需构造可复现压测路径：用真实或模拟数据生成dataset_v2026Q4_full.csv并设为基准版本；分三梯度施压（1000/5000/20000条/分钟），每轮清缓存，监控成功率、TTFB及异常链路；最后对比v2026Q3基线，若SQL准确率、JSON校验失败或429占比增幅超15%，即达微调阈值。
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要验证码上飞AI在数据量激增后的系统稳定性、响应延迟与功能正确性，不能只靠单次提交测试，必须构造可复现、可度量、带压测逻辑的验证路径。
准备真实增长的数据集
从你已上线的小程序或API服务中导出近3个月的全量业务数据（含用户行为日志、商品库、订单记录等），确保字段结构与线上生产环境完全一致；若尚未上线，用码上飞内置的「数据模拟器」生成5万条符合业务规则的合成数据——注意勾选「启用ID连续性校验」和「时间戳偏移扰动」，否则后续压力测试会因主键冲突或时间乱序导致流程中断。
将生成的CSV文件重命名为dataset_v2026Q4_full.csv，上传至码上飞控制台「数据沙箱」→「版本管理」页签，点击「创建新版本」并选择「设为基准压测版本」。
配置多梯度压力测试任务
进入「AI服务监控」→「性能压测」模块，新建任务：
① 第一梯度：1000条/分钟，持续5分钟 → 观察「请求成功率」是否≥99.8%，若低于该值，立即暂停并检查日志中的DBConnectionTimeout报错；
② 第二梯度：5000条/分钟，持续3分钟 → 重点查看「平均首字节时间（TTFB）」是否稳定在≤320ms，超过则说明向量检索层缓存未命中率过高；
③ 第三梯度：20000条/分钟，持续90秒 → 此时必须开启「异常链路追踪」开关，否则无法定位超时请求具体卡在Prompt解析、SQL生成还是数据库执行环节。
每次梯度测试前，手动清空「推理缓存」——这一步不可跳过，【不清缓存会导致后续梯度误判为冷启动抖动】。
比对关键指标波动曲线
测试运行完毕后，直接打开「对比分析视图」，将本次v2026Q4_full压测结果与上一版v2026Q3_baseline自动并列展示。
重点关注三组差值：「SQL生成准确率下降幅度」「JSON Schema校验失败次数增量」「非200响应中429状态占比」；其中任意一项增幅＞15%，即判定该数据规模已触达当前模型微调阈值。
若发现「429状态占比」突增至37%，说明API网关限流策略未随数据量同步升级，需立刻前往「部署设置」→「流量控制」下调高burst值，否则真实用户将遭遇间歇性服务不可用。
