python批量调用大模型API：多线程和异步协程

文章目录

  • 多线程批量调用
    • 基本原理
    • 实现代码
    • 代码解析
    • 使用注意事项
  • 异步协程实现批量调用
    • 异步协程实现方式
    • 异步实现的核心原理
    • 多线程 vs 异步协程
    • 选择建议

多线程批量调用

基本原理

多线程批量调用大模型API的核心思想是通过并发处理提高效率，主要原理包括：

  1. 并发请求：同时发起多个API请求，而不是串行等待一个完成再处理下一个
  2. 资源利用率：充分利用网络IO等待时间，在等待一个API响应时处理其他请求
  3. 线程池管理：通过线程池控制并发数量，避免请求过多导致API限流或服务拒绝
  4. 结果聚合：收集所有线程的执行结果，统一处理或返回

这种方式特别适合API调用这类IO密集型任务，可以显著提高批量处理效率。

实现代码

下面是一个使用Python的concurrent.futures模块实现多线程批量调用大模型API的示例：

import requests
import time

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