OpenAI API 流式和非流式的区别？更适合什么样的应用场景

OpenAI API 流式与非流式请求的区别

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在使用 OpenAI API 时，流式（streaming）和非流式（non-streaming）请求是两种不同的响应方式，各自具有独特的优缺点。

非流式请求

定义：非流式请求会一次性返回所有数据。这意味着在生成完整响应之前，客户端不会收到任何信息。
特点：
- 响应时间：由于需要等待整个响应生成完成，可能导致较长的等待时间。
- 兼容性：通常更兼容于各种系统，因为它遵循传统的请求-响应模型。
- 上下文模式：可以支持上下文信息的传递，适用于需要保持对话状态的场景。

示例代码：

const response = await axios.post(url， {
    max_tokens: 1000，
    prompt: req.body.content，
}， {
    headers: {
        'Authorization': 'Bearer ' + chat_key，
        'Content-Type': 'application/json'
    }
});

流式请求

定义：流式请求允许服务器在生成响应时逐步发送数据。这意味着客户端可以在数据生成时即时接收部分内容。
特点：
- 响应时间：由于可以即时收到部分数据，用户体验更佳，减少了等待焦虑。
- 交互效果：适合需要实时反馈的应用场景，如聊天机器人等。
- 实现复杂度：可能不适用于所有系统，需要支持 Server-Sent Events（SSE）等技术。

示例代码：

let request = http.request(options， (response) => {
    response.setEncoding('utf8');
    response.on('data'， (chunk) => {
        console.log(chunk); // 实时处理每个数据块
    });
    response.on('end'， () => {
        console.log('数据传输完成');
    });
});

request.write(JSON.stringify(data));
request.end();

小结

选择使用流式或非流式请求主要取决于应用需求：

如果需要快速反馈和良好的用户体验，流式请求是更好的选择。
如果系统兼容性和简单性更为重要，非流式请求则更为合适。

流式请求的适用场景

流式请求在许多应用场景中表现出色，尤其是在需要实时反馈或逐步接收数据的情况下。以下是一些典型的适用场景：

实时聊天和交互式应用

聊天机器人：如 ChatGPT 等聊天应用，使用流式请求可以逐字逐句地返回响应，模拟打字机效果，提升用户体验。
在线客服：在客户服务中，流式请求可以让客服系统即时反馈用户信息，减少用户等待时间。

数据实时更新

股票市场行情：流式请求可以实时推送股票价格变化，无需用户手动刷新页面。
体育赛事直播：实时更新比分和赛事进展，用户可以在页面上看到最新信息。

大型数据处理

长列表或大数据集：在处理大量数据时，可以逐条返回数据，避免长时间的加载等待。例如，用户查询数据库时，可以先返回部分结果，再继续加载剩余数据。
文件下载和上传：在进行大文件传输时，可以分块发送数据，这样用户可以在等待过程中看到进度。

用户交互反馈

动态表单和输入验证：在用户填写表单时，可以实时验证输入并反馈结果，提高交互性。
游戏和实时应用：在多人在线游戏中，可以通过流式请求实时更新玩家状态和游戏进程。

机器学习和 AI 应用

模型推理：在调用大型语言模型进行推理时，流式请求可以逐步返回生成的文本，使得用户能更快地看到部分结果，并根据需要调整输入。

总结上面的场景可以看出，流式请求非常适合需要快速响应、实时更新或处理大规模数据的应用，有助于提升用户体验和系统效率。

非流式请求的适用场景

非流式请求在某些特定场景下更为适用，主要是因为它们能够提供一次性、完整的响应。以下是一些推荐的应用场景：

完整数据获取

一次性数据查询：如数据库查询或API调用，用户希望获取一个完整的数据集，例如用户信息、产品列表等。在这种情况下，非流式请求能够确保所有数据在同一时间返回。
文档生成：在生成报告、合同或其他文档时，通常需要将所有信息整合后一次性返回，以确保文档的完整性和一致性。

低频交互

后台批处理：在一些后台系统中，非流式请求适用于不需要实时反馈的操作，如定期的数据处理或批量更新。这种情况下，用户可以在后台等待结果，而不需要实时交互。
静态内容加载：对于一些静态网页或内容，如博客文章、产品页面等，非流式请求能够一次性加载所有内容，提高用户体验。

复杂计算任务

长时间计算：当后端需要进行复杂计算（如机器学习模型预测）时，可以使用非流式请求。用户提交请求后，系统可以在后台完成计算，并在完成后一次性返回结果，而不是分段返回。
大文件下载：在下载大文件时，非流式请求可以确保文件完整性，用户可以等待文件下载完成再进行后续操作。

上下文保持

会话管理：在需要维持上下文状态的对话系统中，非流式请求可以确保每次交互都能基于完整的信息进行处理，适合于复杂的对话管理。

总结以上场景可以看出，非流式请求特别适合那些对实时性要求不高、需要完整数据或结果的一次性返回的应用场景。

流式与非流式请求的计费方式有区别吗？答案是没有

在 OpenAI API 中，流式请求和非流式请求的计费方式是基于生成的 tokens 数量，而不是请求类型本身。以下是两者在计费方面的具体情况：

计费基础

按 Token 计费：无论是流式还是非流式请求，OpenAI 都是根据生成的 tokens 数量进行计费。每个请求的费用取决于输入和输出的 tokens 总数。
Token 的定义：一个 token 大约等于 4 个字符或 0.75 个英文单词。通常，1000 个 tokens 的费用大约为 0.002 美元。

流式请求的计费

实时计费：在流式请求中，虽然数据是逐步返回的，但最终的计费仍然基于整个响应生成过程中使用的 tokens 数量。
使用情况：流式请求时，OpenAI 会在响应中返回 token 使用情况，便于开发者进行费用计算。

非流式请求的计费

一次性计费：非流式请求在完成后一次性返回所有数据，费用计算同样基于总 tokens 数量。
简化处理：由于非流式请求是一次性返回完整数据，因此在计费时通常不需要处理实时数据流的问题。

总体来说，流式和非流式请求在计费方式上并没有根本性的区别，都是基于生成的 tokens 数量进行收费。用户可以根据自己的需求选择适合的请求方式，而不必担心会影响到费用的计算。

结束语