作文批改 Agent 并发只有 2 篇／分钟，批量批改前先看清这道坎

摘要：

作文批改 Agent 的提交与查询接口限频均为 2 次/分钟，1000 次提交需要 500 分钟。这一限频对应的是异步任务队列式排程：提交匀速出队、查询按窗口分批、结果按班级交付复核，成本按次结算。

一、2 次/分钟是什么量级

排批改任务时，常会遇到一个看起来矛盾的现象：接口本身能跑通，量一上去却被限频挡住。要判断这是不是真问题、又该怎么排，得先把规格口径摆出来。作文批改 Agent 的接口口径集中在一张表里。

换成时间更直观：按 2 次/分钟，提交 1000 次约需 500 分钟（8.3 小时），500 篇作文（按一篇一页、每页一次提交计）约需 250 分钟（4.2 小时）；这还只是"提交"一个环节，不含轮询查询和教师复核的时间。

不过上面是按一篇一页的理想情况算的。由于提交接口仅支持 PDF 单页识别，一篇作文如果跨了多页，就要按页分别提交，实际提交次数会多于作文篇数，排程时应当按页数而不是篇数来估。

这里最容易误读的一点，是"2 次/分钟"不等于"同时只能批 2 篇"。它限制的是调用频率——每分钟能往里投多少次任务、能问多少次结果，而不是系统的处理能力。真正的批改由服务侧异步完成，限频更像是任务入口的节流阀：入口放多快，决定了任务以什么节奏进入处理流程。

二、批改类接口为什么采用低并发 + 异步任务设计

要理解这个限制，先要理解批改和识别在任务性质上的差别。识别类接口做的是"看图取字"，一件相对独立、可以快速返回的工作，所以频率限制可以给到 5 次/秒这类量级。批改不一样：它要在文字基础上做逐字比对、语病定位、好词好句识别和建议生成，单篇处理的链路更长，返回时间天然更久。

如果批改做成同步接口，调用方就得一直开着连接等结果。等待时间一长，超时和重试会把请求量放大，服务侧的资源被大量占在等待上，反而拖慢整体。异步任务把这件事拆成两段：提交任务拿到一个 JobId，批改的时间交给服务侧；调用方按自己的节奏用查询接口取结果，连接不必一直挂着。这也是文档智能（Document AI）把作文批改 Agent 做成异步任务模式的原因。

限频定得低，还有一个更贴近使用场景的原因：它与教育场景的节奏是匹配的。作文批改的结果需要教师复核，如果提交速度远远超过复核速度，结果只会堆在系统里，并不会带来实际的教学收益。入口节流让任务量落在教师可以处理的区间内，比起追求提交速度，更符合批改这件事的实际用法。

三、批量批改的排程方案

知道限制在哪，排程就有了依据。以下四个环节是批量批改绕不开的。

3.1 任务队列：先入队，再匀速提交

不要把手上所有作文一次性打给提交接口。可行的做法是在本地建一个任务队列，把待批作文先入队，再按每分钟 2 次的节奏匀速出队提交。队列的价值有三个：提交速度可控，不会因为集中调用触发失败；失败的任务可以带回队列尾部重试，不丢件；每个任务的提交时间有记录，为后面的查询节奏提供依据。

队列还要记录任务的业务归属，也就是每篇作文对应哪个班级、哪个学生。批改结果是按任务返回的，如果提交时没把 JobId 和业务对象绑在一起，结果取回来之后还得靠文件名去猜，量一大就会乱。

3.2 轮询节奏：查询也要算进限频

提交完成后，用 DescribeMarkEssayAgentJob 按 JobId 查询结果。查询请求本身很轻，但它同样受 2 次/分钟的限频约束，所以不能用远快于这个节奏的定时任务去轮询全部任务。

比较稳的做法是按提交时间分批查询：记录每批任务的提交时刻，估算改动作业所需的时间窗口，到点后对这批任务逐条查询，每条查一次；仍处于处理中的任务重新排入下一轮等待。这样查询请求也能被统一节流，不会出现"提交排好了、查询却把限频占满"的情况。提交队列和查询队列共用一份节奏表，是这套流程能长期稳定运行的关键。

3.3 分线：看清限频的统计维度

限频额度不是账号全局共享的一个总数，而是按统计维度分开计算的：同一接口在不同子账号、不同接入地域下的调用量各自独立计数。这意味着按子账号分线是一条可用的排程思路——多个年级同时需要批改时，可以把任务分给不同子账号排队，各自占用自己的额度，不必挤在同一条队列上。

分线要注意两点。一是地域要一致，同一批任务放在同一个接入地域下统计，混着用会让额度核算变得复杂。二是分线只是把额度拆开计数，单条线的处理节奏仍然要按 2 次/分钟来排，线开得再多也不会让某一批任务提前拿到结果。

3.4 复核节奏：排程的终点不是"取回结果"

批量批改的排程终点，不是几百份结果同时回到系统里，而是结果以教师能处理的节奏交到教师手上。建议按班级分批闭环：一个班的作文提交并取回结果后，先交给该班教师复核，再启动下一个班。

这样安排有几个好处。教师每次面对的是一批熟悉的作文，复核时的判断更稳；教师在这一批里发现的问题可以及时修正下一批的提交规范，比如某些拍摄角度导致的识别偏差；整条链路的节奏是可控的，不会出现大批结果一次性堆在教师面前。

四、成本测算与额度使用

作文批改 Agent 的计量单位是次，付费口径分为后付费与预付费两种，另有免费额度可先用。

把预付费各档折成单次成本，再与后付费摆在一起，档位选择才看得清。对照下来有一个容易被忽略的门槛：1000 次档的单次成本高于后付费，在这个量级下按量付费反而更省；1 万次档与后付费持平；单次成本真正低于后付费，要到 10 万次档才开始。所以资源包的选择依据是一年内能稳定提交的量级，量还不到就先走后付费，不必为了单价把额度买在账上等过期。

免费额度按次核减，对应的是接口调用，适合用来把整条链路先跑通：队列、轮询与复核这三段能否按预期衔接，只有走一遍完整调用才看得出来。它验证的是排程能不能跑顺，而不是单篇作文的批改效果。

五、总结

2 次/分钟的限制，实质上把批量作文批改从"能不能跑"变成了"怎么排"：提交按队列匀速出队，查询按时间窗口分批拉取，任务可按子账号分线但单线节奏不变，结果按班级分批交给教师复核。把这条节奏跑顺之后，批改量就不再取决于接口能跑多快，而取决于教师能复核多少。

准备启动批量批改的团队，可以先按任务队列与分批轮询的思路搭一个最小流程，用作文批改 Agent 首次开通即发放的 1000 次免费额度（一年内有效）在一个班的真实作文上跑一遍，把提交间隔、查询窗口和复核时间测出来，再据此估算整学期的用量。确认排程跑顺、要放量之后，再对照 文档智能特惠活动 的折扣档位：作文批改 Agent 新用户首单低至 1 折、老用户下单低至 6 折，按用量选规格更划算。