先定义容量与安全目标

先把容量问题写成可检查的条件：允许哪些请求进入 AI 层，单次请求最多携带多少上下文，哪些任务可以调用外部工具，以及高峰时必须保持哪些安全控制。不要只按请求数量估算，因为较长上下文、重复重试、工具返回内容和人工复核都会改变实际消耗。假设一个内部工单助手需要处理长文本，你可以分别记录短工单、长工单和包含工具结果的工单，再为每类设定可接受的延迟、失败处理和凭据暴露边界。

用自己的流量记录建立估算

在正式扩大容量前，使用非敏感的代表性样本运行自己的检查，并记录输入长度、输出长度、重试次数、工具调用次数、失败原因和账户平台额度变化。NexoToken 的使用历史可用于核对实际消耗，但不要把历史记录直接当成未来需求。假设某类请求在高峰时频繁触发重试，若你的记录显示额度下降速度超过预期，就先检查超时、重复提交和过大的上下文，而不是立即增加权限或放宽限制。

把凭据与工具权限分开

让应用服务器持有调用凭据，浏览器、提示词和日志都不得接触完整密钥。为每项工具定义明确的允许动作、输入字段、资源范围和拒绝条件；工具返回值也应经过长度限制、敏感信息删除和结构校验。提示注入可能伪装成系统指令，因此外部内容只能作为不可信数据处理。假设网页内容要求助手读取环境变量，应用应拒绝该动作，并把拒绝原因记录为安全事件，而不是把内容转交给工具。

设置容量阈值与失败处置

为上下文长度、并发请求、重试次数、工具调用和账户额度分别定义预警条件，并说明触发后谁可以处理、哪些任务应排队、哪些任务必须降级为人工流程。降级时仍要保留授权检查和脱敏步骤。定期依据使用历史更新估算，记录实际结果与假设的差异；若发现异常增长，先暂停可疑重试和高风险工具，再依照当前主平台文档核对账户状态、模型访问配置和额度规则。

参考资料

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