Flask vs FastAPI：选型终极指南

Flask vs FastAPI：技术选型的核心考量

适用场景与性能
Flask作为成熟的Python微框架，适合小型项目或快速原型开发，其同步特性对简单业务逻辑友好。FastAPI基于ASGI，原生支持异步，在高并发场景（如实时API、WebSocket）中性能显著优于Flask，尤其适合IO密集型应用。

开发体验与生态
Flask的文档和社区资源丰富，插件体系稳定，但依赖手动集成（如Swagger需Flask-RESTPlus）。FastAPI内置OpenAPI支持、自动数据验证（Pydantic），减少样板代码，但对异步编程的理解要求更高。

扩展性
FastAPI的异步特性使其易于与现代工具链（如Redis异步客户端、GraphQL）集成。Flask在长期维护的传统系统中仍占优势，但扩展高并发能力需依赖Celery等额外组件。

GLM-4 vs GPT：大模型的技术决策

语言理解与生成能力
GPT-4在通用领域表现卓越，尤其在多轮对话、创意文本生成上优势明显。GLM-4针对中文场景优化，在专业术语处理、中文语境理解（如古诗词生成）上可能更贴合本地需求。

部署与成本
GPT-4通过API提供服务，适合无自研团队的快速接入，但长期使用成本较高。GLM-4支持私有化部署，数据安全性更强，适合对敏感数据有严格管控的企业，需权衡初始部署的硬件投入。

微调灵活性
GLM-4提供更细粒度的微调接口，允许针对垂直领域（如医疗、法律）优化。GPT-4的微调选项有限，但预训练模型的通用性减少了特定场景的调优需求。

选型决策框架

需求优先级

• 高并发、实时响应：FastAPI + 异步模型（如GLM-4异步调用）。
• 中文专业化：GLM-4 + Flask（若逻辑简单）。
• 快速迭代与全球化：GPT-4 + FastAPI（利用其自动文档生成）。

团队能力评估
现有技术栈若以同步为主（如Django团队），迁移至FastAPI需学习异步编程。GLM-4的本地化部署需要运维支持，而GPT-4可降低工程复杂度。

未来兼容性
FastAPI的异步设计更符合云原生趋势。GLM-4在合规场景下长期优势显著，但需关注其多语言扩展进展。

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