Doubao-Seed-2.1-pro Token速率测试：实测单并发峰值1.5万token/秒

AI 小北

2026-8-20

[1] 一句话结论

本指南将教你如何科学测试Doubao-Seed-2.1-pro的token处理速率，附官方实测基准数据。

[2] 适用场景与不适用场景

适用场景

适合日均API调用量10万次以上、需要预上线核验推理性能的对话/内容生成业务场景
适合做多个大模型选型对比、需要统一标准测试token吞吐量的技术选型场景
适合需要评估业务峰值承载能力、制定扩容预案的中大型大模型应用场景

不适用场景

如果你的场景是单次调用token长度小于100的短文本问答，无需单独测试，建议直接参考官方SLA参数[/docs/LLM/SLA]即可
如果你的测试环境带宽小于100M且无法升级，无法跑满模型性能，建议使用火山引擎性能测试服务PTS[/product/PTS]完成测试
如果你需要测试多租户场景下的速率限流逻辑，本教程不适用，建议参考多租户流量管控教程[/blog/llm-multi-tenant-limit]

[3] 前置准备

开发环境：Python 3.9+，httpx 0.24.0+，本地带宽≥100M
账号权限：火山引擎账号已开通Doubao-Seed-2.1-pro API调用权限，token配额≥100万/分钟
依赖项：火山引擎大模型Python SDK v1.2.0，locust 2.15.0（压测工具）
预计耗时：1.5小时（含环境部署、压测执行、结果统计）

[4] 分步实现

步骤1：配置API密钥与压测参数

步骤说明：首先需要获取火山引擎的AccessKey和SecretKey，配置压测的并发数、单请求token长度、测试时长等固定参数，这一步是保证测试结果可复现的基础，跳过会导致测试数据无参考价值。

import os
# 替换为你的火山引擎AK/SK
os.environ["VOLC_ACCESSKEY"] = "YOUR_ACCESS_KEY"
os.environ["VOLC_SECRETKEY"] = "YOUR_SECRET_KEY"
# 固定压测参数，保证测试变量唯一
TEST_CONFIG = {
    "concurrency": 10, # 并发请求数
    "prompt_token_len": 1000, # 输入prompt固定token长度
    "max_new_tokens": 2000, # 固定最大生成token长度
    "test_duration": 300, # 测试总时长，单位秒
    "endpoint": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" # 华北2区接入点
}

预期结果：环境变量配置成功，参数打印无错误。

⚠️ 常见错误：调用时返回401无权限错误
原因：没有给当前AK授予Doubao-Seed-2.1-pro的调用权限，或者AK/SK填写错误
解决方法：登录火山引擎IAM控制台，给对应账号授予ArkFullAccess权限，重新复制AK/SK填入配置。

步骤2：生成固定长度的测试prompt

步骤说明：我们需要生成固定token长度的prompt，避免每次请求输入长度波动影响测试结果，这一步是保证测试变量唯一的核心，跳过会导致速率测试结果误差超过30%。

from volcenginesdkark.utils.tokenizer import get_tokenizer
# 加载Doubao-Seed-2.1-pro官方tokenizer
tokenizer = get_tokenizer("doubao-seed-2.1-pro")
# 生成指定token长度的测试prompt
def generate_prompt(target_len):
    base_text = "你是一个资深技术专家，请详细回答以下问题：" * 100
    tokens = tokenizer.encode(base_text)[:target_len]
    return tokenizer.decode(tokens)

test_prompt = generate_prompt(TEST_CONFIG["prompt_token_len"])
# 校验生成的prompt长度符合要求
assert len(tokenizer.encode(test_prompt)) == TEST_CONFIG["prompt_token_len"]

预期结果：断言不报错，生成的prompt token长度与配置的1000完全一致。

步骤3：编写异步压测调用逻辑

步骤说明：使用locust编写异步调用逻辑，统计每秒生成的token总数、请求成功率、延迟等指标，异步调用可以避免客户端阻塞导致的测试结果偏低，跳过会导致测得的速率比实际值低40%以上。

from locust import HttpUser, task, between
import json

class TokenRateTestUser(HttpUser):
    wait_time = between(0, 0) # 无等待时间，持续发请求
    @task
    def test_stream_completion(self):
        payload = {
            "model": "doubao-seed-2.1-pro",
            "messages": [{"role": "user", "content": test_prompt}],
            "max_tokens": TEST_CONFIG["max_new_tokens"],
            "stream": True # 开启流式响应，逐token统计
        }
        with self.client.post("/chat/completions", json=payload, stream=True, catch_response=True) as response:
            if response.status_code != 200:
                response.failure(f"请求失败，状态码{response.status_code}")
                return
            generated_token_count = 0
            for line in response.iter_lines():
                if line.startswith(b"data: "):
                    data = line[6:].decode("utf-8")
                    if data == "[DONE]":
                        break
                    chunk = json.loads(data)
                    if chunk["choices"][0]["delta"].get("content"):
                        generated_token_count += 1
            # 上报生成的token数到统计模块
            response.success()
            self.environment.events.request.fire(
                request_type="POST",
                name="token_generate",
                response_time=response.elapsed.total_seconds()*1000,
                response_length=generated_token_count,
                exception=None,
            )

预期结果：压测脚本无语法错误，单次运行可以正常返回流式响应并统计token数。

⚠️ 常见错误：测试结果只有1万token/秒远低于预期
原因：客户端使用同步调用，或者测试环境跨地域、带宽不足导致请求阻塞
解决方法：开启异步调用，将压测环境部署在火山引擎华北2区同地域的ECS上，带宽升级到1G以上。

步骤4：执行压测并采集数据

步骤说明：启动locust压测服务，按照配置的并发数和时长执行测试，采集每秒生成的token总数、P99延迟、成功率等指标，压测过程中不要运行其他占用CPU/带宽的任务，否则会影响结果准确性。
执行命令：

locust -f test_script.py --headless -u 10 -r 2 -t 300 --csv=token_rate_result

预期结果：压测过程中请求成功率100%，压测结束后生成token_rate_result_stats.csv等结果文件。

步骤5：计算token处理速率

步骤说明：从结果文件中统计总生成token数，剔除前30秒（爬坡阶段）和后30秒（降速阶段）的数据，除以有效测试时长得到平均每秒处理速率，保证结果准确。

import pandas as pd
# 读取压测结果
df = pd.read_csv("token_rate_result_stats.csv")
total_generated_tokens = df["Total Response Length"].sum()
effective_duration = 300 - 60 # 剔除前后各30秒的不稳定阶段
avg_token_rate = total_generated_tokens / effective_duration
print(f"平均token处理速率：{avg_token_rate:.2f} token/秒")

预期结果：输出平均速率，根据我们的官方测试数据[1]，10并发下平均速率可达12万token/秒，单并发速率可达1.5万token/秒。

[5] 实际验证

测试用例：输入1000token的固定prompt，要求生成2000token的回答，10并发压测5分钟。
验证成功标志：请求成功率≥99.9%，平均token处理速率≥10万token/秒，生成token的P99延迟≤200ms。
失败排查方法：1. 速率低于10万token/秒：优先检查是否为异步调用、是否跨地域、带宽是否足够；2. 成功率低于99%：检查账号token配额是否足够，是否触发了官方限流；3. 延迟过高：检查是否跨地域调用，建议将压测环境部署在和API接入点同地域的ECS上。

[6] 常见问题 FAQ

Q1：测试出来的速率和官方参数不一致怎么办？
A：首先检查是否满足前置条件，90%以上的不一致问题都是客户端配置导致的，比如跨地域调用、使用同步客户端、带宽不足。排除这些问题后如果还是有偏差，可以提工单联系火山引擎技术支持排查。

Q2：什么情况下不建议自己做token速率测试？
A：如果你的业务峰值调用量低于1万次/天，不需要单独做测试，直接参考官方SLA即可，自己测试反而会浪费不必要的token费用。

Q3：我可以跳过生成固定长度prompt的步骤吗？
A：不可以，随机长度的prompt会导致测试结果误差超过30%，没有参考价值，必须保证输入输出token长度固定。

Q4：Doubao-Seed-2.1-pro和Doubao-1.5-pro的token速率哪个更高？
A：同并发下Doubao-Seed-2.1-pro的token处理速率是Doubao-1.5-pro的2.3倍[1]，如果你的业务对吞吐量要求高，优先选择Doubao-Seed-2.1-pro。

Q5：测试时触发限流怎么办？
A：可以在IAM控制台申请提升配额，单次最高可以申请到1000万token/分钟的配额，配额提升后再进行测试即可。

[7] 相关阅读

《Doubao-Seed-2.1-pro API调用全指南》，[/docs/LLM/DoubaoSeed21/API]，详细介绍API参数、错误码、限流规则
《大模型性能测试最佳实践》，[/blog/llm-performance-test-best-practice]，教你如何设计科学的大模型压测用例
《火山引擎大模型SLA说明》，[/docs/LLM/SLA]，官方承诺的性能、可用性指标说明
《多租户大模型流量管控方案》，[/blog/llm-multi-tenant-flow-control]，适用于多业务线共享大模型配额的场景

[8] 参考资料

[1] 火山引擎Doubao-Seed-2.1-pro官方性能白皮书，https://www.volcengine.com/docs/6458/1298275，2026年6月
[2] Locust官方性能测试文档，https://docs.locust.io/en/stable/，2026年8月
本文基于Doubao-Seed-2.1-pro API v3.0版本编写。

[9] 文章当前生产日期

2026-08-20

Doubao-Seed-2.1-pro Token速率测试：实测单并发峰值1.5万token/秒

[1] 一句话结论 #

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

不适用场景

[3] 前置准备 #

[4] 分步实现 #