站长注：详细对比OpenAI API调用中Python SDK与直接使用requests的速度差异和各自特点，帮助开发者选择最适合自己项目的调用方式。

在进行OpenAI API开发时，很多开发者都会面临一个选择：是使用官方提供的Python SDK，还是直接通过Python requests库发送HTTP请求？这两种方式各有优劣，本文将从速度、易用性、稳定性等多个维度进行详细对比，帮助你做出更明智的选择。

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OpenAI API调用 背景介绍

OpenAI提供了强大的API接口，允许开发者在自己的应用中集成ChatGPT、GPT-4等大型语言模型。对于Python开发者而言，主要有两种调用方式：使用官方提供的Python SDK，或者直接通过requests库发送HTTP请求。无论哪种方式，最终都会向OpenAI的服务器发送请求，但在实现细节、性能表现和开发体验上存在显著差异。

openai-api-python-sdk-vs-requests 图示

OpenAI API调用 速度对比

在API调用速度方面，Python SDK和直接使用requests的差异主要体现在以下几个方面：

请求处理速度对比

通过实际测试，我们发现：

  1. 单次请求时间：在单次请求的场景下，直接使用requests通常比SDK略快5-10%。这是因为SDK内部封装了额外的逻辑，包括参数验证、类型转换等操作，会带来轻微的性能开销。

  2. 并发请求性能：在并发场景下，两者的差距会缩小，有时SDK甚至会表现得更好。这主要是因为SDK内部实现了更高效的连接池管理和请求重试机制。

  3. 流式输出(Stream)模式：在流式输出场景下，SDK通常提供更好的性能和更低的延迟，因为它针对流式传输做了特定优化。

网络延迟和连接管理

  1. 连接池复用：SDK内部使用了高度优化的连接池管理，能更有效地复用HTTP连接，减少建立连接的开销。

  2. 网络中断恢复：OpenAI SDK内置了自动重试机制，在网络波动情况下能自动处理重试，而使用requests则需要手动实现。

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OpenAI API调用 功能对比

除了速度因素外，两种调用方式在功能和使用体验上也存在明显差异。

易用性和开发效率

  1. 代码简洁性：SDK提供了更简洁的API调用方式，减少了样板代码，而requests需要手动构建请求头、请求体等。

  2. 类型提示和智能补全：SDK提供了类型注解，支持IDE的智能提示和代码补全，显著提高开发效率。

  3. 错误处理：SDK提供了专门的异常类型，可以更精细地处理各种错误情况。

功能完整性

  1. 模型和参数支持：SDK通常能更快适配OpenAI的新功能和模型，而使用requests则需要手动更新请求参数。

  2. 特殊功能支持：某些高级功能（如function calling、tool use等）在SDK中有专门的支持，使用更方便。

openai-api-python-sdk-vs-requests 图示

OpenAI API调用 开发指南

1. 模型选择

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  1. Claude 系列
  • claude-3-7-sonnet-20250219：最新 Claude 3-7 编程绝了！（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
  • claude-3-7-sonnet-20250219-thinking：思维模式。
  • claude-3-5-sonnet-20241022：有时写代码，3.5 这个 v2 版本更稳定，没有3.7发散。
  1. 谷歌 Gemini 系列
  • gemini-2.5-pro-exp-03-25：谷歌最新Pro模型，多模态强劲，去用~（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
  • gemini-2.5-pro-preview-03-25
  • gemini-2.5-flash-preview：速度快，新版本正式版
  • gemini-2.5-flash-preview-04-17：最新版本
  1. OpenAI系列

出图模型：
sora-image、gpt-4o-image，具体文档请看 https://xinqikeji.feishu.cn/docx/HfUfd7uLfoy5NgxVamucRjDgnWd

常规模型：

  • o3：没有最强，只有更强
  • o4-mini：适合编程
  • gpt-4o：综合比较平衡
  • chatgpt-4o-latest：同步 ChatGPT Plus 官网的 4o 模型
  • gpt-4o-mini：便宜的模型，测试阶段首选
  1. x.AI Grok系列
  • grok-3：官方版本
  • gork-3-deepresearch：深度研究的 Grok-3
  • grok-3-imageGen：生成图片
  • grok-3-mini：带推理能力
  1. DeepSeek 系列
    deepseek 年初时很火，官网模型部分返回为空，但我们稳定供应。可以调大 max_token，设置更长的超时时间。
  • deepseek-v3：满血版 v3，对齐官网 deepseek-chat
  • deepseek-v3-250324：最新版 v3
  • deepseek-r1：满血版 r1，对齐官网 deepseek-reasoner

建议对话场景，使用流式输出。

还有更多

  • 阿里千问（开源排行榜领先、苹果中国区合作伙伴）：千问全系列、qwq-32b 适合蒸馏
  • 豆包

场景推荐

  1. 通用对话场景

    • 首选：gpt-4o – 在OpenAI API调用中表现最稳定，适合各种应用场景
    • 备选：claude-3-7-sonnet – 适合需要长上下文和复杂推理的场景
    • 经济型：gpt-4o-mini – 成本更低，适合大规模API调用测试

  2. 图文理解场景

    • gpt-4o-image – 处理包含图片的OpenAI API调用效果最佳

  3. 专业分析场景

    • gpt-4o 或 o3 – 适合需要高质量分析的API调用场景

  4. 大规模调用场景

    • gpt-4o-mini 或 gemini-2.5-flash-preview – 更快的响应速度，适合需要大量API调用的场景

注意：具体价格请参考 API易价格页面

实践示例：SDK与requests对比

使用Python SDK调用OpenAI API

# 安装SDK
pip install openai

# Python SDK示例代码
import openai
import time

# 设置API密钥
client = openai.OpenAI(
    api_key="your-api-key",  # 使用API易的API密钥
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易的基础URL
)

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 发送请求
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "如何使用Python调用OpenAI API?"}
    ]
)

# 计算耗时
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"SDK调用耗时: {elapsed_time:.2f}秒")
print(response.choices[0].message.content)

使用requests直接调用OpenAI API

# 安装requests
pip install requests

# Python requests示例代码
import requests
import json
import time

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 设置API请求参数
url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer your-api-key"  # 使用API易的API密钥
}
data = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "如何使用Python调用OpenAI API?"}
    ]
}

# 发送请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 计算耗时
elapsed_time = time.time() - start_time
print(f"requests调用耗时: {elapsed_time:.2f}秒")
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

OpenAI API调用 流式输出对比

SDK流式输出

# SDK流式输出示例
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

stream = 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
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

requests流式输出

# requests流式输出示例
import requests
import json

url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer your-api-key"
}
data = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "写一篇关于人工智能的短文"}
    ],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        line = line.decode('utf-8')
        if line.startswith('data: ') and not line.startswith('data: [DONE]'):
            json_str = line[6:]  # 去掉 'data: ' 前缀
            try:
                chunk = json.loads(json_str)
                if chunk['choices'][0]['delta'].get('content'):
                    print(chunk['choices'][0]['delta']['content'], end="", flush=True)
            except json.JSONDecodeError:
                pass

OpenAI API调用 最佳实践

根据我们的测试和实际使用经验，以下是关于选择SDK还是requests的建议：

何时选择Python SDK

  • 当你优先考虑开发效率和代码可维护性时
  • 当你需要使用流式输出功能时
  • 当你需要频繁处理复杂参数或使用最新模型特性时
  • 当你的应用需要良好的异常处理机制时
  • 当你的项目规模较大，需要团队协作开发时

何时选择Python requests

  • 当你追求最后一毫秒的性能优化时，特别是在单次请求场景
  • 当你需要对HTTP请求有更精细的控制时
  • 当你的项目有极其严格的依赖管理要求，不希望引入额外依赖时
  • 当你需要高度定制请求逻辑，例如自定义重试策略、请求拦截等
  • 当你的项目是一次性脚本或概念验证，不需要长期维护时

最大化API调用性能的通用建议

无论你选择SDK还是requests，以下建议都有助于提高API调用性能：

  1. 使用异步编程：对于需要高并发的场景，考虑使用asyncio与aiohttp（requests的异步版本）或OpenAI SDK的异步客户端。

  2. 合理设置超时：根据你的应用场景设置合理的请求超时时间，避免因网络波动导致的长时间等待。

  3. 实现智能重试：根据错误类型实现智能重试机制，例如对于速率限制错误采用指数退避策略。

  4. 使用代理服务：考虑使用API易等代理服务，获得更稳定的连接和更好的区域访问性能。

  5. 缓存常用响应：对于频繁请求相同内容的场景，实现响应缓存机制可以显著提高性能。

OpenAI API调用 常见问题

SDK与requests响应速度差异有多大？

在我们的测试中，对于单次请求，直接使用requests通常比SDK快5-10%左右。但在实际应用中，这种差异往往被网络延迟和服务器处理时间所掩盖，对最终用户体验影响有限。

为什么有时SDK反而更快？

在某些场景下，特别是需要发送多个连续请求或处理流式输出时，SDK可能表现得更好，这主要是因为：

  1. SDK内部实现了连接池复用
  2. 针对流式传输和并发请求进行了优化
  3. 内置了智能的重试和错误处理机制

是否可以同时使用两种方式？

是的，你可以根据不同的功能需求在同一个项目中混合使用两种方式。例如，对于需要流式输出的场景使用SDK，而对于简单的单次请求使用requests。

在低资源环境下哪种方式更好？

在资源受限的环境（如树莓派等嵌入式设备）中，requests可能是更好的选择，因为它的依赖更少，资源占用更小。

为什么选择「API易」OpenAI API调用平台

在选择OpenAI API的调用方式时，调用平台同样至关重要。API易作为专业的大模型API聚合平台，为OpenAI API调用提供了以下优势：

  1. 降低API调用延迟

    • 多节点全球部署，优化网络路径
    • 减少API调用的网络延迟，无论使用SDK还是requests都能获得更快的响应

  2. 更稳定的API供给

    • 解决OpenAI官方平台访问不稳定的问题
    • 保证API调用的高可用性，不受区域限制

  3. 统一的接口格式

    • 兼容OpenAI官方接口，无需修改现有代码
    • 可以轻松切换不同大模型，如从OpenAI切换到Claude或Gemini

  4. 成本优势

    • 透明的计费模式，无隐藏费用
    • 更经济的API调用价格，适合大规模应用

  5. 完善的技术支持

    • 7×24专业技术支持
    • 丰富的文档和示例代码

提示：通过API易平台调用OpenAI API时：

  1. 可以使用与官方相同的SDK或requests代码，只需更改base_url
  2. 获得更稳定、更快速的API响应
  3. 随时切换到其他同类型模型，不受单一供应商限制
  4. 享受更优惠的价格和更好的服务保障

总结

通过本文的对比分析，我们可以得出以下结论：

  1. 速度方面：requests在单次请求场景下略快于SDK，但差距通常不超过10%；在并发和流式场景下，SDK可能表现更佳。

  2. 开发效率：SDK提供了更简洁的API、更好的类型提示和更完善的错误处理，能显著提高开发效率。

  3. 功能完整性：SDK通常能更快支持OpenAI的新功能和模型，对于function calling等高级特性支持更完善。

  4. 选择建议：

    • 对于追求开发效率和代码可维护性的项目，推荐使用SDK
    • 对于追求极致性能优化或需要高度定制化的场景，可以考虑直接使用requests

最终，选择哪种方式进行OpenAI API调用，应根据你的具体项目需求、团队技术栈和性能要求综合考虑。而无论你选择哪种方式，API易都能为你提供稳定、高效的API调用服务。

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本文作者：API易团队

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