我可以调用 OpenAI 模型进行流式传输以获得实时响应吗？

是的，您可以调用 OpenAI 模型进行流式传输以接收实时响应。 OpenAI 的 API 支持对其许多模型（包括 GPT-3.5 和 GPT-4）进行流式传输，允许服务器在生成部分响应时以增量方式发送。 这对于聊天机器人或交互式工具等用户期望立即反馈的应用程序非常有用。 流式传输可以让您在文本生成时显示文本，从而减少感知到的延迟并改善用户体验，而无需等待整个响应生成完毕。

要实现流式传输，您需要使用 API 的流式传输参数。 例如，在 Python 中，当使用 openai 库时，您可以在 API 请求中设置 stream=True。 然后，服务器将返回一个生成器，该生成器会在响应块可用时生成它们。 每个块都包含生成文本的一部分，您可以增量处理和显示。 这是一个使用 Chat Completions API 的简化示例

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
 model="gpt-4",
 messages=[{"role": "user", "content": "Explain streaming in OpenAI."}],
 stream=True
)

for chunk in response:
 if chunk.choices[0].delta.content:
 print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

此代码在每个响应令牌到达时打印它，从而实现实时更新。 通过处理服务器发送事件 (SSE) 或流式 HTTP 响应，相同的方法也适用于其他语言。

使用流式传输时，请考虑网络中断或部分响应等极端情况。 例如，您需要优雅地处理错误，并决定如果连接断开，如何管理不完整的输出。 此外，流式传输不会显着改变您与模型交互的方式——您仍然可以像往常一样配置 temperature 或 max_tokens 等参数。 但是，它需要仔细的客户端处理才能正确连接块并管理状态。 流式传输非常适合交互式用例，但与标准 API 调用相比，它可能会增加复杂性，因此请评估实时权衡是否符合您的应用程序需求。