- By Sheraz
- November 25, 2025
Il tasso di embedding non è soltanto un numero di token al secondo o al minuto: è il fulcro della capacità di elaborazione in sistemi linguistici in flusso continuo. Un controllo inadeguato genera throttling, degradando prestazioni critiche e compromettendo l’esperienza utente in applicazioni real-time come chatbot, traduttori o sistemi di analisi semantica.
Le API REST che inviano embedding linguistici in batch paginati o sequenziali sono soggette a limiti di rate limiting imposti dal backend cloud o dall’infrastruttura. Quando il tasso di generazione token supera la soglia configurata, le chiamate successive vengono bloccate con errore HTTP 429 (Too Many Requests), causando ritardi, degradazione della latenza e perdita di reattività. Questo si verifica spesso in sistemi di elaborazione semantica distribuita, dove sequenze lunghe o frequenti richieste di embedding saturano la banda o la CPU.
Il threshold critico non è arbitrario: è legato alla configurazione del provider (es. 100 token/sec globale, 50 token/min per endpoint), alla capacità hardware e alla qualità dei payload. Ignorare questa dinamica fissa provoca inefficienze: richieste bloccate, retry inutili, saturazione del sistema.
Fase 1: Controllo del tasso con logging strutturato
Integrare un logger che registri token inviati con timestamp preciso (es. ISO8601) in un formato compatibile con Prometheus. Esempio:
struct EmbedLog {
uint64_t timestamp;
uint64_t token_count;
std::string endpoint;
std::string user_id;
std::string metadata_size; // byte, per overhead
};
Usa un thread-safe counter che accumula token ogni 60 sec e invia metriche embed_rate_current con embed_rate_global_max definito in configurazione.
Fase 2: Definizione di soglie dinamiche e alerting
Calcola soglia attiva come 80% del valore massimo registrato su finestra 60 sec. Integra con alert via webhook (es. PagerDuty) quando embed_rate_current > 0.8 * soglia_attiva. Esempio in pseudo-code:
if (embed_rate_current > 0.8 * soglia_dinamica) {
trigger_alert("Tasso embedding > soglia 80%: riduzione batch in corso");
backpressure_level = "alto";
}
Fase 3: Middleware in C++ con ottimizzazione di performance
Implementa un proxy in C++ usando librerie come Boost.Asio per gestire chiamate asincrone. Intercetta la generazione dei token prima dell’invio, intercettando il payload per conteggio reale. Riduci il tasso via std::this_thread::sleep_for se token_accumulati > soglia limite.
void generate_embedding() {
static uint64_t token_count = 0;
token_count++;
auto now = std::chrono::steady_clock::now();
if (now - last_window >= std::chrono::seconds(60)) {
emit_metric("embed_rate", token_count);
token_count = 0;
last_window = now;
}
}
