firefly并发处理长提示词需分片、并发请求并合并结果：先按语义单元切分为≤800字符的utf-8无bom文本文件；再用curl或python并发提交，每请求含model和input字段；最后按序拼接200响应的output.text，清洗多余空行。
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Firefly并发处理提示词时，需绕过单次请求的长度限制并保持语义连贯性，否则容易触发截断或生成内容失焦。
准备提示词分片
将原始长提示词按逻辑单元切分为若干段，每段控制在800字符以内。优先在句号、换行符或语义停顿处切割，避免在名词短语中间硬拆——比如“高性能GPU加速的实时渲染管线”不能拆成“高性能GPU加速的/实时渲染管线”，否则并发提交后模型无法识别完整术语。
保存每一段为独立文本文件，命名为prompt_01.txt、prompt_02.txt……确保文件编码为UTF-8无BOM，Firefly API对含BOM的文件可能解析失败。
构造并发请求体
方法一：使用curl批量发送
逐个构建JSON请求体，每个body中必须包含model字段（如"firefly-v2"）和input字段（值为对应分片内容），【缺model字段会导致400错误且无明确提示】。将全部请求体存入requests.jsonl，每行一个合法JSON对象，不加逗号，不包数组。
方法二：Python脚本调用requests库
用for循环遍历分片列表，对每个分片调用requests.post()，headers设为{"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN", "Content-Type": "application/json"}，超时设为30秒以上——网络抖动时默认5秒会直接中断请求。
合并返回结果
第一步：接收全部响应后，检查每个response.status_code是否为200；
第二步：提取每个response.json()["output"]["text"]字段；
第三步：按原始分片顺序拼接文本，中间插入一个空行分隔；
第四步：用正则re.sub(r'\n\s*\n', '\n\n', merged_text)清洗多余空行——Firefly在段尾补全时可能多输出换行，不清理会导致段间距异常扩大。
