摘要

大型语言模型在生产环境中的核心挑战。在生产环境中规模化部署大型语言模型（LLM）面临着一个被称为“质量—延迟—成本”的固有三角困境。一方面，为了追求更高的回答质量，业界倾向于采用参数量更大的模型；但另一方面，这直接导致了两个严峻的生产难题：高昂的推理成本，这限制了服务的可扩展性与商业可行性；

可接受的尾部延迟（ Latency），即最慢的 5% 请求的响应时间，这对用户体验——尤其是处理复杂任务的专业用户体验——构成严重损害。

本研究旨在破解这一困境。我们提出了一种无需额外模型训练、可即插即用的推理优化管线——三段式智慧管线（Three‑Stage Sentry，TSG），其核心目标是在不以任何可测量的形式牺牲输出质量的前提下，系统性地降低服务延迟与计算成本。

体系结构：提出了 TSG（三段式智慧管线）
我们提出了一套可直接落地、无需额外训练、即插即用的 LLM 推理优化管线，由“轻量级请求规划器 → 品质感知路由器（QAR） → 受控执行器”三阶段构成。该架构旨在提供一个超越“全量大模型”或“朴素级联”模式的结构化解决方案，特别针对性地解决了“短而难”请求易被误判，以及传统级联易导致“长尾恶化”的问题。

 语义感知的规划器：结合启发式规则、语义信号、轻量探针和“飞行前检查”来精准预估请求复杂度，减少首跳失败；并生成回答骨架，即为潜在的回答规划出一个高层次的结构或关键步骤，这不仅为后续路由提供决策依据，也为最终生成阶段提供有益引导。

品质感知的路由器（QAR）：依据规划结果和质量约束，在不同成本/能力的模型间进行动态路由，旨在降低昂贵路径占比（）。

受控执行器：引入“同层修复”优先于“受控升级”的机制，以更低的成本消化执行中的不确定性，避免代价高昂的“整段重算”。

评估方法论：建立统一、可审计的评测协议

我们形式化了一套极其严谨的评估方法论，旨在为 LLM 优化提供科学、可信的度量衡，并系统性地规避常见的评估陷阱。

质量保证：引入“分层 TOST 非劣检验”，并结合“FDR 控制”（BH‑95，），为“质量不降”提供有统计学背书的、可量化的保证，同时有效防范辛普森悖论。

性能（延迟）保证：确立 CO‑corrected P95（经混杂因素校正的  延迟）作为主判护栏指标，以量化算法的净效应并保障长尾稳定性；强制执行“四口径并列报告”，以提供无偏见的全景视图；强制执行“删失双口径披露”（/），并披露超时率，以杜绝通过不透明处理超时样本而产生的“长尾遮蔽”。
合规性保证：将 JSON 合规失败率等视为“硬门约束”，任何违反均“一票否决”，确保系统可用性。

 失败归因：引入“意向治疗”（ITT，一种临床试验统计学的重要原则，但对于本方案实现有显著作用）原则和“失败三分法”（重试、拒绝、超时），为失败率提供无偏见且可诊断的统计框架。

实证与可复现性

通过严格的 A/B 对照实验，实证了 TSG 架构的有效性：在通过所有质量、延迟、合规护栏的前提下，显著降低了中位延迟和计算成本（）。

我们高度重视并践行科学研究的可审计性和可复现性。随研究发布一套完整的“事件与系统指纹产物”，包括events.json（逐请求事件日志）、metrics_summary.txt（聚合指标表）、tests_family_{A,B,C}.csv（统计检验结果）、summary.json（系统指纹）、seed_manifest.txt（随机种子）等。这些产物旨在赋予第三方独立验证、复算本研究所有核心结论（如 、TOST 结果）的能力，确保结论并非源于“挑选口径”或“偶然显著”。

质量非劣对用户真实感受的作用

TOST+FDR通过的真正意义在于，它提供了一个可审计的、具备统计学意义的“背书”，用以证明TSG的主动干预系统确实有效。

用户体验到的是“系统的主动保障”：

 当用户发出请求时，TSG架构（规划器、路由器、执行器）并不是在“赌”一个便宜的模型能碰巧做好。相反，它在实时监控这个过程。如果它发现质量即将下降（例如，“标准”模型无法有效回答），它的“同层修复”和“受控升级”机制 会被主动触发，强制将任务交给更强的模型重做，以确保交付给用户的最终答案质量达标。

统计数据是“这份保障有效的证明”：

TOST+FDR的通过，就是对上述“主动保障”机制有效性的科学验证。它用数据证明了：TSG的这套“安全网”（修复与升级） 确实成功拦截了几乎所有的质量风险。

因此，对用户真实体验的意义是：

用户所体验到的“质量不降”，是一个在系统设计之初就被定为“硬性约束”、在运行中被“主动干预”、并在事后通过了严格的科学检验。

这个统计结果（TOST+FDR通过） 给了我们一种可审计的置信，即系统在积极节省成本的同时，并没有将“质量劣化”的代价转嫁给用户。

引言

1.1. 问题背景与研究动机

在真实生产环境中部署大型语言模型（LLM）服务，面临着一个固有的“三角困境”：即在服务质量、响应延迟与运营成本三者之间取得平衡。

为应对此挑战，现有研究和实践主要集中在系统层面的性能优化，例如通过高效的请求调度（Scheduling）或键值缓存（KV Caching）等技术来提升平均吞吐量。然而，这些方法在面对线上流量固有的复杂性与非平稳性时，其效用显现出局限性。它们虽能带来出平均性能的提升，却难以在保证尾部延迟稳定性的同时，有效控制运营成本。

因此，本文的核心研究问题聚焦于：如何设计一个系统性框架，能够在不牺牲服务质量的前提下，显著降低端到端的响应延迟（尤其是尾部延迟）与推理成本，并确保整个优化过程是可审计且可复现的？

1.2. 现有方法的局限性与评估体系的缺口

当前主流的解决方案存在明显不足。一些方法，如采用朴素的级联（Cascades）方案，往往以牺牲部分质量的稳定性和可控性为代价来换取性能提升，这通常导致不可预测的质量漂移。

更严重的问题在于评估方法论的缺失。许多研究中零散的工程技巧虽能报告局部的性能加速，但其结论往往缺乏可审计的因果证据链。具体表现为：

尾部延迟评估口径不一：对  等尾部指标的估计，缺乏统一的、能够剥离环境噪声的测量标准。

多重检验谬误：在比较多个指标或多个用户子群的性能时，未能对多重统计检验产生的假阳性进行控制，可能导致将随机波动误报为“显著改进”。

删失数据处理不透明：对于因超时或中断产生的删失样本，缺少明确的披露和统一的处理方法。
这些评估上的缺口，导致许多“看起来更快/更省”的结论，在跨区域、跨模型家族的真实生产环境中难以稳定复现，其声称的改进效果可能只是特定环境噪声或统计假象。

1.3. 我们的架构方案：三段式智慧管线

为应对上述挑战，我们提出了一种无需额外训练、可即插即用的推理管线——TSG。它通过结构化的决策流程，替代了以往粗放的资源分配策略。

轻量级请求规划器：此阶段作为智能网关，在请求进入核心模型前进行快速的语义预分析。其关键任务是评估请求的内在复杂度，并特别设计了识别“短而难”请求（如科学、数学、哲学领域中需要深度推理的简短问题）的机制，从而避免了传统方法仅凭长度等简单启发式规则将其误判为“简单问题”的致命缺陷。同时，它会生成一个初步的回答骨架，为后续的路由与执行提供指导。

品质感知路由器：基于规划器输出的复杂度画像与预定义的风险约束，QAR 将请求动态地路由至三个不同服务等级的通道（轻量/标准/增强）。其核心是实现计算资源与任务难度的精确匹配，确保“复杂任务动用强大模型，简单任务使用经济模型”，这是实现成本优化的关键。

受控执行器：在 LLM 的生成过程中，此模块扮演着实时质量监控与干预的角色。它会进行即时自我检查，一旦发现瑕疵，优先尝试成本极低的“同层修复”。只有在问题无法在当前层级解决时，才会触发“受控升级”，将任务交由更高能力的服务层。该机制旨在最大化地避免代价高昂的、无谓的“全量增强模型”。

1.4. 我们的评估协议：质量非劣性的统计学保证

为了使我们的结论经得起最严格的科学审视，我们设计并遵循一套统一且可审计的评估协议。其核心思想是，确保任何声称的“更快/更省”都源于方法本身的净效应，而非评估口径的选择或随机噪声。首先，我们阐述用于保证“质量不降”的协议：

分层 TOST 非劣检验：这是我们用于质量主指标的统计学基石。与传统检验试图证明“新方法更好”不同，TOST 旨在完成一个在科学上更强、更严谨的证明：检验“TSG 的输出质量不比基线差于一个预先设定的、极小的、可接受的阈值 ”。这为“质量不降”提供了一个可量化的、有统计学意义的定义。此外，我们在多个维度（如语域、问题难度、路由层级）上进行分层检验，这是为了系统性地防范辛普森悖论（——即总体平均表现看似无损，但实际上却严重损害了某一特定用户子群的体验。

FDR 控制（Benjamini–Hochberg，）：在执行数十个分层 TOST 检验时，仅凭偶然性就获得“通过”检验的概率会急剧增加。为解决这一“多重比较问题”，我们采用经典的 Benjamini–Hochberg（1995）程序，将假发现率（False Discovery Rate, FDR）——即所有声称“质量非劣”的结论中，实际上是错误发现的预期比例——严格控制在 10% 以内。

通过这一两阶段的协议（分层 TOST + FDR 控制），当它最终通过时，我们便能够做出一个极具说服力的声明：我们有充分的统计学证据表明，TSG 在总体以及所有我们关注的关键子群上，均未对输出质量造成实质性损害。

1.5. 延迟的精确测量与无偏见报告

为了确保对延迟的评估同样严谨，我们建立了一套能够抵御系统噪声、避免报告偏见的测量与披露协议。该协议旨在精确地量化 TSG 方法本身的净效应。

主判护栏：CO‑corrected P95（经混杂因素校正的  延迟）

我们选择  延迟作为衡量用户长尾体验的核心护栏指标。然而，原始（Raw）的  测量值极易受到与算法本身无关的“混杂噪声”污染，例如服务器的调度拥塞、缓存命中状态或并发任务间的抖动。为了能公正地评判算法的真实效能，我们引入了 CO 校正。该方法通过基准测试系统性地量化这些稳定噪声源的影响，并在计算  百分位数之前，从每一条请求的原始延迟中数学性地抵消掉这部分噪声。因此，CO‑corrected P95 是一个更为纯净的指标，它反映了 TSG 方法本身对系统尾部延迟的净效应，是进行公平比较的基石。

报告规范：统一四口径并列

单一的延迟数字往往会掩盖问题的全貌，极易导致“挑选有利口径（cherry‑picking）”的偏误。为此，我们提出并强制执行一项四口径并列报告规范，即对每个延迟指标，必须同时从以下两个维度的交叉视图进行报告：

噪声处理维度（Raw vs. CO‑corrected）：Raw 口径反映了包含所有系统噪声的用户真实感知延迟；CO‑corrected 口径则反映了剥离稳定噪声后的算法纯净性能。</li>
运行周期维度（Overall vs. Warm‑only）：Overall 口径涵盖了服务从冷启动到稳定运行的全生命周期，更贴近线上实际；Warm‑only 口径则仅分析系统在预热完成、进入稳态后的表现，用于刻画其理论性能上限。<

该规范强制我们同时回答两个核心问题：“用户的端到端体验到底如何？”以及“我们的算法在理想条件下本身真的有效吗？”，从而为性能结论提供了全方位、无偏见的视角。

删失披露

对于因超时或中断而未能观测到真实完成时间的请求（即“删失样本”），其处理方式对尾部延迟的计算至关重要，但往往在文献中被忽略。我们规定必须并列披露两种处理口径：（Kaplan–Meier）估计，作为一种统计学上的无偏估计方法，它能推断出在没有超时限制下的真实尾部分布；以及 ，作为一种工程学上的务实方法，它将超时请求的延迟按服务等级上限计入，以反映对业务的实际冲击。明确披露删失率及处理口径，是确保 $\mathrm{P95}$ 指标在不同研究间可比较、可复现的必要前提。

1.6. 主要实证结果

我们在单机 GPU RTX 4090（Linux）上，基于千问 3（Qwen 3：4B；8B；14B）模型家族进行了自托管推理的对照评测。实验结果表明，在确保质量非劣测试通过的前提下，TSG 带来了显著的系统性收益：

中位数（）端到端延迟从 2406.26 ms 降至 1500.27 ms（ 37.7%），用户的典型体验显著改善。

平均计算时长（以  衡量）从 2392.72 降至 1449.61（ 39.4%），直接体现了成本效益。

昂贵路径触发率  从基线的 100%（即所有请求均由大模型处理）锐减至 15%，揭示了性能优化的核心机制在于智能分流。

在关键的尾部护栏指标上，CO‑corrected Overall 实现了略微的改善（从 2415.18 ms 降至 2403.64 ms），完全在我们预设的 +10% 的性能护栏内。这证明了 TSG 不仅让简单任务更快，同时也稳住了复杂任务的长尾体验。

核心结论：昂贵路径触发率的显著降低与质量非劣性的统计学证明同时成立，形成了完整的证据链，证实了 TSG 的降本增效来自于更智能的结构化决策，而非以牺牲质量为代价。

1.7. 本文贡献：架构、协议与可复现性

本文的贡献主要体现在以下三个层面：

体系结构：提出了一套可直接落地的三段式智能网关（规划 → 路由 → 受控执行），为 LLM 推理优化提供了超越“全量大模型”或朴素级联模式的、无需额外训练的结构化解决方案。</li>

评估协议：形式化了一套统一、可审计的评估方法论。该协议通过分层 TOST + FDR 控制来保证“质量非劣”结论的统计学可信度；通过 CO‑corrected 、四口径并列和删失披露，确保性能结论的公正性、可比性与可复现性。

实证与可复现性：我们在消费级硬件上验证了 TSG 的有效性。更重要的是，为确保我们的结论能够被同行独立审计与复现，我们提供了完整的“事件与系统指纹产物”。
 
逐请求事件日志：记录每一条请求在系统内的完整生命周期，包括其路由决策、时间戳及所有内部状态转换。其价值在于，为所有宏观指标提供微观层面的、可重放的证据，允许任何评审者独立验证统计结果是否源于所述的系统行为。

四口径聚合指标表：以高效的列式存储格式，提供所有分层、四口径的最终指标。其价值在于，第三方可直接对核心数据进行操作，例如独立执行 TOST/FDR 检验或重绘图表，从而复现完整的统计推断过程，验证我们“质量非劣”和“尾部改进”的声明。

随机种子清单：记录实验中所有随机过程（如数据采样、调度扰动等）的种子。其价值在于，消除随机性带来的模糊地带，保证实验的计算可重复性，防止结论是“偶然跑出的好结果”。

综上，这套“事件与指纹产物”共同确保了我们的工作不仅是可信的，更是可验证的和可再现的。

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