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推理参数与优化50 条

stream:流式返回(SSE)

stream=true 时响应以 SSE 分块下发增量 token,降低首字等待、改善交互体验;网关需关闭响应缓冲,客户端按 data: 事件逐个解析。

Python SDK 流式消费

Python SDK 流式消费
stream = client.chat.completions.create(
    model="<模型名>",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首短诗"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
流式改变的是到达方式而不是总生成时间;用量字段出现在哪个块取决于服务实现,网关聚合日志时注意别漏计。

易错点

  • 代理层开着响应缓冲:流式被攒成一次性返回,首字延迟没改善,排查点在同链路的代理配置

数据来源与参考

  • OpenAI API 参考:Streaming(platform.openai.com/docs)
  • vLLM 官方文档:OpenAI 兼容服务器(docs.vllm.ai)
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