Python 后端三剑客：FastAPI/Flask/Django 对比与 LLM 开发选型指南

玄同7652026-02-07 10:37

​

【个人主页：玄同765】

大语言模型（LLM）开发工程师 ｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

**深耕领域：**大语言模型开发 / RAG知识库 / AI Agent落地 / 模型微调

**技术栈：**Python / LangChain/RAG（Dify+Redis+Milvus）| SQL/NumPy | FastAPI+Docker ️

**工程能力：**专注模型工程化部署、知识库构建与优化，擅长全流程解决方案

专栏传送门： LLM大模型开发 项目实战指南、Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战、​​​​​从零学 SQL + 大模型应用落地、大模型开发小白专属：从 0 入门 Linux&Shell

「让AI交互更智能，让技术落地更高效」

欢迎技术探讨/项目合作！ 关注我，解锁大模型与智能交互的无限可能！

在大语言模型（LLM）开发热潮中，Python 后端框架是将 LLM 能力服务化的核心桥梁 ------ 无论是搭建大模型 API 网关、开发对话助手 Web 应用，还是构建企业级 LLM 知识库系统，都需要选择合适的后端框架。FastAPI、Flask、Django 作为 Python 后端的 "三剑客"，各有优势与适用场景，本文将从安装配置、基础使用、LLM 实战、对比分析、学习资源五个维度，结合 LLM 开发需求给出针对性选型建议。

一、框架定位与核心优势

1. FastAPI：高性能异步 API 框架（LLM 服务化首选）

  • 定位：2018 年推出的现代异步框架，主打高性能、自动 API 文档、类型安全，是 Python 生态中最适合构建高并发 API 的框架之一。
  • 核心优势 ：
    • 异步支持：原生支持异步请求处理，完美适配 LLM 调用的 IO 密集型场景；
    • 自动文档：自动生成 Swagger UI 和 ReDoc 文档，方便 LLM API 的调试与对接；
    • 类型安全：基于 Python 类型注解，自动参数校验，减少 LLM 请求的参数错误；
    • 高性能：性能接近 Node.js 和 Go，适合高并发的 LLM 对话场景。

2. Flask：轻量级微框架（LLM 快速原型首选）

  • 定位：2010 年推出的微型框架，以 "微而不简" 著称，适合快速搭建小型 Web 应用和 API。
  • 核心优势 ：
    • 极简灵活：几乎零配置，几行代码就能启动一个 API；
    • 生态丰富：拥有大量扩展（如 Flask-RESTful、Flask-SocketIO），可快速扩展 LLM 应用功能；
    • 学习成本低：API 设计直观，新手可快速上手搭建 LLM 原型。

3. Django：全栈重型框架（企业级 LLM 应用首选）

  • 定位：2005 年推出的全栈框架，遵循 "电池内置" 哲学，内置 ORM、用户认证、管理后台等功能，适合构建复杂的企业级应用。
  • 核心优势 ：
    • 全栈集成：内置用户系统、管理后台、ORM，无需额外开发即可构建带权限控制的 LLM 应用；
    • 安全可靠：内置 CSRF 防护、XSS 防护等安全机制，适合处理敏感的 LLM 对话数据；
    • 生态成熟：拥有完善的第三方库，支持 LLM 应用的规模化部署与维护。

二、安装、配置与 LLM 实战示例

1. FastAPI：高并发 LLM API 网关

安装
复制代码 
pip install fastapi uvicorn python-multipart  # uvicorn是ASGI服务器，用于运行FastAPI
基础配置与 LLM 实战：异步调用 OpenAI API
复制代码 
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from openai import AsyncOpenAI
import os

# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI(title="LLM API Gateway", description="基于FastAPI的大模型API网关")

# 初始化异步OpenAI客户端
client = AsyncOpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# 定义请求模型（类型安全）
class LLMRequest(BaseModel):
    prompt: str
    model: str = "gpt-3.5-turbo"
    temperature: float = 0.7

# 定义响应模型
class LLMResponse(BaseModel):
    response: str
    model: str

# 异步LLM对话接口
@app.post("/api/chat", response_model=LLMResponse)
async def chat_with_llm(request: LLMRequest):
    try:
        # 异步调用OpenAI API（避免阻塞事件循环）
        completion = await client.chat.completions.create(
            model=request.model,
            messages=[{"role": "user", "content": request.prompt}],
            temperature=request.temperature
        )
        return LLMResponse(
            response=completion.choices[0].message.content,
            model=request.model
        )
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"LLM调用失败: {str(e)}")

# 启动服务：uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
关键特性：
  • 自动生成 API 文档：访问http://localhost:8000/docs即可调试 LLM API；
  • 异步处理：支持高并发 LLM 请求，适合对话助手等实时场景；
  • 类型安全：自动校验请求参数，避免非法输入导致的 LLM 调用失败。

2. Flask：快速搭建 LLM 原型应用

安装
复制代码 
pip install flask requests
基础配置与 LLM 实战：简单 LLM 对话接口
复制代码 
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import os

app = Flask(__name__)

# LLM对话接口
@app.route("/api/chat", methods=["POST"])
def chat_with_llm():
    data = request.get_json()
    prompt = data.get("prompt")
    model = data.get("model", "gpt-3.5-turbo")
    
    if not prompt:
        return jsonify({"error": "缺少prompt参数"}), 400
    
    try:
        # 同步调用OpenAI API
        response = requests.post(
            "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {os.getenv('OPENAI_API_KEY')}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": model,
                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
            }
        )
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return jsonify({
            "response": result["choices"][0]["message"]["content"],
            "model": model
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": f"LLM调用失败: {str(e)}"}), 500

# 启动服务：python app.py
if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=5000)
关键特性：
  • 极简配置：几行代码即可搭建可用的 LLM API；
  • 灵活扩展：可通过 Flask-SocketIO 添加实时对话功能，或通过 Flask-CORS 解决跨域问题；
  • 快速验证：适合 LLM 应用的原型验证，比如快速测试不同大模型的效果。

3. Django：企业级 LLM 助手应用

安装
复制代码 
pip install django djangorestframework python-dotenv
基础配置与 LLM 实战：带用户认证的 LLM 对话系统
1. 创建 Django 项目与应用
复制代码 
django-admin startproject llm_assistant
cd llm_assistant
python manage.py startapp chat
2. 配置 settings.py
复制代码 
# llm_assistant/settings.py
INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'rest_framework',  # 启用DRF
    'rest_framework.authtoken',  # 启用Token认证
    'chat',  # 注册chat应用
]

REST_FRAMEWORK = {
    'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': [
        'rest_framework.authentication.TokenAuthentication',
    ],
    'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': [
        'rest_framework.permissions.IsAuthenticated',  # 接口需要用户认证
    ]
}
3. LLM 对话接口（chat/views.py）
复制代码 
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI
import os
from django.conf import settings

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

class LLMRequest(BaseModel):
    prompt: str
    model: str = "gpt-3.5-turbo"

class LLMAPIView(APIView):
    permission_classes = [IsAuthenticated]  # 需要用户认证

    def post(self, request):
        try:
            llm_request = LLMRequest(**request.data)
            completion = client.chat.completions.create(
                model=llm_request.model,
                messages=[{"role": "user", "content": llm_request.prompt}]
            )
            return Response({
                "response": completion.choices[0].message.content,
                "model": llm_request.model,
                "user": request.user.username
            }, status=status.HTTP_200_OK)
        except Exception as e:
            return Response({"error": str(e)}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
4. 配置 URL（llm_assistant/urls.py）
复制代码 
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
from rest_framework.authtoken.views import obtain_auth_token
from chat.views import LLMAPIView

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/token/', obtain_auth_token, name='api_token_auth'),  # 获取Token接口
    path('api/chat/', LLMAPIView.as_view(), name='llm_chat'),  # LLM对话接口
]
5. 启动服务
复制代码 
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
python manage.py createsuperuser  # 创建管理员用户
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
关键特性：
  • 用户认证：内置 Token 认证，只有登录用户才能调用 LLM 接口，适合企业内部助手；
  • 管理后台：通过 Django Admin 可管理用户、对话历史等数据；
  • 安全可靠：内置安全机制，适合处理敏感的企业 LLM 对话数据。

三、框架对比与 LLM 开发选型建议

1. 核心维度对比表

维度 FastAPI Flask Django
性能 异步优先，性能接近 Go/Node.js 同步为主，性能一般，适合低并发 同步为主，性能稳定，适合中高并发
LLM 适配性 异步调用 LLM API，支持高并发对话 快速原型验证，适合小流量 LLM 应用 企业级 LLM 应用，带用户系统与管理后台
易用性 中等，需理解异步与类型注解 极低，几行代码启动 API 较高，需掌握 Django 的 MVC 架构
API 文档 自动生成 Swagger/ReDoc 文档 需手动配置（如 Flask-RESTPlus） 需手动配置（如 DRF 文档）
流式响应 原生支持 Server-Sent Events（SSE） 需扩展支持（如 Flask-SSE） 需扩展支持（如 DRF Streaming）
学习成本 中等，需学习异步编程与 Pydantic 低，适合新手快速上手 高，需掌握全栈开发知识
适合 LLM 场景 高并发 LLM API、实时对话助手、RAG 应用 LLM 原型验证、小型对话系统、个人项目 企业级 LLM 助手、带用户系统的 RAG 应用、多租户 LLM 平台

2. LLM 开发针对性选型建议

选 FastAPI 的场景：
  • 需要构建高并发的 LLM API 网关；
  • 实时对话助手、流式输出场景（如 GPT-4 的流式响应）；
  • 追求性能与开发效率的平衡，需要自动 API 文档；
  • 与 LangChain、LlamaIndex 等 LLM 框架集成，构建 RAG 应用。
选 Flask 的场景：
  • 快速验证 LLM 原型，比如测试不同大模型的效果；
  • 小型 LLM 应用，如个人对话助手、本地大模型的 Web 接口；
  • 需要高度定制化的 LLM 服务，Flask 的灵活性可满足特殊需求；
  • 学习资源有限，新手想快速搭建可用的 LLM 应用。
选 Django 的场景：
  • 企业级 LLM 应用，需要用户认证、权限控制、管理后台；
  • 多租户 LLM 平台，支持不同部门 / 用户的 LLM 服务隔离；
  • 复杂的 RAG 应用，需要内置 ORM 管理知识库、对话历史；
  • 对安全性要求高的 LLM 场景，如处理敏感数据的企业助手。

四、学习资源推荐

1. FastAPI 学习资源

2. Flask 学习资源

3. Django 学习资源

4. 通用 LLM 开发资源

五、总结：LLM 开发的框架选择逻辑

在 LLM 开发中，框架的选择核心是匹配项目的阶段与规模：

  • 原型验证阶段：优先选 Flask，快速验证 LLM 应用的可行性；
  • 性能敏感场景：优先选 FastAPI，满足高并发 LLM 对话需求；
  • 企业级部署阶段：优先选 Django，提供完善的安全与管理能力。

同时，三个框架并非互斥：比如可以用 FastAPI 做 LLM API 网关，Django 做企业级管理后台，Flask 做内部工具。无论选择哪个框架，核心都是快速将 LLM 能力服务化，满足业务需求。

从生态趋势来看，FastAPI 凭借其异步性能与现代设计，正在成为 LLM 开发的主流选择；而 Django 凭借全栈能力，依然是企业级 LLM 应用的首选；Flask 则在快速原型与小型应用中保持优势。根据你的项目需求，选择最适合的框架，就能高效构建出优秀的 LLM 应用！

相关推荐
慢半拍iii2 小时前
ops-nn算子库深度解析：昇腾神经网络计算的基础
人工智能·深度学习·神经网络·ai·cann
程序员猫哥_2 小时前
HTML 生成网页工具推荐：从手写代码到 AI 自动生成网页的进化路径
前端·人工智能·html
哈__2 小时前
CANN优化Diffusion扩散模型推理：去噪过程与采样策略加速
人工智能
永远都不秃头的程序员(互关)2 小时前
CANN DVPP赋能AIGC：硬件加速视觉处理，打造极致生成式视觉工作流
人工智能·aigc
JustDI-CM2 小时前
AI学习笔记-提示词工程
人工智能·笔记·学习
悟纤2 小时前
学习与专注音乐流派 (Study & Focus Music)：AI 音乐创作终极指南 | Suno高级篇 | 第33篇
大数据·人工智能·深度学习·学习·suno·suno api
饭饭大王6662 小时前
迈向智能体时代——构建基于 `ops-transformer` 的可持续 AI 系统
人工智能·深度学习·transformer
晚霞的不甘2 小时前
CANN 支持强化学习：从 Isaac Gym 仿真到机械臂真机控制
人工智能·神经网络·架构·开源·音视频
爱吃泡芙的小白白2 小时前
环境数据多维关系探索利器：Pairs Plot 完全指南
python·信息可视化·数据分析·环境领域·pairs plot
热门推荐
01GitHub 镜像站点02Claude Code + GLM4.7 避坑指南：解决 Unable to connect to Anthropic services03使用 1panel面板 部署 php网站04Vue-skills的中文文档05OpenClaw Chrome扩展使用教程 - 浏览器中继控制06让 Trae IDE 智能体 “读懂”文档 Excel+PDF+DOCX ：mcp-documents-reader 工具使用指南07从零搭建一个 PHP 登录注册系统（含完整源码）08UV安装并设置国内源09Linux下V2Ray安装配置指南10一文了解国产算子编程语言 TileLang，TileLang 对国产开源生态的影响与启示