在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中，ChatModel 和 ChatClient 都可以實現大模型的文本生成功能，例如聊天機器人，但二者是兩種不同層級的 API 封裝，分別針對不同的開發場景和需求設計。

1.功能定位與抽象層級

1.1 ChatModel

直接與具體的大語言模型（如通義千問、OpenAI 等）交互，提供基礎的 call() 和 stream() 方法，用于同步或流式調用模型，具體使用如下。

ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(new UserMessage("你好"))));

它的特點是：使用簡單、靈活性高。但需要開發者手動處理提示詞組裝、響應解析、參數配置等細節，適合處理簡單的大模型交互場景。

1.2 ChatClient

基于 ChatModel 構建，功能強大、開發效率高，通過流式 API（Fluent API）隱藏底層復雜性，提供鏈式調用的便捷接口，具體使用如下。

String response = chatClient.prompt().user("你好").call().content();

它的特點是：支持同步和流式交互，并集成提示詞管理、響應格式化、聊天記憶（ChatMemory）、RAG、Function Call 等功能，適合處理復雜的大模型交互。

2.核心能力對比

小結

• ChatClient：若追求開發效率、需要內置高級功能（如記憶、RAG）或標準化交互使用 ChatClient。
• ChatModel：若實現簡單的大模型對接場景使用 ChatModel。

兩者并非互斥，實際項目中可混合使用，例如用 ChatModel 處理常規請求，而通過注入 ChatClient 實現復雜場景。