北京
一个AI API调用要等1-3秒，100个请求串行处理就是100-300秒。但用异步并发，全部跑完只要几秒。这不是理论，是Python里几行代码就能实现的差距。
核心区别在哪？串行代码用for循环逐个await，每个请求阻塞2秒，总时间=请求数×2秒。并发代码用asyncio.gather把任务打包，100个请求同时发出去，总时间≈2秒。
实际写个异步客户端也不复杂。用httpx.AsyncClient做HTTP层，配合Python的异步上下文管理器（async with），自动处理连接池和超时。关键配置：120秒超时、Bearer鉴权头、支持流式输出。
批量处理需要限流。直接用gather发1000个请求会打爆API限频，加一层asyncio.Semaphore控制并发数——比如同时跑10个，其余排队。这样既榨干带宽，又不触发429错误。
流式响应是另一个场景。普通chat方法等完整响应返回，chat_stream用response.aiter_lines()实时读SSE数据，首字节延迟从秒级降到毫秒级，适合聊天UI。
代码结构建议：客户端封装HTTP细节，业务层用信号量控并发，批量任务包装成BatchItem/BatchResult数据类，失败自动重试、成功原样返回。这套组合在实测中把吞吐量提了50-100倍，CPU几乎不动，瓶颈全在网络I/O。
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