<div class="key-takeaways"><ul><li>การเลือกใช้ระหว่าง Streaming และ JSON ขึ้นอยู่กับความต้องการโครงสร้างข้อมูล</li><li>JSON ต้องรอข้อมูลครบถ้วนทั้งหมดจึงจะเริ่มประมวลผลได้ ต่างจาก Streaming ที่ส่งข้อความดิบได้ทันที</li><li>Streaming ไม่ได้เร็วกว่าในแง่เวลาจริง แต่ช่วยให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่าระบบตอบสนองเร็วกว่า</li><li>การแก้ปัญหา UX ด้วยอนิเมชันโหลดข้อมูลช่วยทดแทนความรู้สึกรอนานเมื่อใช้รูปแบบ JSON</li></ul></div><p>การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักจะต้องเผชิญกับการตัดสินใจครั้งสำคัญระหว่างการเลือกรับข้อมูลแบบ Streaming หรือ JSON โดยบทเรียนจากการพัฒนา LogicVisor ชี้ให้เห็นว่าทางเลือกเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่ทฤษฎี แต่เป็นโจทย์จริงหน้างานที่นักพัฒนาต้องชั่งน้ำหนัก โดยตัว API ของ AI ในปัจจุบันไม่ได้จำกัดแค่ข้อความธรรมดา แต่ยังรองรับรูปภาพ เสียง และโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งการเลือกแนวทางใดย่อมส่งผลต่อสถาปัตยกรรมของระบบทั้งหมด</p><p>ข้อจำกัดทางเทคนิคประการแรกที่ต้องเผชิญคือธรรมชาติของข้อมูล JSON ซึ่งจำเป็นต้องได้รับข้อมูลแบบสมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบก่อนจึงจะสามารถเรียกใช้งานคำสั่งประมวลผลได้ ส่งผลให้เกิดทางเลือกที่เด็ดขาดระหว่างการเปิดใช้งานสตรีมมิ่งหรือการปฏิเสธ ในกรณีของ LogicVisor การสตรีมมิ่งหมายถึงการดึงข้อความดิบออกมา เนื่องจากข้อจำกัดของ API พื้นฐานที่เชื่อมต่ออยู่</p><div class="ai-insight"><p>ในเชิงสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ การเลือกรูปแบบการรับส่งข้อมูลระหว่าง Client และ Server ส่งผลอย่างมากต่อการออกแบบ User Experience (UX) โดยเฉพาะแอปพลิเคชันที่ต้องรอการประมวลผลจาก Large Language Models (LLM) ซึ่งมักใช้เวลาหลายวินาที การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง Time-to-First-Token (TTFT) ในระบบสตรีมมิ่งกับการรอคอย Payload ขนาดใหญ่ในรูปแบบ JSON จึงเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างความพึงพอใจให้ผู้ใช้งาน</p></div><p>ในตอนแรกผู้พัฒนาได้เริ่มต้นใช้งานระบบ Streaming ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้คือฟีดแบ็กจากฝั่งผู้ใช้งานที่รวดเร็วเกือบจะทันทีและสร้างความประทับใจได้ดีเยี่ยม จนกระทั่งมีความจำเป็นต้องดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจนมากยิ่งขึ้นเพื่อนำไปแสดงผลบนหน้าจอและบันทึกจัดเก็บลงในฐานข้อมูล จึงต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบการร้องขอข้อมูลให้เป็น JSON แทนการใช้ข้อความอิสระทั่วไป</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/streaming_json_ai_ms6p2qin_inline_1_885596bc19.jpg" alt="user interface loading spinner app design" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>แม้ว่าเวอร์ชันระบบสตรีมมิ่งจะไม่เคยมีความเร็วที่เหนือกว่าในแง่ของตัวเลขเวลาที่แท้จริง แต่ความรู้สึกของผู้ใช้งานกลับรวดเร็วกว่า เนื่องจากมนุษย์มีความอดทนรอคอยมากกว่าเมื่อเห็นความคืบหน้าเกิดขึ้นทีละน้อยต่อหน้าต่อตา ระบบสตรีมมิ่งจึงเข้ามาตอบโจทย์จิตวิทยานี้ได้อย่างลงตัว ในขณะที่รูปแบบ JSON ได้ดึงความรู้สึกดังกล่าวออกไปทั้งหมด</p><blockquote class="pull-quote"><p>"The streaming version was never faster in absolute terms. It just felt faster, because you're more patient when you can see progress happening. Streaming exploited that. JSON removed it."</p><cite>David Essien</cite></blockquote><p>เนื่องจากไม่สามารถสตรีมข้อมูล JSON ได้ เพราะการแปลงข้อมูลต้องอาศัยชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ และไม่สามารถดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างออกจากข้อความดิบที่สตรีมมาได้โดยง่าย จึงต้องหยุดพยายามฝืนให้แนวทางเดียวทำหน้าที่ถึงสองอย่างพร้อมกัน โดยหันมาแก้ไขปัญหาประสบการณ์ผู้ใช้งาน (UX) โดยตรงด้วยการใส่ส่วนประกอบดังต่อไปนี้</p><ul><li>ไอคอนหมุนแสดงสถานะการโหลดข้อมูล (Loading spinners)</li><li>ตัวบอกสถานะแบบกะพริบ (Pulsers)</li><li>ข้อความสถานะที่หมุนเวียนเปลี่ยนไปเรื่อยๆ (Rotating status text)</li></ul><p>แม้สิ่งเหล่านี้จะไม่ใช่ความคืบหน้าที่แท้จริงในเชิงระบบ แต่สามารถสื่อสารและหลอกล่อความรู้สึกของผู้ใช้งานได้เป็นอย่างดี ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ใช้งานตอบสนองต่อระบบจริงๆ</p><p>สำหรับการออกแบบระบบจริงได้มีการนำกลยุทธ์ที่แตกต่างกันมาปรับใช้ตามกลุ่มเป้าหมายของผู้ใช้งาน:</p><ul><li>ผู้ใช้งานแบบไม่ระบุตัวตนและทดลองใช้ฟรี: กำหนดให้ตั้งค่าเริ่มต้นเป็นการสตรีมข้อมูลเพื่อให้ได้การตอบสนองที่รวดเร็วที่สุดตามความรู้สึก ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งในการดึงดูดผู้ใช้งานใหม่ในช่วงทดลองใช้งาน</li><li>ผู้ใช้งานที่ยืนยันตัวตนแล้ว: จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างครบถ้วน จึงถูกส่งไปยังเส้นทางการรับข้อมูลแบบ JSON ที่ไม่ใช่การสตรีมตั้งแต่ส่วนแรก เพื่อบันทึกลงฐานข้อมูลได้ทันที</li></ul><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/david_essien/streaming-vs-json-trade-offs-in-ai-powered-apps-4oac" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Choosing between streaming and JSON depends on your specific data structure needs.</li><li>JSON requires a complete payload before parsing, unlike streaming which delivers raw text chunks.</li><li>Streaming isn't faster in absolute terms, but it feels faster by visually showing progress.</li><li>UX enhancements like spinners and pulsers can successfully bridge the psychological gap left by JSON.</li></ul></div><p>Building AI-powered applications often forces developers to make critical architectural choices, such as deciding between streaming responses or requesting structured JSON. Reflecting on the development of LogicVisor, this choice is never just a theoretical exercise; it represents a genuine fork in the road. Modern AI APIs are no longer limited to simple text, supporting images, audio, and structured data, meaning the underlying calculus changes entirely depending on your product requirements.</p><p>Two major constraints were in tension right from the beginning. JSON must be fully parsed before it becomes usable, meaning it cannot be processed piece by piece as it arrives. It requires a complete payload from start to finish before any parsing function can work with it. This forces a strict binary choice: stream, or do not stream. In the case of LogicVisor, streaming meant handling raw text because that was all the underlying APIs natively streamed.</p><div class="ai-insight"><p>In software engineering, the choice of data transmission format heavily dictates the user experience (UX), especially in applications powered by Large Language Models (LLMs) where response generation takes several seconds. Balancing Time-to-First-Token (TTFT) against waiting for a heavy JSON payload is a fundamental trade-off that directly influences perceived application latency and overall user retention.</p></div><p>The development started with streaming enabled. Feedback on the user end was nearly instantaneous, and the experience felt remarkably responsive. However, the requirements soon shifted toward needing a more structured response for both the user interface and database persistence, prompting a switch from free text to requesting explicit JSON payloads instead.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/streaming_json_ai_ms6p2qin_inline_1_885596bc19.jpg" alt="user interface loading spinner app design" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>The streaming version was never actually faster in absolute terms of processing time. It simply felt faster because human patience extends naturally when visible progress is unfolding on the screen. Streaming cleverly exploited that psychological trait, whereas JSON completely removed it.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"The streaming version was never faster in absolute terms. It just felt faster, because you're more patient when you can see progress happening. Streaming exploited that. JSON removed it."</p><cite>David Essien</cite></blockquote><p>Since streaming JSON was impossible due to parsing requirements, and extracting structured data out of raw streamed text required messy workarounds, forcing one approach to handle both jobs was abandoned. Instead, the UX problem was addressed directly using interface workarounds:</p><ul><li>Loading spinners to indicate active processing</li><li>Pulsers to show dynamic activity</li><li>Rotating status text to keep users engaged</li></ul><p>While these elements do not represent true system progress, they successfully read as progress to the human eye, which is what users ultimately respond to.</p><p>Refining the architecture for different user tiers led to targeted implementation strategies:</p><ul><li>Anonymous and free-trial users: Defaulted to streaming to achieve the fastest perceived response time, which is essential for hooking new users during a trial period.</li><li>Authenticated users: Routed through the non-streaming JSON path from the start, feeding structured data straight into database storage where deep persistence is required.</li></ul><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/david_essien/streaming-vs-json-trade-offs-in-ai-powered-apps-4oac" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_article-827.png

small_article-827.png

thumbnail_article-827.png

article-827.png

ถอดบทเรียนการพัฒนาแอป LogicVisor เปรียบเทียบข้อดีข้อเสียระหว่างการสตรีมข้อความเรียลไทม์กับการรับข้อมูล JSON เต็มรูปแบบ

A breakdown of architectural decisions in building LogicVisor, weighing the psychological speed of streaming against the structured reliability of JSON.

Inewgen

Inewgen

#LogicVisor

Streaming vs JSON: Trade-offs in AI-Powered Apps

Inewgen