在LLM调用时，传统方式是基于OpenAI SDK同步：
方式1：使用 OpenAI SDK（同步）
fromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(api_key="xxx",base_url="https://api.deepseek.com")# 同步调用，一个接一个foriinrange(100):response=client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"user","content":"决策..."}])# 100个请求串行执行，耗时很长✓ 方式一：使用 OpenAI 官方 SDK（异步）
对于异步场景，OpenAI SDK v1.0+ 现在也支持异步（AsyncOpenAI），但这个代码可能是在那之前写的，或者是为了保持对多个非官方提供商的统一接口。如果只需要 OpenAI 官方 API，改用 SDK 可以简化代码。
代码示例（异步）
importasynciofromopenaiimportAsyncOpenAIasyncdefuse_openai_sdk():client=AsyncOpenAI(api_key="your-api-key-here")response=awaitclient.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":"Hello!"}])print(response.choices[0].message.content)# 运行asyncio.run(use_openai_sdk())优点：
- 简洁易读：无需手动构造请求头、JSON body。
- 类型安全：支持 Pydantic 模型，返回结构化对象。
- 自动重试、超时、流式处理等高级功能。
- 官方维护，与 API 同步更新。
缺点：
- 需要额外安装
openai包。 - 灵活性略低（但对大多数场景足够）。
但是面对大量请求，并且希望代码支持多个 LLM 提供商（deepseek、mimo、bigmodel），它们都提供 OpenAI 兼容 API。使用 aiohttp 可以统一调用方式，实现原生异步支持 + 高并发控制，不需要为每个提供商安装不同的 SDK。
✓ 方式二：使用 aiohttp 手动发起 HTTP 请求
aiohttp 是一个基于 Python 的 异步 HTTP 客户端/服务器框架，它建立在 asyncio（Python 内置的异步 I/O 框架）之上，支持 异步发送 HTTP 请求（客户端） 和 构建异步 Web 服务（服务器）。常用于：
- 调用 RESTful API（如 OpenAI、GitHub API 等）
- 并发抓取多个网页
- 微服务间通信
使用前安装依赖：
pipinstallaiohttp代码示例（异步）
importasyncioimportaiohttpimportjsonasyncdefuse_aiohttp():url="https://api.openai.com/v1/chat/completions"headers={"Authorization":"Bearer your-api-key-here","Content-Type":"application/json"}payload={"model":"gpt-3.5-turbo","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:asyncwithsession.post(url,headers=headers,json=payload)asresp:ifresp.status==200:data=awaitresp.json()print(data["choices"][0]["message"]["content"])else:error=awaitresp.text()print(f"Error:{resp.status},{error}")# 运行asyncio.run(use_aiohttp())优点：
- 完全控制请求细节（如自定义超时、代理、重试逻辑等）。
- 不依赖 OpenAI SDK，适合轻量级或定制化场景。
- 可用于调用任何兼容 OpenAI 协议的第三方 API（如本地部署的 LLM）。
缺点：
- 代码冗长，需手动处理 JSON、错误、认证等。
- 无类型提示，容易出错（如拼错字段名）。
- 需自行实现流式响应、重试、速率限制等逻辑。
🔍 对比总结
| 特性 | OpenAI SDK（AsyncOpenAI） | aiohttp 手动请求 |
|---|---|---|
| 代码简洁性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 类型安全 | ✓（Pydantic 模型） | ❌（纯 dict） |
| 自动处理认证/序列化 | ✓ | ❌（需手动） |
| 流式响应支持 | ✓（stream=True） | ✓（但需手动解析 SSE） |
| 灵活性 | 中等 | 极高 |
| 依赖 | 需openai包 | 仅需aiohttp |
| 适用场景 | 快速开发、标准调用 | 定制协议、调试、轻量环境 |
💡 建议
- 日常开发推荐使用 OpenAI SDK，它更安全、高效、可维护。
- 只有在需要绕过 SDK 限制（如使用非官方 endpoint、自定义中间件、性能极致优化）时，才考虑用 aiohttp。
除了aiohttp，requests和httpx都是 Python 中用于发送 HTTP 请求的流行库，但它们在设计理念、使用场景和功能特性上有显著区别：
| 库名 | 类型 | 异步支持 | 同步支持 | 是否可做 Web 服务器 |
|---|---|---|---|---|
requests | 同步 HTTP 客户端 | ❌ | ✓ | ❌ |
aiohttp | 异步 HTTP 客户端 + 服务器 | ✓ | ❌ | ✓ |
httpx | 现代 HTTP 客户端（同步+异步） | ✓ | ✓ | ❌ |
✓ = 支持，❌ = 不支持
码示例对比
场景：向https://httpbin.org/post发送 POST 请求
1.requests（同步）
importrequests response=requests.post("https://httpbin.org/post",json={"hello":"world"},headers={"User-Agent":"MyApp/1.0"})print(response.json()["json"])2.aiohttp（异步）
importaiohttpimportasyncioasyncdefmain():asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:asyncwithsession.post("https://httpbin.org/post",json={"hello":"world"},headers={"User-Agent":"MyApp/1.0"})asresp:data=awaitresp.json()print(data["json"])asyncio.run(main())3.httpx（同步 or 异步）
✓同步模式（像 requests）：
importhttpx response=httpx.post("https://httpbin.org/post",json={"hello":"world"},headers={"User-Agent":"MyApp/1.0"})print(response.json()["json"])✓异步模式（简洁）：
importhttpximportasyncioasyncdefmain():asyncwithhttpx.AsyncClient()asclient:response=awaitclient.post("https://httpbin.org/post",json={"hello":"world"},headers={"User-Agent":"MyApp/1.0"})print(response.json()["json"])asyncio.run(main())
