大模型 API 调用中的流式输出与非流式输出全面对比：原理、场景与最佳实践

流式输出与非流式输出应用场景
流式输出的理想应用场景

实时对话系统聊天机器人和虚拟助手客服系统和用户支持平台实时问答和教育辅导应用
渐进式内容生成代码补全和编程辅助工具（如 GitHub Copilot）实时文档协作和编辑系统创意写作和内容创作平台
用户体验敏感场景需要快速响应的移动应用高交互频率的 Web 应用需要模拟人类打字节奏的界面
长文本生成文章和报告生成工具故事和剧本创作应用大量内容总结和提炼系统

非流式输出的理想应用场景

批量处理任务大规模文档分析离线内容生成数据批处理和报表生成
高精度要求场景医疗诊断报告生成法律文档和合同生成金融分析和风险评估
资源受限环境移动设备上的轻量级应用网络带宽受限的场景服务器资源需要高效利用的情况
需要完整性验证的场景需要进行内容审核的应用格式严格的文档生成需要确保逻辑一致性的复杂推理

流式输出与非流式输出性能对比
性能指标流式输出非流式输出
首字节延迟极低（通常 100ms 内）较高（需等待全部生成）
总完成时间与非流式相近或略长与流式相近或略短
服务器负载连接维护成本高单次处理负载高但短暂
网络流量略高（协议开销）略低（单次传输）
客户端复杂度较高（需处理流式数据）较低（简单的请求-响应）
容错能力较弱（中断风险高）较强（完整性保证）
流式输出与非流式输出工程实践建议
何时选择流式输出

用户体验是首要考虑因素当用户需要看到即时反馈时当生成内容较长，等待时间可能超过 2 秒时当需要模拟人类交流的自然节奏时
技术条件允许前端框架支持流式数据处理网络环境稳定可靠有足够的服务器资源维护长连接
应用特性匹配交互式应用和对话系统需要渐进式展示内容的场景用户期望看到思考过程的应用

何时选择非流式输出

完整性和准确性至关重要需要对整体内容进行验证的场景格式要求严格的输出需要确保逻辑一致性的复杂推理
资源优化是关键考量服务器连接资源有限需要处理大量并发请求移动应用等资源受限环境
简化开发和维护前端实现简单直接减少错误处理的复杂性便于与现有系统集成

流式输出最佳实践

实现可靠的重连机制检测连接中断并自动重试保存已接收的部分内容实现断点续传功能
优化前端渲染使用虚拟 DOM 或高效渲染库实现打字机效果控制显示节奏考虑使用缓冲区平滑显示
监控和性能优化跟踪连接状态和传输速率优化服务器连接池配置实现超时和资源限制保护

非流式输出最佳实践

提供良好的等待体验实现加载指示器或进度条考虑分阶段请求减少等待时间提供取消请求的选项
优化响应处理实现响应缓存机制优化大型 JSON 响应的解析考虑响应压缩减少传输时间
错误处理和重试实现完善的错误处理机制针对不同错误类型设计重试策略提供用户友好的错误提示

流式输出与非流式输出代码实现示例
Python 中的流式与非流式实现（OpenAI API）

流式输出实现

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”: “写一篇关于人工智能的短文”}],
stream=True,
max_tokens=1000
)

# 处理流式响应
for chunk in response:if chunk.choices.delta.content:yield chunk.choices.delta.content

使用生成器逐步获取内容

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

非流式输出实现

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”: “写一篇关于人工智能的短文”}],
stream=False,
max_tokens=1000
)

return response.choices.message.content

一次性获取完整内容

full_text = non_stream_response()
print(full_text)

Node.js 中的流式与非流式实现（Claude API）

// 流式输出实现
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: ‘写一篇关于人工智能的短文’ }],
max_tokens: 1000,
stream: true
});

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

streamResponse();

// 非流式输出实现
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: ‘写一篇关于人工智能的短文’ }],
max_tokens: 1000,
stream: false
});

return response.content.text;
}

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

流式输出的原始格式与解析

在使用命令行工具如 curl 直接调用流式 API 时，你可能会看到一系列以 data: 开头的 JSON 对象，这是流式输出的原始格式。以下是一个使用 curl 调用 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”: “如何在链上理财，我的数字货币里有 5000 usdt”}
]
}’

执行上述命令后，你会看到类似以下的输出：

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”:“风险”,“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}

这种输出格式是什么？

这是完全正常的流式输出格式，采用的是 Server-Sent Events (SSE) 协议的标准格式。每一行 data: 后面跟着的是一个 JSON 对象，代表模型生成的一小块内容。让我们解析一下这个格式：

data:前缀：这是 SSE 协议的标准前缀，表示这是一个数据事件
JSON对象：每个数据事件包含一个完整的 JSON 对象，其中：id：这个流式响应的唯一标识符object：表示这是一个聊天完成的数据块（chunk）created：创建时间戳model：使用的模型名称choices：包含实际生成的内容delta.content：这是最关键的部分，包含这个数据块的实际文本内容

为什么看起来是分散的文本片段？

在上面的例子中，我们可以看到模型正在一小块一小块地生成内容：

第一个块：" -"
第二个块：" **"
第三个块："风险"
第四个块："**"

这些内容需要连接起来才能形成完整的文本。在这个例子中，模型正在生成 Markdown 格式的内容，最终会形成 - 风险这样的加粗列表项。
如何正确处理这种输出？

在实际应用中，你通常不会直接查看原始的 SSE 数据流，而是使用编程语言的库来处理它：

Python 处理流式输出的正确方式

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”: “如何在链上理财，我的数字货币里有 5000 usdt”}
]
},
stream=True # 启用 requests 的流式处理
)

用于存储完整响应的变量

full_response = “”

处理流式响应

for line in response.iter_lines():
if line:
# 移除 "data: " 前缀并解析 JSON
line = line.decode(‘utf-8’)
if line.startswith(“data: “):
json_str = line[6:] # 跳过 “data: " 前缀
if json_str != “[DONE]”: # 流结束标记
try:
chunk = json.loads(json_str)
content = chunk[‘choices’][‘delta’].get(‘content’, ‘’)
if content:
full_response += content
print(content, end=””, flush=True) # 实时打印内容
except json.JSONDecodeError:
print(f"无法解析 JSON: {json_str}”)

print(“\n\n完整响应:”, full_response)

流式输出的调试技巧

如果你需要调试流式输出，可以使用以下方法：

使用 jq 工具格式化输出：curl ... | grep -v "^$" | sed 's/^data: //g' | jq .保存原始响应进行分析：curl ... > response.txt使用专门的 SSE 客户端库：大多数编程语言都有处理 SSE 的库，如 JavaScript 的 EventSource、Python 的 sseclient 等。
切换到非流式模式：如果只是想查看完整响应，可以将 "stream": false 设置为非流式模式。

流式输出的原始格式可能看起来很复杂，但这正是它能够实现实时、增量传输的技术基础。在实际应用中，这些细节通常由客户端库处理，开发者只需关注最终的文本内容。
流式输出与非流式输出常见问题
流式输出常见问题

问：流式输出会增加 API 调用成本吗？

答：从 token 计费角度看，流式输出与非流式输出的成本相同，都是基于生成的 token 数量计费。但从基础设施角度，流式输出可能会增加服务器连接维护成本，特别是在高并发场景下。

问：流式输出是否会影响模型生成的质量？

答：不会。流式输出只是改变了内容传输的方式，不会影响模型生成内容的质量或完整性。模型的思考过程和生成结果与非流式模式相同。

问：如何处理流式输出中的连接中断问题？

答：应实现重连机制，包括：保存已接收内容的状态、设置合理的超时参数、实现指数退避重试策略，以及在客户端提供友好的错误提示和恢复选项。
非流式输出常见问题

问：如何优化非流式输出的等待体验？

答：可以通过实现加载动画、分阶段请求、提供取消选项、预估完成时间等方式改善用户等待体验。对于特别长的生成任务，可以考虑异步处理并通知用户。

问：非流式输出是否更适合移动应用？

答：通常是的。非流式输出对网络连接的要求较低，且资源消耗更可控，更适合移动环境。但如果用户体验是首要考虑因素，且网络条件允许，流式输出仍然可以在移动应用中提供更好的交互体验。

问：如何处理非流式输出中的超时问题？

答：设置合理的超时参数、实现请求重试机制、考虑将大型请求拆分为多个小请求，以及在服务端优化处理速度都是有效的策略。
流式输出与非流式输出未来趋势

随着大模型技术的发展，流式输出和非流式输出的应用也在不断演进：

智能流控技术：Claude 3.5 Sonnet 等模型已开始支持智能流式控制，可根据内容复杂度动态调整生成节奏，在保持用户体验的同时优化资源使用。
混合模式应用：越来越多的应用采用混合模式，根据不同场景动态切换流式和非流式输出，例如在对话初始阶段使用流式输出提供即时反馈，而在生成复杂内容时切换到非流式模式确保完整性。
边缘计算优化：随着边缘计算技术的发展，流式输出在低延迟场景中的应用将进一步扩展，特别是在 IoT 设备、AR/VR 应用等对实时性要求高的领域。
自适应传输策略：未来的 API 可能会实现自适应传输策略，根据网络条件、内容类型和用户偏好自动选择最优的输出模式，无需开发者手动指定。

为什么选择 API易

在实现流式输出和非流式输出时，选择稳定可靠的 API 服务至关重要。API易提供了以下优势：

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调用统一的 API 接口简化开发
高性能服务多节点部署确保连接稳定性优化的流式传输性能不限速调用支持高并发场景
开发便捷性兼容官方 SDK，无缝切换详细的开发文档和示例代码7×24 小时技术支持
成本优势透明的计费系统按量付费，无最低消费新用户免费额度体验
稳定可靠解决国际平台访问不稳定问题确保模型的持续可用性多重备份保障服务质量

总结

流式输出和非流式输出各有优势，选择哪种模式应基于具体应用场景和需求：

流式输出优势在于提供即时反馈和更好的用户体验，特别适合对话系统、实时协作和长文本生成等场景。
非流式输出优势在于确保内容完整性和简化实现，适合批量处理、高精度要求和资源受限的环境。

在实际开发中，可以根据以下因素做出选择：

用户体验需求：如果即时反馈对用户体验至关重要，选择流式输出
内容完整性要求：如果内容的完整性和一致性是首要考虑因素，选择非流式输出
技术环境限制：根据网络条件、服务器资源和客户端能力选择合适的模式
开发复杂度：考虑团队的技术能力和开发时间限制