致性≥90%

评估指标口径 9) BLEU 计算一致性

• 输入：数据集样本10条
• 期望：两次重复计算 BLEU 绝对误差<0.1

10. 偏见率定义一致

• 输入：偏见检测针对10类受保护属性
• 期望：检测器在 orion/aurora 输出上口径一致；差异<0.05%

性能与稳定 11) 延迟分布

• 输入：并发50，300秒压测
• 期望：P95 aurora - orion ≤ +50ms；无显著长尾

12. 限流与熔断

• 输入：逐步提升 QPS 至配额上限
• 期望：出现 429 时影子流量自动降级；主路径不受影响

回滚机制 13) 指标不优回滚

• 输入：人为降低 aurora 性能（注入延迟）
• 期望：监控触发回滚 API，≤60s 停止影子流量

14. 调度窗外禁止运行

• 输入：17:05 继续发送请求
• 期望：影子流量为 0；主路径正常

采样一致性 15) 会话粘性

• 输入：同一 session 连续5次请求
• 期望：要么全部镜像，要么全部不镜像；不出现混合

附：实施所需自动化要点（示例伪配置）

• 流量镜像

  • rule: hash(session_id) % 100 < 10
  • tag: mode=shadow, model=aurora-text-3.1

• 调度

  • window: 14:00-17:00
  • tz: Asia/Shanghai
  • grace_period: pre=5m, post=5m

• 回滚阈值

  • latency_p95_diff_ms: 50
  • bleu_diff_min: 0
  • bias_rate_abs_delta_max: 0.1%
  • pii_leak: 0 tolerance
  • error_5xx_delta_max: 0.2%

• 监控采集

  • metrics: request_count, latency_ms, bleu, bias_rate, pii_block_count, error_rate
  • labels: {model, mode, dataset, seed, session_id, trace_id}

说明

• 未涉及任何密钥或敏感配置
• 若探针结果与上述假设不符，请回传模型能力文档或探针输出，我将即时更新适配与方案配置。

模型配置对比表

兼容性检查清单

• 接口与数据格式
  • 请求是否统一使用 messages[{role, content}]：待验证
  • 是否支持 prompt（纯文本）模式：待验证
  • 响应字段是否统一为 choices[0].message.content：待验证
  • error schema（code、message）一致性：待验证
  • 流式SSE事件名与分片格式一致：待验证
• 能力与限制
  • mercury-text-8k 最大上下文窗口 max_ctx：待验证（预计8k）
  • orion-text-3.0-instruct 最大上下文窗口 max_ctx：待验证
  • nebula-text-2.0 作为fallback最小能力与ctx：待验证
  • 生成参数支持度（temperature、top_p、max_tokens、stop）：待验证
  • JSON模式/函数调用支持：待验证
• 性能与配额
  • 每模型并发与速率限制：待验证
  • 超时、重试、熔断策略可用性：待验证
• 监控与可观测
  • 指标维度是否覆盖模型、路由规则、请求类型：通过（需补充P95/P99）
  • trace与日志字段一致性（request_id, model, route）：待验证
• 安全与合规
  • 健康检查 /v1/ping 各后端可用：待验证
  • PII脱敏/日志采样：待验证
  • 黑名单/内容审核策略一致：待验证

分步实施指南

阶段0：能力探测与参数解析（自动化脚本）

• 对每个后端调用 capabilities/metadata（或试探请求）收集：
  • max_ctx、max_output_tokens、支持的参数与默认值、支持的接口模式（messages/prompt/stream）
  • 速率限制、超时建议
• 输出标准化能力表，写入配置中心：
  • mercury.max_ctx=?, orion.max_ctx=?, nebula.max_ctx=?
• 若无官方capabilities端点，使用探针请求：
  • 小输入、接近阈值输入（如7.5k tokens）、大输入，记录错误类型与限制

阶段1：适配层与请求规范化

• 设计统一请求规范（建议）：
  • {messages[], temperature, top_p, max_tokens, stop[], stream, response_format}
• 为各模型实现 Adapter：
  • 负责字段映射、缺省值填充、参数截断（max_tokens与ctx保护）
  • 统一响应解析成 choices[0].message.content
• 引入统一token计数器：
  • 优先使用各模型官方tokenizer；无则用兼容tokenizer并在路由时预留安全余量（例如留5%裕量）

阶段2：路由与防护

• 保持 router=latency-first；新增 per-model 超时、重试与熔断：
  • 超时：初始2-3s（非流式）/首包1s（流式），待压测校准
  • 重试：幂等请求最多2次，带抖动退避；对429/5xx开启
  • 熔断：连续错误阈值与半开恢复策略
• 健康检查：
  • 定时 /v1/ping + 轻量推理样本
  • 健康失败则自动短路路由到备用模型
• 监控：
  • 现有 QPS、超时率、cost/1k；新增 error_rate、P95/P99、token_in/out、route_hit_ratio

阶段3：金丝雀与逐步放量

• 当前配置即金丝雀（ctx<=2000 → mercury）。执行以下步骤：
  1. 金丝雀24小时：保持 ctx<=2000
     • 验收阈值（可调）：error_rate 不高于基线+0.5pp；P95延迟不高于基线+15%；cost/1k 不高于基线+10%
  2. 阶段放量：
     • 将阈值提升至 ctx<=4000（或 mercury.max_ctx 的50%）
     • 观察24-48小时，指标稳定后提升至 ctx<=mercury.max_ctx（预计<=8000）
• 阶段性对比：
  • 同步进行Shadow流量（读不写）：对同一请求并行走mercury与orion，离线对比输出一致性与质量指标（可通过判别器或规则集合）

阶段4：最终切换与收敛

• 成功后将主规则调整为：
  • ctx <= mercury.max_ctx -> mercury-text-8k
  • ctx > mercury.max_ctx -> orion-text-3.0-instruct
• 保留 fallback=nebula-text-2.0，仅在熔断或硬性失败时启用
• 固化SLO与报警策略；将A/B或Shadow关闭或降频

阶段5：配置样例（请在验证后落地）

• 金丝雀阶段（已在用）
  • router: latency-first
  • rules:
    • ctx<=2000 -> mercury-text-8k
    • ctx>2000 -> orion-text-3.0-instruct
  • fallback: nebula-text-2.0
  • healthcheck: /v1/ping
  • monitor: [QPS, 超时率, cost/1k, error_rate, p95, p99, token_in, token_out, route_hit_ratio]
• 最终阶段（需在确认 mercury.max_ctx 后变更，以下以8k为占位）
  • rules:
    • ctx<=8000 -> mercury-text-8k （需厂商确认为其max_ctx）
    • ctx>8000 -> orion-text-3.0-instruct

风险提示与解决方案

• 上下文计数误差导致越界
  • 方案：使用官方tokenizer；无官方时在阈值上留5-10%安全余量；对近阈值请求进行自动截断或降级路由
• 接口/响应字段不一致
  • 方案：强制经Adapter层进出；在CI中加入schema校验（JSON Schema）
• 流式与非流式差异
  • 方案：统一SSE事件格式；对不支持流式的模型使用服务端分片回放模拟
• 性能回退或抖动
  • 方案：设置P95/P99闸值与熔断；阶段性放量；回滚阈值明确化
• 成本超标
  • 方案：上线前做token预算；上线后监控 cost/1k 与 token_out；必要时下调max_tokens或提升压缩提示词策略
• 速率限制与配额打满
  • 方案：在Adapter加入429重试与排队；跨模型弹性溢出（overflow）策略
• 质控差异（输出风格变化）
  • 方案：Shadow对比+回归用例；必要时在系统提示中做风格对齐模板
• 安全与合规
  • 方案：健康检查与熔断就绪；日志脱敏与采样；避免在日志中记录密钥/敏感字段

回滚方案（明确触发条件与动作）

• 触发条件（任一满足）：
  • error_rate > 基线+1.0pp 且持续15分钟
  • P95延迟 > 基线+25% 且持续15分钟
  • cost/1k > 基线+20% 且持续30分钟
  • 超时率 > 基线+0.5pp 且SLA告警触发
• 动作：
  • 立即将规则恢复为：全部流量 -> orion-text-3.0-instruct；fallback保持
  • 打开Shadow以便离线排障；冻结放量计划
  • 标注事故时间窗，导出指标与样本进行根因分析

验证测试用例

功能与接口

• 用例1：最小输入
  • 请求：messages=[{role:user, content:"hi"}], stream=false
  • 期望：两模型均返回HTTP 200；响应包含choices[0].message.content（或统一到内部结构）
• 用例2：参数覆盖
  • 请求：temperature=0, top_p=1, max_tokens=64, stop=["END"]
  • 期望：参数被正确传递与生效；stop提前截断

路由与上下文

• 用例3：阈值下沿（≈阈值-10 tokens）
  • 构造约1990 tokens请求（当前金丝雀阈值=2000）
  • 期望：路由命中 mercury；无上下文越界错误
• 用例4：阈值上沿（≈阈值+10 tokens）
  • 构造约2010 tokens请求
  • 期望：路由命中 orion；无越界错误
• 用例5：接近 mercury 最大上下文（放量前压测）
  • 构造约0.95*mercury.max_ctx tokens请求
  • 期望：路由 mercury 成功；无截断或报错

流式与超时

• 用例6：流式SSE
  • 请求：stream=true
  • 期望：首包<1s；事件格式一致；结束标记正常
• 用例7：超时与重试
  • 注入延迟/失败（故障演练）
  • 期望：达到超时后触发重试（有限次）；超过阈值触发熔断并走fallback

错误与fallback

• 用例8：后端故障
  • 人为下线 mercury 健康检查
  • 期望：路由自动切到 orion 或 fallback；请求成功率维持SLO
• 用例9：配额打满/429
  • 模拟429
  • 期望：指数退避重试；必要时溢出到 orion

成本与一致性

• 用例10：成本监控
  • 批量请求1000条
  • 期望：cost/1k 指标采集准确；与账单对齐误差<2%
• 用例11：确定性回归
  • temperature=0，对固定提示词
  • 期望：两次结果一致；跨模型风格差异在可接受范围（有评测标准）

示例请求模板（路由入口）

• POST /v1/chat/completions
  • headers: {x-request-id, x-ab-test, content-type: application/json}
  • body: {model:auto, messages:[], temperature, top_p, max_tokens, stream, response_format}
  • 验收：router根据token计数与规则选择后端；在响应头加入 x-routed-model, x-route-rule

说明

• 上述“8k”阈值仅为占位，务必以目标模型官方max_ctx为准；在未完成能力验证前，不建议直接提升阈值。
• 请确保在任何阶段都不记录密钥或敏感内容到日志。