当API返回大负载时出现内部服务器错误时，可能是服务器无法处理并响应所有的请求造成的。为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 异步处理：使用异步处理技术可以提高服务器的吞吐量，减少响应时间。通过将请求放入消息队列中，然后分配给可用的服务器资源来处理，从而实现并行处理。

from flask import Flask
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

app = Flask(__name__)
executor = ThreadPoolExecutor(2)

@app.route('/api', methods=['GET'])
def process_request():
    executor.submit(process_data)  # 提交请求到线程池中异步处理
    return 'Request received'

def process_data():
    # 处理请求的业务逻辑
    pass

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2. 负载均衡：使用负载均衡器可以将请求均匀地分发给多个服务器，以避免单个服务器负载过高。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数等。

from flask import Flask
from flask import request
from flask import redirect
from flask import url_for

app = Flask(__name__)

# 使用轮询算法实现负载均衡
servers = ['http://server1', 'http://server2', 'http://server3']
current_server_index = 0

@app.route('/api', methods=['GET'])
def redirect_request():
    global current_server_index
    current_server = servers[current_server_index]
    current_server_index = (current_server_index + 1) % len(servers)
    return redirect(current_server + request.path)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

3. 缓存请求结果：对于一些不经常变化的请求结果，可以将其缓存在服务器端，当下次相同的请求到达时，直接返回缓存的结果，从而减少服务器的负载。

from flask import Flask, request
from werkzeug.contrib.cache import SimpleCache

app = Flask(__name__)
cache = SimpleCache()

@app.route('/api', methods=['GET'])
def process_request():
    data = cache.get(request.path)
    if data is None:
        data = process_data()  # 处理请求的业务逻辑
        cache.set(request.path, data, timeout=60)  # 设置缓存过期时间为60秒
    return data

if __name__ == '__main__':
    app.run()

以上示例代码仅供参考，具体的实现方式可能因不同的框架和需求而有所不同。在实际应用中，还可以结合监控和日志记录等技术来进行故障排查和性能优化。