先找到瓶颈，再决定扩展哪一层。
扩展不是单一指标
任务变多时，瓶颈可能来自模型配额、网络、运行环境、数据库，也可能来自人工审阅速度。它们需要不同的解决方式。
增加 CPU 不会自动消除接口限流，扩大 Token 额度也不意味着能够同时运行更多任务。先记录响应时间、资源使用和失败类型，才能判断真正需要调整的部分。
把资源与任务分开估算
代码构建、浏览器测试和大文件处理，会消耗本地或云端运行资源；模型理解与生成则受接口限制和用量规则影响。两类成本应分别记录。
评估磁盘时还要考虑依赖、日志、缓存和备份，而不仅是源码大小。持续运行的项目需要预留空间，并制定日志轮转和备份策略。
以队列管理并发
当请求增长时，可以先将任务排队，限制同时执行数量，避免瞬时高峰挤占所有资源。给不同业务设置优先级，防止长任务阻塞短任务。
并发上限应通过真实负载测试确定，并遵守服务方允许的速率。不要通过共享凭据、拆分账号等方式规避限制。
扩展协作，也要扩展责任边界
团队变大后，任务说明、模块归属、代码审查和交付记录比单个工具更重要。让每项工作有负责人、输入和完成标准，才能减少重复执行与冲突修改。
并行工作应尽量分开文件或模块；依赖共享数据的任务应安排合并顺序。自动生成的结果需要同样接受团队检查。
分阶段验证扩展收益
先建立小规模基线，再逐步增加任务数量，观察耗时、错误率、成本和人工复核压力。若某一项显著恶化，就应先调整流程，而不是继续加大负载。
本站套餐页面可用于了解展示的资源维度，但实际承载能力、并发和服务限制需要单独确认。选择方案前，用代表性任务验证比只比较规格更有价值。