Interfaze 如何在 Vercel 上每月处理 5000 万次请求
内容提要
Interfaze 为文档处理、OCR、网页抓取等确定性任务构建模型，输出附带边界框和置信度，结果可核查。其前后端均运行于 Vercel，后端以无服务器函数承载每月 5000 万次请求，Fluid compute 支撑网页抓取等重负载。AI Gateway 在第三方模型供应商故障或限流时自动切换，并比较各供应商质量。Workflow SDK 支持跨月持久化邮件序列，预览部署用于新模型版本测试与错误定位。
延伸解读
确定性模型的可核查性优势
Interfaze 的模型针对文档处理、OCR 等确定性任务，输出结果附带边界框和置信度，让用户能追溯数字或信息的来源。这与通用 LLM 只给答案不同，在医疗、法律等需要审计的场景中，可核查性降低了错误风险，同时模型仍支持类似 LLM 的提示方式，兼顾灵活性与可靠性。
无服务器后端与 Fluid compute 的负载适配
Interfaze 的后端完全以无服务器函数运行在 Vercel 上，每月处理 5000 万次请求，无需单独配置网络、安全或函数限制。Fluid compute 提供真实的 Node.js 服务器环境，内存和超时限制足够高，使得基于 Puppeteer 的网页抓取等重负载任务也能直接运行，自动随流量扩展。
AI Gateway 解决多供应商质量与可靠性问题
Interfaze 通过第三方供应商托管开源模型进行数据清洗，但单一供应商可能限流或宕机，且不同供应商托管的同一模型质量可能差异很大（如 4 位与 8 位量化）。AI Gateway 在故障时自动切换，并允许团队比较各供应商表现，将流量导向更优者，从而保障大规模处理的连续性和输出质量。
预览部署与 Workflow SDK 的工程实践
每个模型版本拥有独立 URL 和日志，错误能直接定位到对应版本，新版本通过预览 URL 交给客户测试一个月后再合并，发布构建仅需约三分钟。Workflow SDK 则支持跨月持久化的邮件序列，根据 API 调用量等条件触发，自动重试，状态在长时间暂停后仍能恢复，适合长周期客户运营。
Q&A
Interfaze 的模型和通用大语言模型有什么不同？
Interfaze 的模型专为确定性任务设计，如文档处理、OCR、对象检测、网页抓取、语音转文本和分类。与通用 LLM 不同，它们返回结果时附带边界框和置信度分数，使每个结果都可核查，同时仍像 LLM 一样接受提示。
Interfaze 的后端是如何在 Vercel 上运行的？
Interfaze 的前端和后端都运行在 Vercel 上，后端以无服务器函数形式与前端在同一代码库中运行，每月处理 5000 万次 API 请求。需要计算时，模型将代码交给 Vercel Sandbox 隔离执行，无需单独设置基础设施。
Fluid compute 如何支持 Interfaze 的重负载任务？
Fluid compute 能随流量自动扩展，并且提供较高的内存和超时限制，使得 Interfaze 基于 Puppeteer 的网页抓取等重负载任务可以直接运行，无需额外配置。
AI Gateway 如何解决第三方模型供应商的可靠性问题？
当某个供应商出现故障或限流时，AI Gateway 会自动将请求切换到下一个供应商，确保数据预处理不中断。它还允许 Interfaze 比较不同供应商托管同一开源模型时的实际质量，从而将流量路由到表现更好的供应商。
Workflow SDK 在 Interfaze 的邮件序列中起到了什么作用？
Workflow SDK 用于运行生命周期邮件系统，根据产品使用情况触发发送，并自动处理重试。其持久执行能力允许工作流暂停并在数月后恢复，保持状态不变，这是 Interfaze 最需要的功能。
Interfaze 如何利用预览部署来测试和发布新模型版本？
每个模型版本都有独立的 URL，对应 Vercel 上的独立部署和日志，便于错误定位。新模型版本作为新分支构建，团队将预览 URL 发送给部分客户测试一个月，然后合并发布。
