需用locust模拟数百并发验证grok api稳定性，避免上线后429错误或延迟超800ms；安装locust、编写locustfile.py脚本、配置bearer token与url、启动压测并监控rps、95th延迟及429失败率。
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你需要验证Grok API在真实业务流量下的稳定性，避免上线后因并发突增导致429错误或响应延迟飙升。直接用Postman发10个请求看不出问题，必须模拟数百用户同时调用，观察RPM限制是否触发、平均延迟是否突破800ms、失败率是否超过阈值。
安装Locust并准备测试环境
打开终端，执行pip install locust命令安装核心工具。如果后续要跑分布式压测，再补装pip install pyzmq——这步现在不做也行，单机压到200并发完全够用。
创建空目录并进入，新建文件locustfile.py。这个文件名不能改，Locust默认只认它。
确保你已获取Grok API的有效Bearer Token和基础URL（如https://api.x.ai/v1/chat/completions），这些信息将在脚本中硬编码，【切勿提交到Git仓库】。
编写Grok专用测试脚本
在locustfile.py中粘贴以下代码：
from locust import HttpUser, task, between
import json
class GrokUser(HttpUser):
wait_time = between(2, 5)
host = "https://api.x.ai/v1"
@task
def call_grok(self):
payload = {
"model": "grok-beta",
"messages": [
{"role": "user", "content": "用一句话解释区块链"}
],
"temperature": 0.7
}
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE",
"Content-Type": "application/json"
}
self.client.post("/chat/completions", json=payload, headers=headers)
把YOUR_API_KEY_HERE替换成你的真实密钥。注意：这里没加重试逻辑，因为Grok官方明确要求客户端自行处理429——遇到限流就停，别盲目重发，否则会加重惩罚。
保存文件，回到终端确认当前路径下有locustfile.py，再执行locust -f locustfile.py启动服务。
配置并发参数并启动压测
浏览器打开http://localhost:8089，页面加载完成后做三件事：
第一步：在Number of users框填入目标并发数，比如先试50；
第二步：在Spawn rate框填5，表示每秒新增5个用户，50个用户会在10秒内均匀拉起；
第三步：在Host框填入https://api.x.ai（注意不带/v1，脚本里host已指定路径前缀）；
点击Start swarming按钮。页面顶部实时显示RPS、响应时间分布、失败请求数。重点关注95th percentile是否稳定在1200ms以内，以及Failures标签页里是否有大量429状态码。
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