跳转到主要内容
流式输出适合聊天窗口、代码生成、长文本写作和 Agent 工作流。用户可以更早看到结果，应用也能边接收边渲染。

​
使用场景

聊天产品

逐字展示回复，降低用户等待感。

代码生成

边生成边展示代码，适合 IDE 和命令行工具。

长文本生成

输出较长时避免用户等待完整响应。

Agent 任务

将模型输出逐步交给前端、日志或任务编排层。

​
请求示例

在 OpenAI 兼容格式中，将 stream 设置为 true。 
curl https://api.agicto.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MODEL_NAME",
    "stream": true,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "请写一段 100 字以内的产品介绍。"
      }
    ]
  }'

​
Node.js 示例

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.AGICTO_API_KEY,
  baseURL: "https://api.agicto.cn/v1"
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: process.env.AGICTO_CHAT_MODEL,
  stream: true,
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "请用三句话介绍 AGICTO API。"
    }
  ]
});

for await (const chunk of stream) {
  const content = chunk.choices?.[0]?.delta?.content;
  if (content) {
    process.stdout.write(content);
  }
}

​
处理建议

  • 前端按增量内容追加渲染。
  • 后端保留超时和重试策略。
  • 日志中不要记录完整 API Key。
  • 如果你需要 JSON 严格结构，优先使用非流式请求验证格式。

Chat completions

查看会话模型接口参数。