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ai-streaming-llm-response	LLM Streaming — SSE / 토큰 단위 / 취소	Coding	draft	B	conceptual	2026-05-09	2026-05-09	ai llm streaming sse vibe-coding	language applicable_to TS / Node / OpenAI / Anthropic Backend Frontend		token streaming SSE AbortController partial JSON server-sent events

LLM Streaming

5초 기다리지 마, 토큰 한 개씩 흘려라. SSE 또는 fetch streams. 취소 = AbortController. JSON 도 partial parse 가능. UX 가 5배 좋아진다.

📖 핵심 개념

• 모델이 토큰 N개 출력 = stream 으로 받음.
• SSE: text/event-stream — 단방향, 자동 reconnect.
• AbortController: 사용자 취소 → 서버 token 절약.
• Partial JSON: 미완성 JSON 도 안전하게 parse (best-effort).

💻 코드 패턴

Server (Node) — OpenAI

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI();

app.post('/api/chat', async (req, res) => {
  res.writeHead(200, {
    'Content-Type': 'text/event-stream',
    'Cache-Control': 'no-cache, no-transform',
    'Connection': 'keep-alive',
    'X-Accel-Buffering': 'no', // nginx buffer 끄기
  });

  const stream = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
    messages: req.body.messages,
    stream: true,
  });

  req.on('close', () => stream.controller.abort()); // client 끊으면 LLM 도 cancel

  for await (const chunk of stream) {
    const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '';
    if (delta) res.write(`data: ${JSON.stringify({ delta })}\n\n`);
  }
  res.write('data: [DONE]\n\n');
  res.end();
});

Anthropic

const stream = await anthropic.messages.stream({
  model: 'claude-opus-4-7',
  max_tokens: 1024,
  messages: req.body.messages,
});

for await (const ev of stream) {
  if (ev.type === 'content_block_delta' && ev.delta.type === 'text_delta') {
    res.write(`data: ${JSON.stringify({ delta: ev.delta.text })}\n\n`);
  }
}

Client — fetch streams

const ac = new AbortController();
const res = await fetch('/api/chat', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({ messages }),
  signal: ac.signal,
});

const reader = res.body!.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buf = '';
let answer = '';

while (true) {
  const { value, done } = await reader.read();
  if (done) break;
  buf += decoder.decode(value, { stream: true });

  const lines = buf.split('\n\n');
  buf = lines.pop() ?? '';
  for (const line of lines) {
    if (!line.startsWith('data: ')) continue;
    const data = line.slice(6);
    if (data === '[DONE]') return;
    answer += JSON.parse(data).delta;
    setAnswer(answer);
  }
}

// 사용자 취소
abortBtn.onclick = () => ac.abort();

Vercel AI SDK (간단)

// server
import { streamText } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = streamText({ model: openai('gpt-4o'), messages });
  return result.toDataStreamResponse();
}

// client
import { useChat } from 'ai/react';
const { messages, input, handleSubmit, stop } = useChat();

Partial JSON parse

import { parse } from 'partial-json';

let buf = '';
for await (const delta of stream) {
  buf += delta;
  try {
    const partial = parse(buf, { allow: 'all' });
    setData(partial); // 미완성 객체도 표시
  } catch { /* 더 받자 */ }
}

토큰 카운트 + cost (마지막)

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.usage) {
    track('llm.usage', chunk.usage); // 마지막 chunk
  }
}

Backpressure (느린 client)

for await (const chunk of stream) {
  const ok = res.write(line);
  if (!ok) {
    await new Promise(r => res.once('drain', r));
  }
}

🤔 의사결정 기준

상황	추천
Next.js	Vercel AI SDK
Node Express / Hono	OpenAI/Anthropic SDK + SSE
Mobile (RN)	RN-event-source 또는 fetch streams
비-text 결과 (JSON tool)	Anthropic streaming + partial-json
여러 LLM swap	LangChain.js / Vercel AI SDK
매우 짧은 응답	비-stream 으로 충분

❌ 안티패턴

• Client cancel → server keep generating: 토큰 낭비. AbortController 필수.
• Buffer 큰 chunk: nginx X-Accel-Buffering: no.
• Markdown 미완성 표시: 스트리밍 중 ``` 만 있어도 보임. 후처리.
• JSON.parse delta: 미완성. partial-json.
• LLM error 무시: 도중에 끊김 — 사용자에 알림.
• Token count 대화당 매번: 마지막 chunk usage 사용.
• WebSocket 으로 LLM: SSE 충분, WS 는 양방향이 필요할 때만.

🤖 LLM 활용 힌트

• Server: SSE + AbortController on close.
• Client: fetch streams + decoder + buffer split.
• Vercel AI SDK 가 모든 boilerplate 추상화.

🔗 관련 문서

• AI_Structured_Output_Zod
• AI_RAG_Pattern_Basics