FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
บล็อก / การทดสอบประสิทธิภาพและรายงาน
งานวิจัยประสิทธิภาพที่โปร่งใส

การทดสอบประสิทธิภาพและรายงาน

วิธีการที่ทำซ้ำได้สำหรับเปรียบเทียบคุณภาพโมเดล เวลาแฝง ปริมาณงาน ราคา และความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการ

เครื่องมือทดสอบประสิทธิภาพ AI API ที่วัดสัญญาณเวลาแฝงและปริมาณงาน
เนื้อหาในส่วนนี้
ใช้เวิร์กโหลด ช่วงเวลาการวัด และกฎการให้คะแนนเดียวกัน เพื่อให้ข้ออ้างด้านประสิทธิภาพยังคงเปรียบเทียบและตรวจสอบได้

บทความตัวอย่าง

บทความแรกแสดงโครงสร้างเนื้อหาที่ส่วนนี้จะใช้ ได้แก่ คำตอบโดยตรง ขั้นตอนเชิงปฏิบัติ ข้อจำกัด และ FAQ

เครื่องมือทดสอบประสิทธิภาพ AI API ที่วัดสัญญาณเวลาแฝงและปริมาณงาน
การทดสอบประสิทธิภาพและรายงาน / ตัวอย่าง

การทดสอบเวลาแฝงของ AI API: TTFT ปริมาณงาน และความน่าเชื่อถือ

ระเบียบวิธีที่โปร่งใสสำหรับวัดเวลาแฝงของ AI API โดยไม่ทำให้สับสนระหว่าง time-to-first-token ความเร็วในการสร้างผลลัพธ์ และเวลาตอบสนองทั้งหมด

TTFT ใช้วัดการตอบสนอง ส่วนโทเคนต่อวินาทีใช้วัดความเร็วในการสร้างผลลัพธ์
ใช้เวอร์ชันโมเดล พรอมต์ เป้าหมายเอาต์พุต และโหมดสตรีมมิงเดียวกันสำหรับทุกเส้นทาง
รายงานค่ามัธยฐานและค่า p95 แทนการรายงานคำขอที่เร็วที่สุดเพียงรายการเดียว
เผยแพร่ข้อผิดพลาด หมดเวลา ภูมิภาค และช่วงเวลาทดสอบควบคู่กับตัวเลขประสิทธิภาพ
อ่านบทความตัวอย่าง
สำรวจศูนย์ความรู้ CometAPI ทั้งหมด
คู่มือโมเดล ราคา การเปรียบเทียบ และเวิร์กโฟลว์สำหรับระบบจริง
เปิดคู่มือ Open AI API