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）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="xxx", base_url="https://api.deepseek.com")

# 同步调用，一个接一个
for i in range(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）

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

async def use_openai_sdk():
    client = AsyncOpenAI(api_key="your-api-key-here")
    response = await client.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）。

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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：

pip install aiohttp

代码示例（异步）

import asyncio
import aiohttp
import json

async def use_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!"}]
    }

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(url, headers=headers, json=payload) as resp:
            if resp.status == 200:
                data = await resp.json()
                print(data["choices"][0]["message"]["content"])
            else:
                error = await resp.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。

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🔍 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

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💡 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。

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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）

import requests

response = requests.post(
    "https://httpbin.org/post",
    json={"hello": "world"},
    headers={"User-Agent": "MyApp/1.0"}
)
print(response.json()["json"])

2. aiohttp（异步）

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(
            "https://httpbin.org/post",
            json={"hello": "world"},
            headers={"User-Agent": "MyApp/1.0"}
        ) as resp:
            data = await resp.json()
            print(data["json"])

asyncio.run(main())

3. httpx（同步 or 异步）

✓ 同步模式（像 requests）：

import httpx

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）：

import httpx
import asyncio

async def main():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "https://httpbin.org/post",
            json={"hello": "world"},
            headers={"User-Agent": "MyApp/1.0"}
        )
        print(response.json()["json"])

asyncio.run(main())