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。
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。

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ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(new UserMessage(“你好”))));
1.
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。

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String response = chatClient.prompt().user(“你好”).call().content();
1.
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。

文章来自：51CTO