SKU 自动化编码脚本跑起来比运维抢修现场还慢，我该怎么优化这个 Pipeline？

之前为了搞个 SKU 自动编码的小工具，我打算写个 Python 脚本，逻辑很简单：用 Pandas 读 CSV，把商品描述丢给 OpenAI SDK，让它按 CLASS-TYPE-SIZE-MODEL 这种格式吐出新编码。我本以为这就像搬砖一样，切成小块（chunks）挨个处理完再合回去就行。

结果实测起来简直是灾难。这感觉就像是在高峰期的地铁站里，我试图用一辆小推车把成千上万的乘客一辆一辆地运送，不仅模型推理本身有延迟，这种“切片-调用-合并”的串行逻辑直接让程序跑得跟蜗牛爬一样，眼看着进度条不动，我心里的焦虑感比生产环境 CPU 满载还严重。

我现在最头疼的是开发体验（DX）太差了。在工程实现上，我发现单纯靠基础的 Pandas 切片再循环调用 API，效率低得离谱。我想找找有没有更硬核的办法，比如 Pandas 内部有没有什么能配合 API 异步调用的批量处理姿势？

另外，数据合并这块也让我有点心虚。万一在做文本解析和回填数据的时候，索引（index）对不上或者数据丢了，那这套自动化流程就变成了“自动化填坑”。如果我不想大改底层架构，只通过优化现有的 SDK 调用逻辑和数据流转 Pipeline，有没有什么能让这套流程跑得更丝滑、更像个正经工程项目的优化方向？

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html
https://github.com/openai/openai-python
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