Time to First Token
首個 Token 延遲
首個 Token 延遲（TTFT）是從明確的請求起點，到用戶端或伺服器看到第一個生成 token 的等待時間。量測的起點和終點必須說清楚。
另一個例子
工程師量測 1,000 個串流請求，提示長度相同，並分成暖機和冷啟動兩組，再記錄伺服器時間。報告要分組列出 p50 和 p95 TTFT，也要說明量測起點與觀測點；完整回答時間，以及不含排隊的模型預填時間，都是不同指標。
主要部分
- 01明定起點
- 02首 token 觀測
- 03延遲分布
什麼時候用
在可重現的請求和系統設定下，量測串流輸出讓人感覺等多久才開始時，可以使用這個詞。
什麼時候不要用
比較 TTFT 前，要使用相同的測試條件。提示大小、批次、排隊、網路邊界、快取或百分位算法都要一致。
程式裡的名稱
t(first output token) − t(request start) 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 首個 Token 延遲 (Time to First Token)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：工程師量測 1,000 個串流請求，提示長度相同，並分成暖機和冷啟動兩組，再記錄伺服器時間。報告要分組列出 p50 和 p95 TTFT，也要說明量測起點與觀測點；完整回答時間，以及不含排隊的模型預填時間，都是不同指標。 AI 方法或概念：首個 Token 延遲 (Time to First Token)。 適用理由：在可重現的請求和系統設定下，量測串流輸出讓人感覺等多久才開始時，可以使用這個詞。 不應使用的情況：比較 TTFT 前，要使用相同的測試條件。提示大小、批次、排隊、網路邊界、快取或百分位算法都要一致。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：它只代表該來源的官方說法。其他平台或團隊可能有不同用法。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 首個 Token 延遲 (Time to First Token)。 定義：首個 Token 延遲（TTFT）是從明確的請求起點，到用戶端或伺服器看到第一個生成 token 的等待時間。量測的起點和終點必須說清楚。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。