在大模型 API 开发中，流式输出（Stream）和非流式输出（Non-stream）是两种截然不同的数据交互模式，它们在用户体验、资源消耗和应用场景上存在显著差异。本文将全面对比这两种输出模式，帮助开发者根据实际需求做出最佳选择。

虽然在代码里，他就是 stream 的一个参数值 true 还是 false ，但应用场景很不同，请看这篇详细解读。

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API 流式输出和非流式输出
API 流式输出和非流式输出

流式输出与非流式输出基本原理

流式输出：逐步生成的实时交互

流式输出是一种增量式的数据传输方式，它允许大模型在生成内容的同时，将已生成的部分立即发送给客户端，而不必等待整个响应完成。这种方式的核心特点是：

  • 实时性：模型生成一小段内容就立即传输，用户几乎可以实时看到生成过程
  • 增量传输：通过 SSE（Server-Sent Events）或 WebSocket 协议实现服务器到客户端的持续数据流
  • 低感知延迟：用户通常在 100ms 内就能看到首批内容，大幅降低等待感
# OpenAI 流式输出示例
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲一个关于人工智能的故事"}],
    stream=true  # 启用流式输出，在代码里就这么一个参数而已
)

for chunk in response:
    if chunk.choices.delta.content:
        print(chunk.choices.delta.content, end="", flush=True)

非流式输出：完整生成的一次性返回

非流式输出采用传统的请求-响应模式，模型会等待完整内容生成后再一次性返回给客户端：

  • 完整性：返回的是经过完全处理和验证的完整响应
  • 单次传输：采用标准 HTTP 请求-响应模式，一次性传输所有数据
  • 等待时间：用户需要等待整个生成过程完成（可能需要数秒甚至更长）
# OpenAI 非流式输出示例
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲一个关于人工智能的故事"}],
    stream=false  # 禁用流式输出（默认值）
)

print(response.choices.message.content)

流式输出与非流式输出技术实现差异

维度 流式输出 非流式输出
传输协议 SSE/WebSocket（长连接） HTTP/1.1（短连接）
连接状态 保持长连接直到生成完成 请求发出后等待，完成后断开
数据格式 分块传输，每块包含增量内容 JSON 格式的完整响应体
服务器资源 维持连接状态，内存占用较高 生成完毕即释放资源，更节省内存
网络要求 对网络稳定性要求高 对网络稳定性要求相对较低
错误处理 中间状态可能导致部分内容丢失 全量结果校验，容错性更强

Claude API 流式与非流式实现对比

// Claude API 流式输出示例
const response = await fetch('https://vip.apiyi.com/v1/messages', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
    'anthropic-version': '2023-06-01'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
    messages: [{ role: 'user', content: '解释量子计算的基本原理' }],
    stream: true
  })
});

const reader = response.body.getReader();
while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  // 处理流式数据块
  console.log(new TextDecoder().decode(value));
}

// Claude API 非流式输出示例
const response = await fetch('https://vip.apiyi.com/v1/messages', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
    'anthropic-version': '2023-06-01'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
    messages: [{ role: 'user', content: '解释量子计算的基本原理' }],
    stream: false
  })
});

const result = await response.json();
console.log(result.content.text);

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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：

  1. data:前缀：这是 SSE 协议的标准前缀，表示这是一个数据事件
  2. 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：

  1. 使用 jq 工具格式化输出： 
    curl ... | grep -v "^$" | sed 's/^data: //g' | jq .
  2. 保存原始响应进行分析： 
    curl ... > response.txt
  3. 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。
  4. 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

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  2. 高性能服务
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    • 优化的流式传输性能
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  5. 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：

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 开发复杂度：考虑团队的技术能力和开发时间限制

无论选择哪种模式，API易 都能提供稳定可靠的服务支持，帮助开发者构建高质量的 AI 应用。

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本文作者：API易团队

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