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AI-大模型中的流式输出与非流式输出

article 2026/3/15 21:14:16

1.前言

在大模型API开发中，流式与非流式输出对应着两种不同的数据交互，在代码中stream中通过参数true与false来进行设定。

2.流式输出与非流式输出的原理

2.1.非流式输出-请求一次响应返回完整数据

非流式输出，传统的请求-响应模式，发起请求-等待完整内容生成后一次性返回给客户端。

完整性：返回经过处理和验证的完整响应。
单次传输：采用标准HTTP请求与响应模式，一次传输所有数据。
等待时间：用户客户端需要等待模型服务响应生成完成(需要一定的等待时间，页面为空白或加载状态)

非流式代码实例如下文章中

AI-Ollama本地大语言模型运行框架与Ollama javascript接入-CSDN博客文章浏览阅读825次，点赞21次，收藏9次。AI-Ollama本地大语言模型运行框架与Ollama javascript接入https://blog.csdn.net/2301_76671906/article/details/146019584?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=146019584&sharerefer=PC&sharesource=2301_76671906&sharefrom=from_link

2.2.流式输出-逐步生成实时交互

流式输出，增量式的数据传输方式，允许大模型生成内容的同时，将已经生成的部分立即发送给客户端，而不必等待响应完成。

实时性：模型生成一小段内容就立即传输，用户几乎无需等待可实时看到生成的过程。
增量传输：通过SSE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。

流式代码实例如下文章

AI-Ollama使用llama模型vue2中流式响应，模仿AI提问逐字渲染，呈现打印机效果_vue ollama 流试接收-CSDN博客文章浏览阅读532次，点赞13次，收藏8次。Ollama使用llama模型vue2中流式响应，模仿AI提问逐字渲染，呈现打印机效果_vue ollama 流试接收https://blog.csdn.net/2301_76671906/article/details/146074796?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=146074796&sharerefer=PC&sharesource=2301_76671906&sharefrom=from_link

3.流式与非流式的对比

3.1技术实现对比

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	请求发起-响应等待-完成断开
数据格式	分块传输，每块包含增量内容	JSON格式完整响应体
服务器资源	维持连接状态，内存占用较高	生成完成-释放资源-节省内存
网络要求	网络稳定性要求高	网络稳定性要求相对低
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

3.2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	与非流式相近或稍长	与流式相近或稍短
服务器负载	连接维护成本较高	单次处理负载高但短暂
网络流量	较高(协议开销)	较低(单次传输)
客户端复杂度	较高(需处理流式数据)	较低(简单请求-响应）
容错能力	较低(中断风险高)	较强(完整性保证)

3.3应用场景

流式应用场景

实时对话系统	渐进式内容生成	长文本生成
聊天机器人或助手	代码补全编程辅助工具	文章与报告生成工具
客服系统	实时文档协作编辑系统	故事与剧本创作应用
实时问答与教育系统	在线写作内容创作	大量内容总结与提炼

非流式应用场景

批量处理任务	高精度要求场景	需要完整性验证的场景
数据处理与报表生成	法律文档与合同生成	需要进行内容审核的应用
大规模文档分析	金融分析与风险评估	格式严格的文档生成

4.总结

流式输出：的优势在于提供及时的反馈和更好的用户体验，适合使用于对话系统，实时协作和长文本生成等。

非流式输出：在于确保内容的完整性和简化实现，适合批量处理，生成报表，请求-一次性返完整返回响应，高精度要求和资源受限的环境。

参考博主文章

大模型 API 调用中的流式输出与非流式输出全面对比：原理、场景与最佳实践 - API易-帮助中心https://help.apiyi.com/stream-vs-nonstream-api-comparison.html