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

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流式请求和非流式请求在使用 OpenAI API 时有以下区别:

  1. 响应方式:
    • 流式请求:数据逐步返回,用户可以实时看到部分结果,适合聊天机器人和实时更新的应用。
    • 非流式请求:一次性返回完整数据,适合需要完整信息的场景,如数据库查询和文档生成。
  2. 应用场景
    • 流式请求:适用于实时聊天、动态数据更新和需要快速反馈的应用。
    • 非流式请求:适用于静态内容加载、后台处理和复杂计算任务。
  3. 计费方式
    • 两者都按生成的 tokens 数量计费,没有根本区别。

总之,选择哪种请求方式取决于具体需求和应用场景,而不用担心费用差异。

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