普通文本对话（SSE流式输出）

本页介绍 OpenAI Responses API 的流式文本对话调用方式。开启 stream=True 后，模型会边生成边返回内容，适合聊天窗口、命令行工具、AI 助手和需要实时反馈的场景。

接口地址

https://api.maomaotoken.com/v1/responses

调用方式

使用 OpenAI 官方 SDK 调用 client.responses.create(...)，并将 stream 设置为 True。

SDK 调用示例

"""
MaomaoToken GPT-5 系列及其他模型流式调用示例

功能：
使用 OpenAI SDK 调用 MaomaoToken 的 GPT-5 系列及其他模型，
通过 responses.create 接口进行流式文本对话。
"""

from openai import OpenAI


# ==================== 步骤 1：初始化客户端 ====================

client = OpenAI(
    api_key="sk-**********************************",
    base_url="https://api.maomaotoken.com/v1",
)


# ==================== 步骤 2：创建流式对话请求 ====================

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2",
    input="你好!",
    stream=True,

    # 最大输出 Token 数，可按需开启
    # max_output_tokens=128000,

    # 温度参数，控制输出随机性
    # temperature=1,

    # top_p 参数，控制采样范围
    # top_p=1,

    # 推理配置，仅适用于支持 reasoning 的模型
    reasoning={
        "effort": "none"
    },
)


# ==================== 步骤 3：处理流式响应 ====================

try:
    for event in response:
        if event.type == "response.output_text.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)

except KeyboardInterrupt:
    print("\n\n用户中断了请求")

except Exception as e:
    print(f"\n\n发生错误: {e}")

print()

说明

这里的 gpt-5.2 是示例模型名称。实际使用时，请替换为 MaomaoToken 控制台中可用的模型名称。

返回示例

流式输出时，终端会实时显示模型生成的内容：

你好！我能帮你做什么？如果你愿意，可以告诉我你想聊的话题，或你需要解决的问题，比如学习、写作、编程、翻译、计划、求职等。

事件说明

Responses API 的流式返回由多个事件组成。普通文本增量通常通过下面这个事件类型返回：

response.output_text.delta

在代码中可以这样判断并读取增量文本：

for event in response:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

常用参数

参数	说明
`model`	要调用的模型名称。
`input`	用户输入内容，可以是字符串，也可以是结构化输入。
`stream`	是否启用流式输出，流式模式设置为 `True`。
`max_output_tokens`	控制最大输出长度。
`temperature`	控制输出随机性，值越高越发散。
`top_p`	控制采样范围，通常和 `temperature` 二选一调整。
`reasoning`	推理配置，适用于支持 reasoning 的模型。

注意事项

流式响应使用 SSE，也就是 Server-Sent Events 协议。
stream=True 用于启用实时流式输出。
请将示例中的 sk-********************************** 替换为你的真实 API Key。
API Key 请妥善保管，不要泄露，不要提交到公开仓库。
网络不稳定时，流式输出可能中断，建议在业务代码中增加异常处理。
如果某些模型使用简单字符串 input 跑不通，可以改为结构化数组格式。