在部署 Claude Opus 4.5 等前沿大模型时，推理缩放（inference scaling）已成为提升长上下文性能的关键策略。通过动态增加测试时计算资源，如延长链式思考（CoT）或自洽性采样，可显著提高复杂任务准确率，同时需优化 KV 缓存以应对内存瓶颈。
核心观点在于平衡计算密度与内存利用：长上下文下，序列长度平方增长导致 FLOPs 激增，传统批处理易受 KV 缓存限制。Claude Opus 4.5 支持 200K+ token 窗口，但工程实践中，推荐将 KV 缓存压缩率设为 0.5–0.7，使用分页注意力（PagedAttention）机制，仅激活活跃头以节省 30%–50% GPU 内存。具体参数包括 head_dim=128、kv_overhead=16，确保 H100/A100 等硬件下批大小达 32。
证据显示，此优化在 SWE-bench 等基准中将修复率从 72% 提升至 79%，得益于减少错误累积。“Anthropic 报告指出，推理缩放通过 Best-of-N 采样扩展路径，提升长上下文准确性。” 实际部署中，监控指标聚焦 TTFT（首 token 时间）<500ms、TPOT（每输出 token 时间）<50ms，使用 Prometheus 采集 GPU 利用率>85%、OOM 率<1%。
MoE 路由集成进一步解耦计算：虽 Claude 非原生 MoE，但 Claude Code Router 等工具模拟路由，支持 longContextThreshold=60000 token 时切换高容量专家。路由配置示例：{"default": "claude-opus-4.5", "longContext": "gemini-2.5-pro", "think": "deepseek-r1"}，路由负载均衡专家利用率>90%。工具调用参数优化为 parallel_tools=true、max_parallel_calls=5、tool_choice="auto"，集成 computer use 时，屏幕截图分辨率限 1024x1024，减少视觉 token 至 20% 总上下文。
多模态部署清单：
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硬件选型：8x H100 SXM（80GB），InfiniBand 400Gbps 互联；备选 4x A100 80GB + NVLink。
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推理引擎：vLLM 0.5+，启用 PagedAttention、speculative decoding（γ=4）；FlashAttention-2 加速。
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参数调优：
- temperature=0.2（确定性任务）、top_p=0.95
- max_tokens=32K（Opus 输出限）
- repeat_penalty=1.1，避免循环
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监控与告警：
- KV 缓存命中率>95%
- 推理延迟 P95<2s
- 幻觉率<0.5%（via RAG 校验）
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回滚策略：A/B 测试流量 10%，若准确率降>5%，fallback Sonnet 4.5；OOM 时动态降批大小 20%。
风险包括带宽瓶颈（InfiniBand 饱和率>80% 触发扩容）和 agentic misalignment（多步工具调用>10 时，引入人类审核）。生产中，结合 RAG 过滤无关上下文，阈值 similarity>0.8，确保部署稳定。
部署 Claude Opus 4.5 后，某企业报告长上下文任务吞吐提升 2.5x，成本降 40%（缓存优化+路由）。持续调优是关键：每周审视日志，迭代路由规则，实现高效多模态推理。
资料来源：Anthropic 官网 Claude Opus 4.5 公告；Inference Scaling 相关研究。