ChatClient vs ChatModel：開發(fā)者必須知道的四大區(qū)別!
在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中，ChatModel 和 ChatClient 都可以實現(xiàn)大模型的文本生成功能，例如聊天機器人，但二者是兩種不同層級的 API 封裝，分別針對不同的開發(fā)場景和需求設(shè)計。
1.功能定位與抽象層級
1.1 ChatModel
直接與具體的大語言模型（如通義千問、OpenAI 等）交互，提供基礎(chǔ)的 call() 和 stream() 方法，用于同步或流式調(diào)用模型，具體使用如下。
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(new UserMessage("你好"))));它的特點是：使用簡單、靈活性高。但需要開發(fā)者手動處理提示詞組裝、響應(yīng)解析、參數(shù)配置等細節(jié)，適合處理簡單的大模型交互場景。
1.2 ChatClient
基于 ChatModel 構(gòu)建，功能強大、開發(fā)效率高，通過流式 API（Fluent API）隱藏底層復(fù)雜性，提供鏈?zhǔn)秸{(diào)用的便捷接口，具體使用如下。
String response = chatClient.prompt().user("你好").call().content();它的特點是：支持同步和流式交互，并集成提示詞管理、響應(yīng)格式化、聊天記憶（ChatMemory）、RAG、Function Call 等功能，適合處理復(fù)雜的大模型交互。
2.核心能力對比
維度 | ChatModel | ChatClient |
交互方式 | 直接調(diào)用模型，需手動處理請求/響應(yīng) | 鏈?zhǔn)秸{(diào)用，自動封裝提示詞和解析響應(yīng) |
功能擴展 | 弱 | 強，內(nèi)置 Advisor 機制（如對話歷史管理、RAG） |
結(jié)構(gòu)化輸出 | 需手動解析響應(yīng)文本 | 支持自動映射為 Java 對象（如 entity(Recipe.class)） |
適用場景 | 實現(xiàn)簡單功能和場景 | 快速開發(fā)復(fù)雜功能的場景，如企業(yè)級智能客服、連接外部工具等 |
小結(jié)
- ChatClient：若追求開發(fā)效率、需要內(nèi)置高級功能（如記憶、RAG）或標(biāo)準(zhǔn)化交互使用 ChatClient。
- ChatModel：若實現(xiàn)簡單的大模型對接場景使用 ChatModel。
兩者并非互斥，實際項目中可混合使用，例如用 ChatModel 處理常規(guī)請求，而通過注入 ChatClient 實現(xiàn)復(fù)雜場景。
