GPT-6 Luna 的上下文长度和超时阈值没有一组通用最优值，能设多大取决于你的输入规模、并发数，以及服务端当时的排队与限流情况。可操作的路子是：先把这两个参数从调用代码里搬到外部配置，再用同一提示词、长度递增的一小批请求打过去，看哪一档开始明显变慢或开始报错，然后把结论写回配置并留档。

先外置配置、再小批量压测，是判断上下文长度与超时阈值最省事的一条路。适用场景是批量调用还没定型、参数仍在试的阶段。操作上，配置里只放客户端一侧的约束，模型实际可用上限以官方文档为准；压测时锁死提示词、输出长度上限和并发数，只改输入长度。验证方式看成功率、耗时分布、错误类型这三样。风险边界是：单次小批量结果只代表那一档并发与那一刻的服务端状态，不能直接当成容量结论。

把上下文长度与超时写成外部配置

把参数写死在调用代码里，每调一次就要重新发版、重跑一遍回归，试参数的成本太高。建议至少把下面几项提到配置文件，让调参变成改文件加重启。

luna:
  base_url: your-endpoint.example
  model: gpt-6-luna
  max_context_tokens: 32000      # 客户端预设的输入上限，实际可用上限以官方文档为准
  max_output_tokens: 1024
  request_timeout_s: 60          # 单次请求的整体超时
  connect_timeout_s: 5           # 建连超时，单独设，便于区分网络问题
  concurrency: 4
  retry:
    max_attempts: 4
    base_delay_s: 1
    max_delay_s: 30

• max_context_tokens：客户端主动截断的输入上限，超了就在本地拒绝，不必等服务端返回错误。
• request_timeout_s 与 connect_timeout_s：拆成两个，超时日志里能直接看出是连不上还是等太久。
• concurrency：本地并发闸门，压测时靠它控制变量，也避免自己把自己打成限流。
• retry 段：退避参数，第四节会用到。

要留意配置文件里的值只是客户端一侧的约束。模型实际支持的上下文窗口、单次请求的排队与超时策略仍受服务端限制，具体数值需要回官方文档确认，不要直接照抄别人的配置。

构造一批长度递增的测试输入

目标是找到自己场景下开始变慢或失败的输入规模，所以只允许一个变量变化：输入长度。提示词模板、输出长度上限、并发数、重试策略都要锁死。

生成方式建议把一段固定的中性文本重复拼接，而不是灌随机字符——随机字符容易命中不同的分词结果，长度不好对齐。档位不必很密，先铺开几档看趋势：

import json

FILLER = '这是一段用于填充的固定文本，内容不参与业务判断。' * 50

def build_cases(lengths, prompt):
    cases = []
    for i, approx_tokens in enumerate(lengths):
        # 按经验比例粗略换算成字符数；有 tokenizer 就用 tokenizer 精确切
        chars = int(approx_tokens * 1.6)
        text = (FILLER * (chars // len(FILLER) + 1))[:chars]
        cases.append({
            'case_id': f'len-{approx_tokens}-{i}',
            'input_tokens': approx_tokens,
            'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt + text}],
        })
    return cases

cases = build_cases([1000, 2000, 4000, 8000, 16000, 32000], '按以下材料回答一个问题：材料要点是什么？')
json.dump(cases, open('cases.jsonl', 'w'), ensure_ascii=False)

每个长度档不要只跑一次，同一档跑几次才知道耗时抖动是常态还是异常。建议逐档跑完再加大并发，别一上来就全档位混跑。

跑一轮小批量并发并记录指标

脚本骨架就是遍历用例、线程池并发、计时、落盘。用线程池比手写协程更好排查，每条记录自带时间戳，出问题能和日志里的时间线对上。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import json, time

def call_luna(payload, cfg):
    start = time.time()
    rec = {'timestamp': time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S'),
           'case_id': payload['case_id'],
           'input_tokens': payload['input_tokens'],
           'http_status': None, 'error_type': None,
           'elapsed_ms': None, 'retry_count': 0}
    try:
        resp = client.chat(payload, timeout=cfg['request_timeout_s'])
        rec['http_status'] = resp.status_code
        if resp.status_code != 200:
            rec['error_type'] = classify(resp)
    except TimeoutError:
        rec['error_type'] = 'client_timeout'
    except Exception as exc:
        rec['error_type'] = type(exc).__name__
    rec['elapsed_ms'] = int((time.time() - start) * 1000)
    return rec

with open('records.jsonl', 'a') as fout:
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=cfg['concurrency']) as pool:
        for rec in pool.map(lambda c: call_luna(c, cfg), cases):
            print(json.dumps(rec, ensure_ascii=False), file=fout)

必须落盘的字段：时间戳、case_id、input_tokens、耗时（毫秒）、HTTP 状态码、错误类型、重试次数。成功的请求也要记，否则没有耗时分布可比。跑完按 input_tokens 分组，看耗时的中位数和高分位——如果高分位比中位数大出一截，通常是部分请求在排队，而不是参数设错了。

按错误类型决定调参还是退避

看到失败先别急着改参数，先分清是参数不合理还是服务端限制。前者重试再多次也没用，后者重试是有意义的。

def classify(resp):
    code = resp.status_code
    if code == 429:
        return 'rate_limit'          # 退避重试
    if code // 100 == 5:
        return 'server_error'        # 退避重试
    if code == 413:
        return 'payload_too_large'   # 降输入长度，不重试
    if code // 100 == 4:
        return 'client_error'        # 查模型名、路径、鉴权、上下文上限
    return 'unknown'

• 400、413 一类：多半是上下文超限、字段拼错或模型名不对，改配置，不要重试。
• 401、403：鉴权或配额问题，检查凭证与项目归属，与超时阈值无关。
• 429 和 5xx：属于排队或服务端波动，用退避重试，同时别把并发调大。
• 客户端超时：先判断是阈值设得偏小，还是服务端确实处理不过来。同一长度档多跑几次，如果耗时集中在阈值附近，优先调阈值。

退避写法给一个通用版本，关键是加抖动，避免所有并发请求在同一时刻一起重试：

import random

def next_delay(attempt, base=1.0, cap=30.0):
    raw = min(cap, base * (2 ** attempt))
    return raw * (0.8 + 0.4 * random.random())

for attempt in range(cfg['retry']['max_attempts']):
    rec = call_luna(payload, cfg)
    if rec['error_type'] in ('rate_limit', 'server_error', 'client_timeout'):
        time.sleep(next_delay(attempt))
        continue
    break

重试要在记录里体现，retry_count 字段就是为这件事留的。如果一批记录里大量请求都靠重试才成功，说明并发或超时阈值需要调整，而不是靠重试硬扛。

把有效参数写回配置并留记录

压测得出的结论必须落回配置并留下变更记录，否则下次改参数又变成凭感觉。建议一行一次变更，表头固定成下面几列；表格里填的是模板示意，数值和现象按你自己的记录写。

表里只写日志和页面行为能验证的内容：状态码、错误信息、耗时分布。验证方式统一是重跑同一批 cases——现象变了才算调整有效，没变就回滚，别把参数一层层往上堆。顺手记一下调整日期，方便日后回看当时的服务端状态。