寫在前頭
OpenAI 在 2025 年 4 月推出了全新的 Flex 處理（Flex Processing） 功能，允許開發者以更低的成本使用大型語言模型，但代價是處理速度較慢且資源可用性不穩定。這項功能主要針對非即時、低優先級的工作負載，例如模型評估、大規模資料處理或非同步任務等。本文將從成本、技術實務到商業策略等七個面向，深入說明 Flex 處理對大型語言模型營運（LLMOps）與代理型 AI 營運（AgenticOps）相關的 SaaS 平台所帶來的影響與最佳實務建議。
成本結構與預算規劃
OpenAI 的 Flex 處理採用半價計費模式，讓開發者用約 50%的成本換取模型運算資源（於此同時 o4-mini啟用 Flex Processing執行時間約莫需要 ~2倍左右）。具體來說，Flex 定價與 OpenAI Batch API 相同，價格僅為標準即時 API 的一半。下面的表格比較了目前支援的模型在標準方案與 Flex 方案下的費用差異：
| 模型 | 標準價格（每百萬 Token） | Flex 價格（每百萬 Token） |
|---|---|---|
| o3 | 輸入 $10；輸出 $40 | 輸入 $5；輸出 $20 |
| o4-mini | 輸入 $1.10；輸出 $4.40 | 輸入 $0.55；輸出 $2.20 |
（註：上述為美元計價，每百萬個輸入/輸出 Token 的價格）
透過 Flex 模式，相同預算現在可以支持雙倍規模的資料處理量，或是在相同任務量下將成本減半。這對預算吃緊的團隊尤其重要，例如，新創團隊或研究單位可以在有限預算內運行更多實驗或分析任務。在預算規劃上，建議針對不同優先級的任務分配不同的服務層級：將即時互動、需要快速回應的任務預算留給標準方案，而將可容忍延遲的批次任務預算轉移至成本較低的 Flex 方案。透過這種分層策略，整體營運成本將更具彈性，亦有助於在成本與性能之間取得平衡。
非同步任務與批次處理的最佳實務
Flex 處理非常適合非同步任務與批次處理場景。例如，大型語言模型的離線評估、資料補全/擴充（如對大量文字內容進行摘要或標注）、定期生成報表等，這些工作對即時性要求不高，但計算量大。以下是針對此類工作的最佳實務建議：
- 背景執行與排程：將這些非即時任務轉為背景工作處理，避免阻塞即時系統。可使用佇列或排程系統，將請求累積後批次發送至 OpenAI API。事實上，Flex 模式採用與 Batch API 相同的費率，顯示其設計初衷即在支援大量任務的批次處理。與傳統 Batch API 最長需等候 24 小時不同，Flex 處理仍偏向即時，僅是反應速度稍有延遲。因此開發者可以放心將 Flex 用於每日/每週的例行批次工作，在接受數秒到數分鐘延遲的前提下，換取顯著的成本優勢。
- 任務合併與資源利用：對於大量小請求，可以考慮合併請求或提高單次請求的處理量，以充分利用每次 API 請求。例如，將多筆資料一起發送給模型進行處理（如一次讓模型評估多個輸入），減少頻繁呼叫的成本。OpenAI 的 API對每月Token用量計費，因此集中處理能降低每單位任務的額外費用。此外，在Flex模式下適度平行執行任務也是可行的，但需注意不要超出API速率限制，避免觸發資源不可得錯誤。
- 非同步監控與回報：由於 Flex任務可能執行時間較長，開發人員應實作機制來追蹤任務狀態。例如，可以在發出任務後立即返回一個 Task ID，讓前端或調度器稍後查詢結果，或透過 Webhook/Callback 通知任務完成。這樣可確保批次任務在後端非同步進行時，系統前端保持穩定，而使用者能在任務完成後獲得通知或結果。
透過以上實務，將Flex處理應用於非同步批次任務時，可以最大化成本效益，同時將對使用者體驗的影響降至最低。
資源有限或高峰時段的彈性調度設計
在系統資源緊張或使用量高峰時段，合理運用 Flex 模式進行彈性調度可以提升整體服務的穩定性與成本效益。以下是幾項設計策略：
- 區分優先級，分流請求：將所有任務按重要性分類，高優先任務（如使用者即時查詢、關鍵業務操作）使用標準方案立即處理；低優先任務（如日誌分析、模型訓練資料生成等）則可進入 Flex 隊列排程。這種做法可確保在高峰期重要流量不受影響，同時低優先事項仍會被處理但以較低成本進行。例如，一個 SaaS 新創可讓即時聊天機器人對話使用標準 API，而將每日用戶數據分析轉由 Flex 後台處理。
- 利用離峰時段：盡可能將大量耗時的任務安排在非高峰時段執行。例如，在深夜或清晨系統閒置時批次觸發 Flex 任務。離峰執行不僅避開了與即時流量爭奪資源，也降低了出現資源不足錯誤的機率。透過任務排程器，開發者可以將非緊急任務延遲至預定時間再執行，以平衡各時段的資源使用率。
- 動態調整與資源監控：建立監控機制追蹤 API使用率和回應狀態。如果偵測到標準 API在高峰期間反應延遲增加或費用飆升，系統可以動態切換部分請求至 Flex模式，減輕主系統負載。同樣地，如果 Flex佇列過長或多次出現資源不可得錯誤，可能表示當下資源緊缺，調度器可選擇暫緩送出新任務或改用標準模式執行以確保任務完成。這種彈性伸縮的調度策略類似 IaaS 中的自動擴充與縮減，在LLMOps環境中透過切換服務層級來達成資源最佳利用。
總之，在資源有限或尖峰負載時段，結合理性排程與 Flex模式的使用，可讓系統在保有服務品質的同時有效控管成本，達到「忙時穩定、閒時省錢」的目標。
Multi-Agents 架構中 Flex 方案的搭配使用
在 multi-agent（多代理）AI 系統架構中，引入 Flex 方案可以提高代理協作的成本效益。多代理系統通常包含多個分工明確的 AI 代理，每個代理可能執行不同任務（如推理、規劃、資料整理、與使用者互動等）。針對這樣的架構，建議運用 Flex 方案與標準方案的組合，實現任務分工與資源優化：
- 依 Agent角色選擇服務層級：為每個 Agent的功能定位選擇適當的處理層級。即時互動型 Agent（例如直接與使用者對話的 Agent）應使用標準方案以確保低延遲、高即時性的回應；而後勤分析型代理（例如在幕後彙整資訊、執行長時間推理的 Agent）則可使用 Flex方案，以較低成本執行長時任務。這種配置讓整個 Multi-Agents系統在提供良好使用者體驗的同時，降低不必要的即時計算支出。
- 高併發協調與 Queue機制：多個 Agents可能同時提出大量模型請求。為避免併發的產生耗盡資源或成本失控，應設計集中協調機制。例如，建立一個共享的請求 Queue或閘道，由調度器決定哪些 Agents請求走標準路徑、哪些進入 Flex排程。透過協調，系統可以限制同一時間的標準 API佔用量，將可延遲的部分自動分流到 Flex隊列處理，避免所有 Agents爭奪即時資源。
- 跨 Agents 的結果同步：由於使用 Flex的 Agent可能延遲較久才取得結果，需考量 Agent之間資訊同步的策略。如果某 Agent的輸出是另一 Agent的輸入，且前者採用 Flex導致延遲，系統應能容忍這種等待。例如，可採取非同步事件驅動架構：讓其他 Agent繼續執行獨立任務，並在收到 Flex Agent結果時再觸發相應流程，確保整體流程不中斷。此外，對於某些超時關鍵的多 Agents任務，或可設定回退機制：若特定 Agent在預期時間內未返回結果，其他 Agent可選擇預設策略繼續進行或改由標準模式重新執行該子任務。
- 成本分攤與規模效益：靈活運用 Flex方案也意味著可以在相同預算下部署更多 Agents。例如，一個自主 Agent系統（如 AutoGPT 類的代理環路）往往需要多次模型推理迭代，使用 Flex將使每次迭代成本減半，因此允許代理循環更多次嘗試以完成複雜任務。在 SaaS業務中，這等於能以相同成本支撐更大規模的平行代理，提供更強大的自動化功能。然而，團隊也需密切監控代理的行為，避免因成本降低而讓 Agents 無限制地嘗試無效動作，畢竟延遲累積亦會影響最終用戶體驗。
綜上，在 Multi-Agents架構中明智地運用 Flex層級，可以讓各 Agent以最符合其任務性質的方式運行，既滿足即時互動需求，又充分利用低成本計算資源，提升整體系統的經濟效益與可擴展性。
在 MLOps/DevOps 流程中整合 Flex 方案的注意事項
將 Flex 處理納入現有的 MLOps/DevOps 流程時，需要考量超時設定、重試機制以及回退設計等多方面細節，確保新方案順利融入持續交付和部署流程：
- 服務層級參數設定：開發人員可以透過簡單的設定使用 Flex 模式：在 API 請求中加入
service_tier="flex"參數即可啟用。確保在程式碼或基礎設施配置中，針對不同環境（開發、測試、生產）設置好該參數，方便隨時切換。也可以利用環境變數或設定檔控制，讓 CI/CD pipeline 可動態決定使用標準或 Flex層級，以便在測試時評估兩種模式的表現差異。 - 超時（Timeout）調整：由於Flex請求可能執行較久，適當調高超時門檻相當重要。OpenAI 官方 SDK預設的 API超時為 10分鐘；若任務預期可能更耗時（例如非常長的文本輸入或複雜分析），應在呼叫時將
timeout參數設置為超過預期的處理時間（例如 15分鐘或更長）。同時注意，在 Web服務或工作流管理器中也需同步調整等待時間，避免上層服務在 Flex結果返回前過早超時終止流程。舉例而言，如果在一個 ETL批次流程中加入了請求 Flex模型的步驟，需確保任務調度器願意等待結果返回，或能夠容忍以分段/回呼方式取得結果。 - 重試機制與指數退避：由於 Flex 模式有較高機率出現暫時性資源不足（HTTP 429）或請求逾時，實作堅實的重試機制是必要的。若收到 429「Too Many Requests」或資源不可用錯誤，可按 OpenAI 建議採用指數退避（exponential backoff）策略：每次重試前先等待一小段時間並逐次延長等待間隔。OpenAI 的官方 SDK 也內建了一些自動重試功能，例如當發生 408 超時錯誤時會自動再嘗試兩次。團隊應根據任務的重要程度設定重試次數上限：對非關鍵批次任務可多嘗試幾次；但對時間敏感任務，經過幾次重試仍失敗時應觸發其他應變。
- 回退（Fallback）設計：為了在 Flex 模式無法取得結果時保持服務穩定，需設計明確的回退方案。一種方式是在 API 請求時將
service_tier設為"auto"或乾脆省略該參數，讓 OpenAI 平台自動在必要時切回標準層級處理。換言之，當 Flex 資源緊張而無法即時處理時，請求會自動改以標準速度執行（雖然成本也隨之回升）。此策略適合對時效要求較高的任務：平時盡量省錢，關鍵時刻確保有結果回傳。此外，團隊也可自行在程式中實現回退邏輯，例如：重試多次 Flex仍失敗時，記錄該任務並交由後台改以標準模式重新執行，或即時通知相關人員進行干預。回退設計確保無論Flex資源狀況如何，系統都有下一步行動，避免無限卡住或直接崩潰。 - 監控與 Alert：將 Flex 整合進 MLOps流程時，別忘了升級監控方案。針對 Flex 任務的延遲統計、成功/失敗率、成本節省量等指標建立儀表板，觀察其表現是否符合預期。如果發現平均延遲逐漸拉長或錯誤率升高，可能需要調整重試參數或增加資源。也要設定 Alert，當長時間無法取得 Flex結果或連續出現 429錯誤時通知工程團隊，以便及時切換策略（例如暫時停用 Flex或聯繫 OpenAI支持）。由於 Flex仍在 beta測試階段，其行為可能隨時間變化，持續的監控有助於及早發現問題並調整。
- Dev/Test 環境驗證：在正式將 Flex方案部署到生產環境前，務必於開發/測試階段進行充分驗證。模擬真實場景下的大量非同步請求，觀察 Flex的響應時間分佈與錯誤情況，確保重試和回退機制如預期運作。特別要注意的是，如果您的 OpenAI帳戶屬於低使用量級別，使用部分新模型（如 o3）時可能需要先通過 ID驗證手續；這種流程上的延遲也應在 DevOps計劃中提前處理，以免臨到需要時才發現無法存取。總之，在 CI/CD管線中加入對 Flex模式的測試，有助於確保未來切換至 Flex時一切順利。
透過以上措施，可以將 Flex處理無縫融入既有 MLOps/DevOps流程，在維持系統可靠性的前提下，充分享受新方案帶來的成本優勢。
Flex 對整體商業模式的潛在影響
OpenAI 推出的 Flex 定價方案不僅影響技術實作，對於 SaaS 業者的商業模式也帶來多方面的改變：
- 成本結構優化與利潤提升：對以 OpenAI API 為基礎的 SaaS 服務商而言，運營成本的大宗來自模型請求費用。Flex 價格腰斬意味著營運成本大幅下降，這直接轉化為較高的利潤空間或讓利幅度。業者可以選擇將節省的成本部分回饋給客戶，以更具競爭力的價格爭取市場；或保持價格不變，藉此提升公司利潤率，將資源投入其他研發。尤其對新創公司或中小企業而言，成本減半可能是生死攸關的優勢，使其能夠負擔過去難以承受的大模型服務。
- SaaS 價格包裝與方案分層：Flex 的出現允許 SaaS 業者重新設計產品的價格與服務方案。舉例來說，可以推出分級服務：基本方案利用 Flex模式提供較低價格但較慢的 AI回應，高級方案則使用標準模式提供即時高效的服務。這類優化型方案分層使不同預算與需求的客戶各取所需。同時，業者也可考慮按使用量計費的模式中，引入「經濟模式」選項，用戶自主選擇部分操作走低優先級路線，以換取較多的使用配額或較低的費用。這不僅豐富了產品的商業策略，也提高了服務的彈性定價能力。
- 增值服務與新商機：成本的降低讓許多先前不可行的功能成為可能，從而衍生新的增值服務機會。比如，一家提供文本分析的 SaaS 過去可能因成本考量，只提供即時輸入分析；但在引入Flex後，可以新增「深度離線分析」服務，允許客戶上傳大量資料，經過一段時間處理後提供詳細報告，以較優惠的價格收費。類似地，諸如批次資料清理、全文檢索分析、週/月度AI顧問報告等原本昂貴的AI功能，現在都可以封裝為產品的付費附加元件。對客戶而言，這等於以更實惠的方式獲得先進AI分析；對業者而言，這是創造新收入來源的契機。
- 市場競爭與策略調整：OpenAI 推出 Flex 很大程度是為了回應競爭對手在價格上的壓力。這意味著使用 OpenAI技術的 SaaS公司在成本上取得新優勢，可更放心地與使用其他 AI平臺的競品競爭，而不必急於轉投他家模型。因此，一些業者可能延後引入開源模型或其他供應商的計畫，繼續深耕 OpenAI生態。同時，隨著 AI使用門檻降低，市場可能湧現更多新進者與創新應用並加速AI民主化的推進，SaaS 業者需要更專注於提供差異化價值與服務品質，而不再僅僅以 AI能力本身作為賣點。
All in all，Flex 定價的出現促使 SaaS 業者重新審視其商業模式。無論是調整價目表、開發新功能、還是優化資源配置，成本維度的革新都將帶來競爭態勢的改變。能夠善用此方案的公司，將有機會在下一波 AI應用浪潮中取得先機。
風險與限制，以及容錯機制設計
儘管 Flex 處理帶來了可觀的成本優勢，但仍有一些風險與限制需要注意。為確保系統穩定可靠，必須針對這些風險設計良好的容錯機制：
- 處理延遲增加：與標準方案相比，Flex 模式下模型回應速度明顯變慢是預期內的情況。如果應用場景需要即時結果，則不宜使用 Flex。對此，團隊應在設計上明確哪些功能適合走 Flex路線，並對終端用戶設定適當預期（例如在介面上提示『分析需要較長時間，完成後將通知您』）。同時，可以實作分批處理或漸進式呈現策略：如將大任務拆解成多個子任務逐步完成，或先返回部分中間結果給用戶，以緩解等待感。
- 資源暫時不可用：OpenAI 表示使用 Flex 可能偶爾遇到資源不可得的情況。實際表現就是 API請求可能返回 HTTP 429 錯誤（資源暫時不可用或請求過多）。這種情況下不會扣費；但缺點是任務延宕。為應對此風險，務必要有前述重試與退避機制：服務端在接收到 429錯誤時，不應直接視為失敗給終端用戶，而是自動排程下次重試。此外，彈性的超時設定也屬必要，允許請求掛起較長時間等待資源，避免過早放棄。若多次重試後仍無法獲取資源，則觸發回退策略（如改用標準方案執行）。透過這層層保護，即使OpenAI後端資源緊張，最終用戶體驗也能被妥善守護。
- 模型與功能限制：目前 Flex 處理仍處於 Beta 階段，只開放於部分模型（如 o3、o4-mini）使用。這意味著模型選擇受到限制：若您的應用嚴重依賴於其他大型模型，暫時無法通過 Flex省錢。此外，OpenAI對某些用戶（消費額級別較低者）要求通過身分驗證後才能使用最新模型，這可能導致團隊在導入 Flex時需要多一道流程（尤其是要使用客戶自己的 API Key時）。在容錯方面，應針對「模型不可用」設計替代方案，例如在無法使用目標模型時，自動降級調用較小的模型或先返回預存的答案，以保障服務功能不間斷。雖然這不能完全彌補品質差異，但至少能避免服務中斷。另外，由於 Flex目前不支援 stream API回傳（需一次等待整個完成），如果應用依賴逐字串流輸出，那麼 Flex模式將無法滿足此需求，此時就要在架構上避開對 stream輸出的依賴或放棄 Flex方案。
- 可靠性與穩定性問題：作為新推出的功能，Flex 處理可能存在尚未發現的 Bug或不穩定之處。例如，極端情況下請求可能卡在隊列過久、或統計計費出錯等。對此，一方面須依賴 OpenAI官方持續改進（密切關注更新文件），另一方面我們也應做好容錯設計：包括對任何超過預期時間的請求進行記錄和警告、在必要時實現人工介入機制（例如提供管理後台讓運維人員可以重新觸發或取消長時間的 Flex任務）。同時，在服務層可以考慮熔斷策略（Circuit Breaker），當偵測到 Flex請求持續失敗或性能嚴重下降時，暫時停止送出新的 Flex請求，一律改走標準路徑，以待系統恢復正常再開啟。
- 資料一致性與重複處理：由於重試機制的存在，同一請求可能被模型處理多次。如果這些任務涉及改變狀態（例如寫入資料庫）或對外部系統造成影響，需要確保這些操作具有冪等性或採取措施避免重複執行導致不一致。另外，使用者可能在等待期間重複發起相同請求，系統應能識別重複並妥善處理（例如返回已在處理中的通知，而非真的重做兩次）。這方面可以透過為任務生成唯一ID並在後台查重來實現，以保持結果的一致可靠。
綜合以上，雖然 Flex 功能在延遲和可靠性上存在一些挑戰，但透過完善的容錯和降級方案，我們可以將其對用戶體驗的負面影響降至最低。關鍵在於預先預判風險並設計對策：從重試、超時、回退到監控、熔斷，每一環都想好『如果Flex不如預期時，我的系統怎麼辦？』。只有這樣，才能自信地把成本減半的好處攬入懷中，而無後顧之憂地運營大型語言模型驅動的服務。
持續關注
OpenAI 的 Flex Processing 對 LLMOps 和 AgenticOps 領域來說，一方面以前所未有的低成本讓 AI應用得以大規模推廣，另一方面也要求工程團隊以全新的思維來應對隨之而來的延遲與資源調度挑戰。我們也會持續關注這新的數據處理模式後續的發展，Keep learning！
