关于 LLM Latency Tracker
LLM Latency Tracker 汇总多个 AI 推理 API 在不同地区的延迟与可用性,面向需要比较服务响应表现的开发者。项目提供公开数据、历史统计和模型弃用日历,并区分网络首字节延迟与推理首 Token 延迟。
主要功能
- 01按地区测量延迟与可用性
- 02TTFB 与 TTFT 探测
- 03每日排名和历史快照
- 04p50 与 p95 区域统计
- 05模型弃用日历
适用场景
- 01比较不同地区的 API 响应速度
- 02查看提供商的历史延迟变化
- 03监测 API 可用性
- 04查询模型停用安排
MCP 相关
提供 MCP 端点,并可运行基于公开 API 的本地 stdio MCP 服务。工具可查询提供商延迟排名、跨地区延迟、模型弃用信息和编码 Agent 状况;均为只读。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://llmlatency.dev/mcpclaude mcp add --transport http dev-llmlatency-llm-latency-tracker https://llmlatency.dev/mcp{"mcpServers":{"dev-llmlatency-llm-latency-tracker":{"type":"http","url":"https://llmlatency.dev/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"dev-llmlatency-llm-latency-tracker":{"type":"http","url":"https://llmlatency.dev/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"dev-llmlatency-llm-latency-tracker":{"type":"http","url":"https://llmlatency.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"dev-llmlatency-llm-latency-tracker":{"serverUrl":"https://llmlatency.dev/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
2| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| region | string | 否 | eu-hetzner、us-central、ap-tokyo 或 sa-east;省略则表示全部 |
详细介绍
📊 LLM 延迟追踪器
测量各地区的 AI API 延迟和正常运行时间,并将结果作为开放数据发布。
⚡ 功能介绍
- 🌍 区域测量 — 通过分布式探测节点比较服务提供商的响应时间和可用性。
- ⏱️ 两种探测类型 — 网络首字节时间(TTFB)和可选的推理首 Token 时间(TTFT)。
- 📈 开放数据集 — 每日排名、历史快照和区域 p50 / p95 统计数据。
- 🤖 Agent 访问 — JSON API、MCP、Markdown 页面和
llms.txt索引。 - 🗓️ 模型生命周期 — 弃用日历,并附有指向服务提供商公告的链接。
🔧 专为测量打造
- 基于 Python 标准库的核心,用于边缘探测;推理探测需要服务提供商密钥。
- SQLite 存储和区域聚合,远程节点会将测量数据发送到中央节点。
- 静态发布网站和 JSON 数据集。
- CI 检查用于测试和 lint;发布的快照包含测量日期。
**如何解读结果:**边缘 TTFB 测量的是网络/API 响应能力,而非模型生成速度。请将其与推理 TTFT 分开比较;结果取决于地区、探测类型和时间窗口。
🚀 快速开始
无需安装任何内容即可使用公开数据:
curl https://llmlatency.dev/api/rankings.json
或者使用 Python 3.12+ 在本地运行边缘探测:
git clone https://github.com/mazamaka/llm-latency-tracker.git
cd llm-latency-tracker
REGION=local python3 run.py
python3 aggregate.py --region local
如需通过已发布的 API 运行本地 stdio MCP 服务(仅使用标准库,无需密钥):
python3 mcp_server.py
工具:get_ai_api_latency(按地区查看服务提供商排行榜)、get_provider_latency(查看单个服务提供商在各地区的表现)、get_model_deprecations(模型停用日历)、get_coding_agent_health(Claude Code / Codex 的速度和准确性变化)。全部为只读工具。
🧪 参与贡献
添加服务提供商、引入新的探测地区,或改进测量代码。请参阅 CONTRIBUTING.md,了解设置和检查流程。
Python · SQLite · JSON API · MCP · Cloudflare Pages
代码:MIT · 数据:CC-BY-4.0,使用时请注明来源 llmlatency.dev。
📈 最新每日快照
每日快照 — 2026-10-27
在 4 个地区测得 46 家 AI 推理服务提供商的延迟。方法:分布式边缘探测(DNS→TCP→TLS→TTFB)+ 推理探测(TTFT),覆盖最近 24 小时。许可证:CC-BY-4.0。
| 地区 | 最快的服务提供商(p50) | p50 | p95 | 正常运行时间 |
|---|---|---|---|---|
| 亚洲(东京) | fireworks | 23 ms | 73 ms | 100% |
| 欧洲(德国) | fireworks | 98 ms | 201 ms | 100% |
| 南美洲(圣保罗) | openrouter | 61 ms | 92 ms | 100% |
| 美国(中部) | fireworks | 32 ms | 83 ms | 100% |
- 完整数据集:
data/rankings/2026-10-27.json(最新数据) - 可引用存档(DOI):
10.5281/zenodo.23388429— 每日汇总数据,CC-BY-4.0 - Hugging Face 数据集:https://huggingface.co/datasets/llmlatency/llm-latency-tracker
- Kaggle 数据集:https://www.kaggle.com/datasets/llmlatency/llm-latency-tracker
- 已存档至 Software Heritage:
swh:1:snp:2778cbabd72a70a629ee35fbd5ac536d1ccb7a9a - Python 客户端:https://pypi.org/project/llmlatency/
- 实时排名和方法说明:https://llmlatency.dev
- 机器可读 API:https://llmlatency.dev/api/rankings.json
- 模型弃用日历:https://llmlatency.dev/deprecations
快照生成时间:2026-10-27T07:24:20Z — 此表每日重新生成。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。