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index dfacfa4..b72b9ac 100644
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@@ -1842,6 +1842,26 @@ curl "http://localhost:6007/health"
 - 外部接口不接受 `prompt`；LLM prompt 由服务端按 `scene` 自动生成。
 - 传入未定义的 `scene` 或未启用的 `model` 会返回 `400`。
 
+**SKU 名称场景选型建议**:
+
+- 批量 SKU 名称翻译，优先考虑本地大吞吐方案时，可使用 `"model": "nllb-200-distilled-600m"`（该模型"scene":参数无效）。
+- 如果目标是更高质量，且可以接受更慢速度与额外 LLM API 费用，可使用 `"model": "llm"` + `"scene": "sku_name"`。
+- 如果是en-zh互译、期待更高的速度，可以考虑`opus-mt-zh-en` / `opus-mt-en-zh`。（质量未详细评测，一些文章说比blib-200-600m更好，但是我看了些case感觉要差不少）
+
+**实时翻译选型建议**:
+
+- 在线 query 翻译如果只是 `en/zh` 互译，优先使用 `opus-mt-zh-en` 或 `opus-mt-en-zh`，它们是当前已测本地模型里延迟最低的一档。
+- 如果涉及其他语言，或对质量要求高于本地轻量模型，优先考虑 `deepl`。
+- `nllb-200-distilled-600m` 不建议作为在线 query 翻译默认方案；我们在 `Tesla T4` 上测到 `batch_size=1` 时，`zh -> en` p50 约 `292.54 ms`、p95 约 `624.12 ms`，`en -> zh` p50 约 `481.61 ms`、p95 约 `1171.71 ms`。
+
+**Batch Size / 调用方式建议**:
+
+- 本接口支持 `text: string[]`；离线或批量索引翻译时，应尽量合并请求，让底层 backend 发挥批处理能力。
+- `nllb-200-distilled-600m` 在当前 `Tesla T4` 压测中，推荐配置是 `batch_size=16`、`max_new_tokens=64`、`attn_implementation=sdpa`；继续升到 `batch_size=32` 虽可能提高吞吐，但 tail latency 会明显变差。
+- 在线 query 场景可直接把“单条请求”理解为 `batch_size=1`；更关注 request latency，而不是离线吞吐。
+- `opus-mt-zh-en` / `opus-mt-en-zh` 当前生产配置也是 `batch_size=16`，适合作为中英互译的低延迟本地默认值；若走在线单条调用，同样按 `batch_size=1` 理解即可。
+- `llm` 按单条请求即可。
+
 **响应**:
 ```json
 {
@@ -1921,6 +1941,32 @@ curl -X POST "http://localhost:6006/translate" \
   }'
 ```
 
+使用本地 NLLB 做 SKU 名称批量翻译:
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:6006/translate" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "text": ["商品名称1", "商品名称2", "商品名称3"],
+    "target_lang": "en",
+    "source_lang": "zh",
+    "model": "nllb-200-distilled-600m",
+    "scene": "sku_name"
+  }'
+```
+
+使用 LLM 做高质量 SKU 名称翻译:
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:6006/translate" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "text": "男士偏光飞行员太阳镜",
+    "target_lang": "en",
+    "source_lang": "zh",
+    "model": "llm",
+    "scene": "sku_name"
+  }'
+```
+
 #### 7.3.2 `GET /health` — 健康检查
 
 ```bash
--
libgit2 0.21.2