阶段3（上）：Python/asyncio/FastAPI 专题的课程、企业场景、面试题和可运行示例
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7f52513ffc
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id: python.fastapi.scenario.streaming-chat-api
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title: 大模型对话 API：鉴权、统一错误、SSE 流式、客户端断开即停止
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type: scenario
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domain: python
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stack: [fastapi, asyncio, nginx]
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tags: [对话 API, SSE, 鉴权, 错误处理, 可测试性]
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level: intermediate
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prerequisites: [python.fastapi.streaming-testing]
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est_hours: 2
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related: [python.fastapi.interview, devops.nginx.scenario.ai-gateway-sse-canary]
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week: [5, 12]
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# 大模型对话 API：鉴权、统一错误、SSE 流式、客户端断开即停止
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## 业务背景与问题
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公司要把大模型能力封装成内部统一的对话服务，给客服系统、OA、知识库等多个业务调用，而不是每个业务各自直连模型服务商。要求：
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- 各业务系统用自己的 API Key 调用，按租户统计用量；
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- 支持流式（打字机效果）和非流式两种模式；
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- 错误格式统一，调用方能程序化处理；
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- 出了问题能用请求 ID 串起调用方和服务端的日志；
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- 未来可以切换模型服务商而不影响调用方。
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## 约束
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- 第一版只有两三个人开发，要求简单可靠。
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- 模型调用按 token 计费，用户关闭页面后不应继续生成。
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- 模型 API Key 只保存在这个服务里，不下发给业务系统。
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## 方案设计
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant B as 业务系统
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participant N as Nginx
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participant A as 对话服务（FastAPI）
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participant L as 模型服务商
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B->>N: POST /v1/chat（X-API-Key, X-Request-ID）
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N->>A: 转发（关闭缓冲）
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A->>A: 依赖：校验 API Key → 租户；pydantic 校验参数
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A->>L: 流式请求
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loop 每个 token
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L-->>A: delta
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A-->>B: data: {"delta": ...}
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A->>A: 客户端断开？→ 停止
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end
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A-->>B: data: [DONE]（或 event: error）
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```
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1. **分层**：路由层（校验、鉴权、响应格式）→ 服务层（组装提示词、计量）→ 模型客户端（`LLMClient` 协议，可替换服务商）。
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2. **鉴权**：`current_tenant` 依赖，API Key → 租户；后续计量、限流都按租户。
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3. **统一错误**：`HTTPException`、`RequestValidationError`、兜底异常都转成 `{code, message, request_id}`；兜底异常只记日志不返回细节。
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4. **请求 ID**：中间件读取或生成 `X-Request-ID`，写进响应头和日志。
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5. **流式**：SSE；中途出错发送 `event: error`；客户端断开立即停止。
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6. **可测试**：模型客户端通过依赖注入，测试中替换为脚本化的假实现。
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## 关键代码
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完整代码和测试见 [examples/chat-api](../examples/chat-api/)：
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```python
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@app.post("/v1/chat", response_model=None)
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async def chat(req: ChatRequest, request: Request,
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tenant: Annotated[str, Depends(current_tenant)],
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llm: Annotated[LLMClient, Depends(get_llm)]):
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rid = request.state.request_id
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if not req.stream:
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content = "".join([t async for t in llm.stream(req.messages, req.temperature)])
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return ChatResponse(request_id=rid, content=content)
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async def events():
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try:
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async for token in llm.stream(req.messages, req.temperature):
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if await request.is_disconnected(): # 用户走了，停止生成
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return
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yield f"data: {json.dumps({'delta': token}, ensure_ascii=False)}\n\n"
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yield "data: [DONE]\n\n"
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except Exception:
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log.exception("生成失败 request_id=%s", rid)
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yield f"event: error\ndata: {json.dumps({'message': '生成失败', 'request_id': rid}, ensure_ascii=False)}\n\n"
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return StreamingResponse(events(), media_type="text/event-stream",
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headers={"Cache-Control": "no-cache", "X-Accel-Buffering": "no"})
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```
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测试覆盖：未带 API Key 返回 401 统一格式；参数错误返回 422 并列出 `messages.0.role` 等字段；非流式返回完整内容并透传请求 ID；流式事件顺序正确并以 `[DONE]` 结束；模型中途失败时发送 `error` 事件；内部异常不泄露连接串。
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## 取舍
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| 选择 | 优点 | 缺点 |
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| **SSE（本方案）** | 基于 HTTP，简单，代理和网关支持好 | 单向；`EventSource` 不支持 POST，前端要用 fetch 解析 |
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| WebSocket | 双向，适合语音、实时协作 | 连接管理和负载均衡更复杂 |
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| 统一对话服务（本方案） | 密钥集中、可计量、可切换服务商 | 多一跳；需要保证高可用 |
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| 业务直连模型服务商 | 少一跳 | 密钥分散、无法统一计量和治理 |
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| 直接使用 LangChain 等框架封装 | 功能多 | 对一个转发 + 治理的服务来说偏重，版本变化快 |
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## 易错点
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- 流式中途异常想改状态码：响应头已发出，只能发错误事件。
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- 不检查断开：页面关了模型还在生成。
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- 统一错误处理器漏掉 `RequestValidationError`：422 的格式和其他错误不一致。
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- 兜底异常返回 `str(e)`：可能包含连接串、内部地址。
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- Nginx 没关缓冲：流式变整段（见 [AI 应用网关场景](../../../devops/nginx/scenarios/ai-gateway-sse-canary.md)）。
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- 只在内存里计量：多 worker / 多实例数据不准，要写数据库或 Redis。
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## 面试怎么讲
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> “我做了一个内部统一的对话服务，FastAPI 实现。鉴权用依赖注入把 API Key 映射到租户，便于计量和限流；所有错误转成统一的 code/message/request_id 格式，内部异常只记日志；流式用 SSE，中途出错发 error 事件，客户端断开就停止生成以节省 token；模型客户端抽象成协议，测试里用假实现替换，覆盖了鉴权、校验、流式和异常场景。”
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