并发与QPS的区别：API调用中的关键概念解析

站长注：本文通俗易懂地解释了并发与QPS这两个常被混淆的概念，帮助初级开发者正确理解API调用中的性能指标。

在使用AI大模型API开发应用时，我们经常会遇到"并发"和"QPS"这两个术语。很多初级开发者甚至有经验的工程师都可能混淆这两个概念，就像我们在客户咨询中看到的那样。本文将用简单的语言和生动的比喻来解释这两个概念的区别，帮助您更好地理解和使用API服务。

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并发与QPS背景介绍

在API调用的世界中，并发和QPS是两个非常重要但经常被混淆的概念。这种混淆不仅存在于初级开发者中，有时甚至经验丰富的工程师也会对这两个术语有所误解。正确理解这两个概念对于设计高效的应用系统、合理评估API需求和避免不必要的资源浪费至关重要。

并发与QPS核心概念解析

并发是什么？形象比喻解释

并发（Concurrency）是指同时进行的任务数量。在API调用中，并发数表示同一时刻系统能够处理的请求数量。

想象一下一家餐厅的服务员：

• 如果餐厅有5名服务员，那么这家餐厅的"并发能力"就是5，意味着最多可以同时服务5桌客人
• 每名服务员代表一个"线程"或"处理通道"
• 并发数不直接等同于处理速度，而是表示系统同时服务的能力

在API调用中，并发10意味着系统可以同时处理10个请求，不论这些请求需要多长时间来完成。

QPS是什么？日常比喻说明

QPS（Queries Per Second，每秒查询次数）是指系统在一秒钟内能够处理的请求数量，是一个速率指标。

继续用餐厅做比喻：

• 假设每个服务员平均需要5分钟（300秒）完成一桌客人的服务
• 5名服务员在一小时内可以服务60分钟÷5分钟×5人=60桌客人
• 换算成QPS就是60桌÷3600秒≈0.017 QPS

在API调用中，QPS10意味着系统每秒能处理10个请求，这是一个处理速度的衡量标准。

并发与QPS的关系与区别

并发与QPS的根本区别

1. 维度不同：

   • 并发是空间维度的概念：同时存在多少个处理通道
   • QPS是时间维度的概念：单位时间内完成多少个请求

2. 计算方式不同：

   • 并发数 = 同时处理的请求数
   • QPS = 单位时间内完成的请求数

形象案例：高速公路比喻

想象API系统是一条高速公路：

• 并发相当于高速公路的车道数量：6车道的高速公路可以同时容纳6辆并排行驶的车辆（并发为6）
• QPS相当于高速公路的通行能力：每秒钟有多少辆车通过某个检查点（如果每秒通过10辆车，则QPS为10）

一条6车道的高速公路（并发为6），如果车速很快，可能每秒通过20辆车（QPS为20）；而在拥堵时段，尽管有6个车道，但每秒可能只能通过2辆车（QPS降为2）。

并发与QPS开发指南

1. 模型选择

模型服务介绍

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场景推荐

1. 高并发场景（同时处理多个请求）

   • 首选：gemini-2.5-flash-preview – 响应速度快，适合高并发环境
   • 备选：claude-3-7-sonnet-20250219 – 性能强劲且稳定
   • 经济型：gpt-4o-mini – 成本低但性能适中

2. 高QPS场景（短时间内处理大量请求）

   • 首选：o3 – 速度快且稳定
   • 备选：grok-3-mini – 处理速度快且成本适中
   • 经济型：deepseek-v3 – 性价比高

3. 图像生成API场景

   • sora-image – 视频生成场景，并发要求低但每个请求耗时长
   • gpt-4o-image – 图像理解和生成，适合中等并发需求

注意：具体价格请参考 API易价格页面

并发与QPS的选择指南

如何确定您需要的并发数？

评估以下因素：

1. 用户规模：同时活跃的用户数量
2. 请求频率：每个用户平均发送请求的频率
3. 请求处理时间：每个请求的平均处理时间

计算公式：所需并发数 ≈ 每秒请求量 × 平均请求处理时间

例如：

• 如果您的应用每秒接收5个请求
• 每个请求平均需要2秒处理
• 则需要的并发数约为：5×2=10

API易的并发和QPS支持

API易提供不限速的服务，这意味着：

• 没有人为设置的QPS上限
• 可以根据您的需求扩展并发数
• 系统会根据模型供应商的实际情况自动调整，确保最佳性能

对于大多数初创企业和中小型应用来说：

• 并发5-10通常足够应对日常业务需求
• 对于图像生成等重资源API，并发3-5已经相当充足

实践示例

# Python示例代码：使用线程池控制并发
import concurrent.futures
import requests
import time

# API易的API密钥和端点
API_KEY = "您的API易密钥"
ENDPOINT = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"

# 创建请求函数
def make_api_request(user_query):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
    
    data = {
        "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
            {"role": "user", "content": user_query}
        ]
    }
    
    start_time = time.time()
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data)
    end_time = time.time()
    
    return {
        "status_code": response.status_code,
        "processing_time": end_time - start_time,
        "content": response.json() if response.status_code == 200 else None
    }

# 控制并发的函数
def process_queries_with_concurrency(queries, max_concurrent=5):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_concurrent) as executor:
        results = list(executor.map(make_api_request, queries))
    return results

# 使用示例
user_queries = [f"请解释什么是并发和QPS？示例{i}" for i in range(20)]
results = process_queries_with_concurrency(user_queries, max_concurrent=5)

# 计算实际QPS
total_time = max([r["processing_time"] for r in results])
actual_qps = len(results) / total_time
print(f"处理了 {len(results)} 个请求，总耗时 {total_time:.2f} 秒，实际QPS: {actual_qps:.2f}")

并发与QPS最佳实践

• 合理估计需求：避免盲目追求高并发和高QPS，根据实际业务需求合理配置
• 渐进式扩展：从小规模开始，根据用户增长逐步扩展系统容量
• 监控系统性能：持续监控API调用的响应时间和成功率
• 使用队列机制：对于非实时请求，考虑使用消息队列削峰填谷
• 优化请求设计：减少不必要的API调用，合并相关请求

并发与QPS常见问题

API易支持的最大并发是多少？

API易不设置硬性的并发限制，但会根据上游模型供应商的实际情况和您的使用情况动态调整。对于大多数用户，并发10已经足够满足日常业务需求。对于特殊需求，可以联系客服获取更高的并发支持。

QPS10是什么概念？算高吗？

QPS10意味着系统每秒处理10个请求，对于AI大模型API调用而言，这是相当高的处理能力。以ChatGPT API为例，正常使用时每个请求可能需要2-5秒处理时间，QPS10意味着同时有20-50个请求在处理中，这对大多数中小应用已经相当充足。

并发和QPS哪个指标更重要？

这取决于您的应用场景：

• 对于需要同时服务多个用户的应用，并发数更重要
• 对于需要快速处理大量简单请求的应用，QPS更重要
• 大多数情况下，这两个指标需要综合考虑

API易如何防范恶意请求？

尽管API易提供不限速服务，但系统会监控异常请求模式，如短时间内的大量重复请求或明显的攻击特征，并采取相应的防护措施。正常的业务使用不会受到影响。

为什么选择「API易」AI大模型API聚合平台

1. 不限速的API调用

   • 没有人为设置的QPS限制
   • 根据实际需求动态调整并发能力
   • 避免因限速导致的用户体验下降

2. 模型齐全且切换便捷

   • 聚合OpenAI、Claude、Gemini、Deepseek等多家顶级模型
   • 使用相同的接口格式调用不同模型
   • 一行代码即可切换模型，无需重构应用

3. 不封号的稳定服务

   • 官方同源API转发，稳定可靠
   • 不会因使用频率过高而被封号
   • 长期稳定的服务保障

4. 按量计费的灵活方案

   • 没有最低消费要求
   • 只为实际使用付费
   • 透明的计费体系

5. 简单易用的接入方式

   • 兼容OpenAI标准接口
   • 完善的开发文档和示例代码
   • 快速集成到现有项目

提示：通过API易，你可以同时获得：

1. 不受限的API调用能力
2. 多种顶级模型的访问权限
3. 简单统一的接口标准
4. 按需付费的灵活计费
5. 专业的技术支持服务

总结

并发和QPS是API调用中两个关键但常被混淆的概念。并发是指系统同时处理的请求数量，强调的是空间维度的能力；而QPS是指系统每秒处理的请求数量，强调的是时间维度的效率。

理解这两个概念的区别对于正确规划API使用策略至关重要。对于大多数开发者来说，不需要盲目追求极高的并发和QPS，而是应该根据实际业务需求合理配置。

API易作为一站式AI大模型API聚合平台，提供不限速、模型齐全、不封号、按量计费、接入简单等多项优势，为开发者提供了灵活高效的AI能力接入方案。无论是个人开发者还是企业用户，都能找到最适合自己的使用方式。

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本文作者：API易团队

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