在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中，ChatModel 和 ChatClient 都可以实现大模型的文本生成功能，例如聊天机器人，但二者是两种不同层级的 API 封装，分别针对不同的开发场景和需求设计。
1.功能定位与抽象层级
1.1 ChatModel
直接与具体的大语言模型（如通义千问、OpenAI 等）交互，提供基础的 call() 和 stream() 方法，用于同步或流式调用模型，具体使用如下。
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(new UserMessage("你好"))));
**它的特点是：使用简单、灵活性高。**但需要开发者手动处理提示词组装、响应解析、参数配置等细节，适合处理简单的大模型交互场景。
1.2 ChatClient
基于 ChatModel 构建，功能强大、开发效率高，通过**流式 API（Fluent API）**隐藏底层复杂性，提供链式调用的便捷接口，具体使用如下。
String response = chatClient.prompt().user("你好").call().content();
它的特点是：支持同步和流式交互，并集成提示词管理、响应格式化、聊天记忆（ChatMemory）、RAG、Function Call 等功能，适合处理复杂的大模型交互。
2.核心能力对比
| 维度 | ChatModel | ChatClient |
|---|---|---|
| 交互方式 | 直接调用模型，需手动处理请求/响应 | 链式调用，自动封装提示词和解析响应 |
| 功能扩展 | 弱 | 强，内置 Advisor 机制（如对话历史管理、RAG） |
| 结构化输出 | 需手动解析响应文本 | 支持自动映射为 Java 对象（如 entity(Recipe.class)） |
| 适用场景 | 实现简单功能和场景 | 快速开发复杂功能的场景，如企业级智能客服、连接外部工具等 |
小结
- ChatClient：若追求开发效率、需要内置高级功能（如记忆、RAG）或标准化交互使用 ChatClient。
- ChatModel：若实现简单的大模型对接场景使用 ChatModel。
两者并非互斥，实际项目中可混合使用，例如用 ChatModel 处理常规请求，而通过注入 ChatClient 实现复杂场景。
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