用Python的asyncio并行执行多个大型语言模型API请求，是不是让我们的工作更轻松了？我们来看看如何优雅地做到这一点。
以前，我们总是担心调用大型语言模型（LLM）API时会卡顿，特别是当需要同时处理多个请求时。异步编程正是一种解决这个问题的利器，它让我们能像多线程一样处理多个任务，但却不需要多线程的复杂性。
asyncio 是Python标准库中用来编写异步代码的模块。它允许我们在不阻塞主线程的情况下执行多个任务，这对处理高延迟的网络请求特别有用，比如调用LLM API。我们不需要等待每个API响应回来，才能继续下一个请求——这样可以节省大量的时间。
举个例子，假设你要给多个用户生成摘要，每个请求都要等待LLM返回结果。如果串行处理，那意味着每个请求都得等前一个完成。但如果我们用asyncio并行处理，每个请求都可以独立运行，互不干扰，这样效率就大大提升了。
当然了，实际应用中，我们还需要考虑一些细节。比如，每个API请求应该封装成一个协程，这样我们就可以在事件循环中调度它们。同时，为了防止请求被限制，我们可能需要在多个协程之间合理分配请求频率，或者使用限流器。
虽然asyncio提供了强大的功能，但它的学习曲线并不算平缓。对于新手来说，可能会觉得有点难上手，但一旦掌握了基本概念，像事件循环、协程、async/await语法，整个过程就会变得清晰明了。
如果你打算在自己的项目中使用LLM API，不妨试试用asyncio来处理多个请求。它不仅让代码更简洁，还能大幅提升性能。但记住，不要一股脑地把所有请求都扔进去，合理地控制并发数量才是关键。
那么问题来了：你是否愿意在自己的项目中尝试用asyncio来优化LLM API调用？或者你有没有遇到过类似的性能瓶颈？