大模型 API 調用中的流式輸出與非流式輸出全面對比：原理、場景與最佳實踐

流式輸出與非流式輸出應用場景
流式輸出的理想應用場景

實時對話系統聊天機器人和虛擬助手客服系統和用戶支持平臺實時問答和教育輔導應用
漸進式內容生成代碼補全和編程輔助工具（如 GitHub Copilot）實時文檔協作和編輯系統創意寫作和內容創作平臺
用戶體驗敏感場景需要快速響應的移動應用高交互頻率的 Web 應用需要模擬人類打字節奏的界面
長文本生成文章和報告生成工具故事和劇本創作應用大量內容總結和提煉系統

非流式輸出的理想應用場景

批量處理任務大規模文檔分析離線內容生成數據批處理和報表生成
高精度要求場景醫療診斷報告生成法律文檔和合同生成金融分析和風險評估
資源受限環境移動設備上的輕量級應用網絡帶寬受限的場景服務器資源需要高效利用的情況
需要完整性驗證的場景需要進行內容審核的應用格式嚴格的文檔生成需要確保邏輯一致性的復雜推理

流式輸出與非流式輸出性能對比
性能指標流式輸出非流式輸出
首字節延遲極低（通常 100ms 內）較高（需等待全部生成）
總完成時間與非流式相近或略長與流式相近或略短
服務器負載連接維護成本高單次處理負載高但短暫
網絡流量略高（協議開銷）略低（單次傳輸）
客戶端復雜度較高（需處理流式數據）較低（簡單的請求-響應）
容錯能力較弱（中斷風險高）較強（完整性保證）
流式輸出與非流式輸出工程實踐建議
何時選擇流式輸出

用戶體驗是首要考慮因素當用戶需要看到即時反饋時當生成內容較長，等待時間可能超過 2 秒時當需要模擬人類交流的自然節奏時
技術條件允許前端框架支持流式數據處理網絡環境穩定可靠有足夠的服務器資源維護長連接
應用特性匹配交互式應用和對話系統需要漸進式展示內容的場景用戶期望看到思考過程的應用

何時選擇非流式輸出

完整性和準確性至關重要需要對整體內容進行驗證的場景格式要求嚴格的輸出需要確保邏輯一致性的復雜推理
資源優化是關鍵考量服務器連接資源有限需要處理大量并發請求移動應用等資源受限環境
簡化開發和維護前端實現簡單直接減少錯誤處理的復雜性便于與現有系統集成

流式輸出最佳實踐

實現可靠的重連機制檢測連接中斷并自動重試保存已接收的部分內容實現斷點續傳功能
優化前端渲染使用虛擬 DOM 或高效渲染庫實現打字機效果控制顯示節奏考慮使用緩沖區平滑顯示
監控和性能優化跟蹤連接狀態和傳輸速率優化服務器連接池配置實現超時和資源限制保護

非流式輸出最佳實踐

提供良好的等待體驗實現加載指示器或進度條考慮分階段請求減少等待時間提供取消請求的選項
優化響應處理實現響應緩存機制優化大型 JSON 響應的解析考慮響應壓縮減少傳輸時間
錯誤處理和重試實現完善的錯誤處理機制針對不同錯誤類型設計重試策略提供用戶友好的錯誤提示

流式輸出與非流式輸出代碼實現示例
Python 中的流式與非流式實現（OpenAI API）

流式輸出實現

import openai

client = openai.OpenAI(
api_key=“YOUR_API_KEY”,
base_url=“https://vip.apiyi.com/v1”
)

def stream_response():
response = client.chat.completions.create(
model=“gpt-4o”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “寫一篇關于人工智能的短文”}],
stream=True,
max_tokens=1000
)

# 處理流式響應
for chunk in response:if chunk.choices.delta.content:yield chunk.choices.delta.content

使用生成器逐步獲取內容

for text_chunk in stream_response():
print(text_chunk, end=“”, flush=True)

非流式輸出實現

import openai

client = openai.OpenAI(
api_key=“YOUR_API_KEY”,
base_url=“https://vip.apiyi.com/v1”
)

def non_stream_response():
response = client.chat.completions.create(
model=“gpt-4o”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “寫一篇關于人工智能的短文”}],
stream=False,
max_tokens=1000
)

return response.choices.message.content

一次性獲取完整內容

full_text = non_stream_response()
print(full_text)

Node.js 中的流式與非流式實現（Claude API）

// 流式輸出實現
const { Anthropic } = require(‘@anthropic-ai/sdk’);

const anthropic = new Anthropic({
apiKey: ‘YOUR_API_KEY’,
baseURL: ‘https://vip.apiyi.com/v1’
});

async function streamResponse() {
const stream = await anthropic.messages.create({
model: ‘claude-3-5-sonnet-20241022’,
messages: [{ role: ‘user’, content: ‘寫一篇關于人工智能的短文’ }],
max_tokens: 1000,
stream: true
});

for await (const chunk of stream) {
if (chunk.delta.text) {
process.stdout.write(chunk.delta.text);
}
}
}

streamResponse();

// 非流式輸出實現
const { Anthropic } = require(‘@anthropic-ai/sdk’);

const anthropic = new Anthropic({
apiKey: ‘YOUR_API_KEY’,
baseURL: ‘https://vip.apiyi.com/v1’
});

async function nonStreamResponse() {
const response = await anthropic.messages.create({
model: ‘claude-3-5-sonnet-20241022’,
messages: [{ role: ‘user’, content: ‘寫一篇關于人工智能的短文’ }],
max_tokens: 1000,
stream: false
});

return response.content.text;
}

nonStreamResponse().then(text => console.log(text));

流式輸出的原始格式與解析

在使用命令行工具如 curl 直接調用流式 API 時，你可能會看到一系列以 data: 開頭的 JSON 對象，這是流式輸出的原始格式。以下是一個使用 curl 調用 deepseek-r1 模型的示例：

curl https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions
-H “Content-Type: application/json”
-H “Authorization: Bearer YOUR_API_KEY”
-d ‘{
“model”: “deepseek-r1”,
“stream”: true,
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “如何在鏈上理財，我的數字貨幣里有 5000 usdt”}
]
}’

執行上述命令后，你會看到類似以下的輸出：

data: {“id”:“b87317c3b9394b9e84d6a57b75fba812”,“object”:“chat.completion.chunk”,“created”:1740646874,“model”:“deepseek-r1”,“choices”:[{“index”:0,“delta”:{“role”:null,“content”:" -",“tool_calls”:null,“reasoning_content”:null},“logprobs”:null,“finish_reason”:null,“matched_stop”:null}],“usage”:null}

data: {“id”:“b87317c3b9394b9e84d6a57b75fba812”,“object”:“chat.completion.chunk”,“created”:1740646874,“model”:“deepseek-r1”,“choices”:[{“index”:0,“delta”:{“role”:null,“content”:" **",“tool_calls”:null,“reasoning_content”:null},“logprobs”:null,“finish_reason”:null,“matched_stop”:null}],“usage”:null}

data: {“id”:“b87317c3b9394b9e84d6a57b75fba812”,“object”:“chat.completion.chunk”,“created”:1740646874,“model”:“deepseek-r1”,“choices”:[{“index”:0,“delta”:{“role”:null,“content”:“風險”,“tool_calls”:null,“reasoning_content”:null},“logprobs”:null,“finish_reason”:null,“matched_stop”:null}],“usage”:null}

data: {“id”:“b87317c3b9394b9e84d6a57b75fba812”,“object”:“chat.completion.chunk”,“created”:1740646874,“model”:“deepseek-r1”,“choices”:[{“index”:0,“delta”:{“role”:null,“content”:“**”,“tool_calls”:null,“reasoning_content”:null},“logprobs”:null,“finish_reason”:null,“matched_stop”:null}],“usage”:null}

這種輸出格式是什么？

這是完全正常的流式輸出格式，采用的是 Server-Sent Events (SSE) 協議的標準格式。每一行 data: 后面跟著的是一個 JSON 對象，代表模型生成的一小塊內容。讓我們解析一下這個格式：

data:前綴：這是 SSE 協議的標準前綴，表示這是一個數據事件
JSON對象：每個數據事件包含一個完整的 JSON 對象，其中：id：這個流式響應的唯一標識符object：表示這是一個聊天完成的數據塊（chunk）created：創建時間戳model：使用的模型名稱choices：包含實際生成的內容delta.content：這是最關鍵的部分，包含這個數據塊的實際文本內容

為什么看起來是分散的文本片段？

在上面的例子中，我們可以看到模型正在一小塊一小塊地生成內容：

第一個塊：" -"
第二個塊：" **"
第三個塊："風險"
第四個塊："**"

這些內容需要連接起來才能形成完整的文本。在這個例子中，模型正在生成 Markdown 格式的內容，最終會形成 - 風險這樣的加粗列表項。
如何正確處理這種輸出？

在實際應用中，你通常不會直接查看原始的 SSE 數據流，而是使用編程語言的庫來處理它：

Python 處理流式輸出的正確方式

import json
import requests

response = requests.post(
“https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions”,
headers={
“Content-Type”: “application/json”,
“Authorization”: f"Bearer YOUR_API_KEY"
},
json={
“model”: “deepseek-r1”,
“stream”: True,
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “如何在鏈上理財，我的數字貨幣里有 5000 usdt”}
]
},
stream=True # 啟用 requests 的流式處理
)

用于存儲完整響應的變量

full_response = “”

處理流式響應

for line in response.iter_lines():
if line:
# 移除 "data: " 前綴并解析 JSON
line = line.decode(‘utf-8’)
if line.startswith(“data: “):
json_str = line[6:] # 跳過 “data: " 前綴
if json_str != “[DONE]”: # 流結束標記
try:
chunk = json.loads(json_str)
content = chunk[‘choices’][‘delta’].get(‘content’, ‘’)
if content:
full_response += content
print(content, end=””, flush=True) # 實時打印內容
except json.JSONDecodeError:
print(f"無法解析 JSON: {json_str}”)

print(“\n\n完整響應:”, full_response)

流式輸出的調試技巧

如果你需要調試流式輸出，可以使用以下方法：

使用 jq 工具格式化輸出：curl ... | grep -v "^$" | sed 's/^data: //g' | jq .保存原始響應進行分析：curl ... > response.txt使用專門的 SSE 客戶端庫：大多數編程語言都有處理 SSE 的庫，如 JavaScript 的 EventSource、Python 的 sseclient 等。
切換到非流式模式：如果只是想查看完整響應，可以將 "stream": false 設置為非流式模式。

流式輸出的原始格式可能看起來很復雜，但這正是它能夠實現實時、增量傳輸的技術基礎。在實際應用中，這些細節通常由客戶端庫處理，開發者只需關注最終的文本內容。
流式輸出與非流式輸出常見問題
流式輸出常見問題

問：流式輸出會增加 API 調用成本嗎？

答：從 token 計費角度看，流式輸出與非流式輸出的成本相同，都是基于生成的 token 數量計費。但從基礎設施角度，流式輸出可能會增加服務器連接維護成本，特別是在高并發場景下。

問：流式輸出是否會影響模型生成的質量？

答：不會。流式輸出只是改變了內容傳輸的方式，不會影響模型生成內容的質量或完整性。模型的思考過程和生成結果與非流式模式相同。

問：如何處理流式輸出中的連接中斷問題？

答：應實現重連機制，包括：保存已接收內容的狀態、設置合理的超時參數、實現指數退避重試策略，以及在客戶端提供友好的錯誤提示和恢復選項。
非流式輸出常見問題

問：如何優化非流式輸出的等待體驗？

答：可以通過實現加載動畫、分階段請求、提供取消選項、預估完成時間等方式改善用戶等待體驗。對于特別長的生成任務，可以考慮異步處理并通知用戶。

問：非流式輸出是否更適合移動應用？

答：通常是的。非流式輸出對網絡連接的要求較低，且資源消耗更可控，更適合移動環境。但如果用戶體驗是首要考慮因素，且網絡條件允許，流式輸出仍然可以在移動應用中提供更好的交互體驗。

問：如何處理非流式輸出中的超時問題？

答：設置合理的超時參數、實現請求重試機制、考慮將大型請求拆分為多個小請求，以及在服務端優化處理速度都是有效的策略。
流式輸出與非流式輸出未來趨勢

隨著大模型技術的發展，流式輸出和非流式輸出的應用也在不斷演進：

智能流控技術：Claude 3.5 Sonnet 等模型已開始支持智能流式控制，可根據內容復雜度動態調整生成節奏，在保持用戶體驗的同時優化資源使用。
混合模式應用：越來越多的應用采用混合模式，根據不同場景動態切換流式和非流式輸出，例如在對話初始階段使用流式輸出提供即時反饋，而在生成復雜內容時切換到非流式模式確保完整性。
邊緣計算優化：隨著邊緣計算技術的發展，流式輸出在低延遲場景中的應用將進一步擴展，特別是在 IoT 設備、AR/VR 應用等對實時性要求高的領域。
自適應傳輸策略：未來的 API 可能會實現自適應傳輸策略，根據網絡條件、內容類型和用戶偏好自動選擇最優的輸出模式，無需開發者手動指定。

為什么選擇 API易

在實現流式輸出和非流式輸出時，選擇穩定可靠的 API 服務至關重要。API易提供了以下優勢：

全面的模型支持支持 OpenAI、Claude、Gemini 等主流大模型所有模型均支持流式和非流式調用統一的 API 接口簡化開發
高性能服務多節點部署確保連接穩定性優化的流式傳輸性能不限速調用支持高并發場景
開發便捷性兼容官方 SDK，無縫切換詳細的開發文檔和示例代碼7×24 小時技術支持
成本優勢透明的計費系統按量付費，無最低消費新用戶免費額度體驗
穩定可靠解決國際平臺訪問不穩定問題確保模型的持續可用性多重備份保障服務質量

總結

流式輸出和非流式輸出各有優勢，選擇哪種模式應基于具體應用場景和需求：

流式輸出優勢在于提供即時反饋和更好的用戶體驗，特別適合對話系統、實時協作和長文本生成等場景。
非流式輸出優勢在于確保內容完整性和簡化實現，適合批量處理、高精度要求和資源受限的環境。

在實際開發中，可以根據以下因素做出選擇：

用戶體驗需求：如果即時反饋對用戶體驗至關重要，選擇流式輸出
內容完整性要求：如果內容的完整性和一致性是首要考慮因素，選擇非流式輸出
技術環境限制：根據網絡條件、服務器資源和客戶端能力選擇合適的模式
開發復雜度：考慮團隊的技術能力和開發時間限制