用户指南
流式响应
通过 stream=true 逐块读取增量内容，并正确处理结束、取消和断线。
设置 stream: true 后，服务端在生成过程中持续返回增量数据，用户无需等待完整答案即可看到内容。
Python 示例
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["APIQIK_API_KEY"],
base_url="https://api.dimleap.cn/v1",
)
stream = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[
{"role": "user", "content": "用三点说明智能路由的价值。"}
],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if not chunk.choices:
continue
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end="", flush=True)
print()Node.js 示例
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.APIQIK_API_KEY,
baseURL: "https://api.dimleap.cn/v1",
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.1",
messages: [
{ role: "user", content: "用三点说明智能路由的价值。" },
],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}原始 HTTP
curl -N https://api.dimleap.cn/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $APIQIK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "写一段产品介绍"}],
"stream": true
}'实现要点
- 流式内容位于
choices[0].delta.content，不是message.content。 - 并非每个数据块都有文本，工具调用、角色信息或统计数据也可能独立出现。
- 前端应对短时间高频更新做合并渲染，避免每个字符触发一次昂贵重绘。
- 用户点击停止时，应同时取消浏览器请求和后端到 Dimleap 的连接。
- 连接中断后无法假定能从原位置无缝继续；重试时要防止重复展示内容。