移动端ChatGPT应用开发指南：从API接入到性能优化

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移动端集成 ChatGPT 面临三个核心挑战：网络延迟、流量消耗和响应流处理。与桌面端不同，移动设备网络环境复杂多变，Wi-Fi 和蜂窝网络切换频繁，可能导致 API 调用中断或延迟增加。此外，移动用户对流量敏感，直接传输完整响应可能造成不必要的消耗。最后，ChatGPT 的流式响应特性需要特殊处理，才能在移动端实现流畅的对话体验。

REST API vs WebSocket
REST API 适合简单请求 / 响应场景，实现简单但无法实时获取部分响应
WebSocket 适合需要持续双向通信的场景，能实时接收流式响应但实现复杂度高
推荐选择：对大多数移动应用，使用带流式支持的 REST API 即可满足需求
协议选择考虑因素
网络稳定性：弱网环境下 WebSocket 更容易断开
实现复杂度：REST API 更易于集成和维护
服务器压力：WebSocket 需要持续连接

// 带重试机制的 API 调用封装
suspend fun queryChatGPT(
    prompt: String,
    maxRetries: Int = 3
): Flow<String> = flow {
    var retryCount = 0
    while (retryCount <= maxRetries) {
        try {
            val request = ChatRequest(
                model = "gpt-3.5-turbo",
                messages = listOf(Message(role = "user", content = prompt)),
                stream = true
            )

            val response = openAIClient.createChatCompletion(request)
            response.collect { chunk ->
                emit(chunk.choices[0].delta?.content ?: "")
            }
            break
        } catch (e: Exception) {if (retryCount++ == maxRetries) throw e
            delay(1000L * retryCount)
        }
    }
}

// 流式响应处理
func streamChatResponse(prompt: String) async throws -> AsyncThrowingStream<String, Error> {
    let request = ChatRequest(
        model: "gpt-3.5-turbo",
        messages: [Message(role: "user", content: prompt)],
        stream: true
    )

    return AsyncThrowingStream { continuation in
        Task {
            do {let stream = try await openAIClient.chatStream(request: request)
                for try await chunk in stream {if let content = chunk.choices[0].delta.content {continuation.yield(content)
                    }
                }
                continuation.finish()} catch {continuation.finish(throwing: error)
            }
        }
    }
}