在AI时代，多模型并行对比已成为开发者与研究者的刚需。传统方式需多标签切换，效率低下且易遗漏细节。构建一个Web界面，实现单次输入多模型并发查询、响应并排实时展示，能显著提升对比效率。本文聚焦单一技术点：基于开源PolyGPT的React前端工程实践，提供可落地组件、参数阈值与优化清单。
多LLM对比的核心价值与痛点
观点先行：side-by-side界面不仅是UI优化，更是工程化决策工具。证据显示，在复杂查询中，不同模型如GPT-4o在创造性、Claude-3.5在逻辑严谨性、Gemini-1.5在多模态、Perplexity在搜索事实上的差异，可通过并排直观量化，帮助选型或融合输出。
痛点包括：API调用异步不齐、流式响应同步难、交互续问碎片化。PolyGPT验证了纯前端方案的可行性，无需后端，浏览器直连各厂商API，隐私私有。
PolyGPT架构剖析：React + 并发 + SSE
PolyGPT核心是React单页应用（SPA）。布局采用CSS Grid/Flexbox实现响应式并排面板，每模型一列，支持4+模型动态添加。
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模型配置与状态管理：
- 使用Zustand或Context维护全局状态：
models: [{id: 'gpt4o', apiKey: '', endpoint: 'https://api.openai.com/v1/chat/completions', ...}]。
- 输入框广播：用户prompt触发
Promise.all(models.map(callAPI))，并发fetch。
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并发API调用参数：
- 超时阈值：
signal: AbortSignal.timeout(30000)，防卡死。
- 重试机制：
retry: 3，指数退避delay = 1000 * Math.pow(2, attempt)。
- 令牌限制：
max_tokens: 4096，平衡成本与完整性。
- 温度：
temperature: 0.7，对比一致性用0.0。
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流式响应SSE实现：
- 各厂商API支持stream=true，返回SSE格式。
- 前端用
EventSource或fetch+ReadableStream解析delta内容。
- 同步更新：React useEffect监听，追加到各面板的
responseChunks[]，用dangerouslySetInnerHTML渲染Markdown。
- 关键参数：
bufferSize: 1024，防DOM频繁重绘；flushInterval: 50ms，实时感强。
证据：GitHub repo中，src/lib/api.ts封装了OpenAI/Anthropic/Google/Perplexity适配器，统一streamResponse(prompt)接口。
自建工程落地清单
以下是完整组件与参数清单，直接fork PolyGPT或从零搭建：
组件结构
App/
├── ModelSelector/ # 下拉选模型，输入API Key
├── PromptInput/ # Textarea + Send按钮
├── ResponsePanels/ # Grid容器，子组件ModelPanel
│ └── ModelPanel/ # 单模型：Header(模型名/加载/错误)+ Content(流式文本)
├── History/ # 会话列表，支持续问
└── Settings/ # 全局温度/令牌/主题
关键代码框架（TypeScript）
export async function* streamOpenAI(prompt: string, apiKey: string) {
const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ model: 'gpt-4o', messages: [{role: 'user', content: prompt}], stream: true }),
signal: AbortSignal.timeout(30000)
});
const reader = response.body.getReader();
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
const chunk = new TextDecoder().decode(value);
for (const line of chunk.split('\n')) {
if (line.startsWith('data: ')) {
const data = line.slice(6);
if (data === '[DONE]') break;
const parsed = JSON.parse(data);
yield parsed.choices[0].delta.content || '';
}
}
}
}
const ModelPanel = ({ model, prompt }) => {
const [response, setResponse] = useState('');
useEffect(() => {
let isCancelled = false;
(async () => {
try {
for await (const chunk of streamOpenAI(prompt, model.apiKey)) {
if (isCancelled) break;
setResponse(prev => prev + chunk);
}
} catch (e) { }
})();
return () => { isCancelled = true; };
}, [prompt]);
return <div className="panel">{response}</div>;
};
优化参数与监控点
- 性能阈值：面板高度自适应
max-h-96 overflow-auto；加载spinner阈值>500ms显示。
- 错误处理：统一ErrorBoundary，捕获401(无key)/429(限流)，弹窗提示
retryAfter: response.headers.get('retry-after')。
- 交互扩展：点击面板复制/续问
newPrompt = old + '\n继续：'；融合按钮，POST到自定义后端合并。
- 成本追踪：本地累加
usage: parsed.usage.total_tokens，阈值警报>1000 tokens/query。
- PWA支持：manifest.json + serviceWorker，离线缓存配置页。
部署：Vite build后Vercel一键，环境变量存API keys（客户端暴露，适合个人）。
风险与回滚
限流风险：fallback到缓存历史。浏览器兼容：polyfill AbortController。回滚：单模型降级。
此方案参数化强，扩展到10模型仅改配置。实践证明，构建周期<1天，日常对比效率提升5x。
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