在搭建 AI 大模型评测平台时，面对所评测模型的接口调用，应当如何设计并实施超时判定与异常处理策略？

回答思路

1. 【回答框架 1】总体思路：评测平台调用模型接口属于外部依赖，需先明确每次评测任务的超时预算，再分层处理。核心是区分评测需求：单次推理有硬超时，多次重试有策略，整个评测流程有总超时。
2. 【回答框架 2】超时设置：基于模型服务的响应时间分布设置合理的连接超时与读取超时，采用梯度超时策略；同时设置线程池或阻塞队列的等待上限，避免资源耗尽。需记录实际耗时用于定级与触发降级。
3. 【回答框架 3】异常处理：将异常分为超时、网络错误、限流、服务不可用、结果异常等类别。每类定义独立的重试规则；幂等操作可重试，非幂等需谨慎；注意重试次数与退避策略，防止雪崩与成本失控。
4. 【回答框架 4】降级兜底：对外部模型调用设置熔断机制，达到阈值后快失败；同时准备降级方案，如返回默认结果、使用备用模型或缓存历史结果。保证评测平台主流程可用性。
5. 【回答框架 5】结果一致性：在处理超时与异常时，要求记录完整的上下文与错误快照，确保评测结论可追溯。若缓存结果，需能识别数据有效性；若最终失败，必须标记为失败并区分原因，避免误判模型能力。
6. 【关键点 1】超时设置需分连接超时和读取超时，结合具体模型服务的延迟特征；建议使用梯度超时而非单一固定值。
7. 【关键点 2】异常分类是重试和降级的基础；建议按可重试和不可重试区分，并考虑幂等性。
8. 【关键点 3】重试应采用指数退避并加入随机抖动，限制最大次数，防止重试风暴。
9. 【关键点 4】利用熔断器保护评测平台，避免外部模型故障导致整体评测任务不可用。
10. 【关键点 5】超时与异常的处理记录必须完整，以便后续审计与评测结果复现。
11. 【易错点 1】不要将所有异常都简单重试，需区分超时、限流、服务错误等，并注意接口幂等性。
12. 【易错点 2】避免只设置全局超时而无分层预算，可能单次调用拖垮整个评测流程。
13. 【易错点 3】重试时若不考虑退避与限流，可能加剧模型服务压力，影响其他评测任务。