LLM Latency Tracker

Measured latency, time to first token and uptime for ~45 AI inference APIs, by region.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

A
Qualität der Beschreibung
100%
Vollständigkeit des Schemas
90%
Qualität der Benennung
100%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~183Tokens (Tool-Definitionen)
~422 BTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.14% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "llm-latency-tracker": {
      "url": "https://llmlatency.dev/mcp"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://llmlatency.dev/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (2)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
🟢get_ai_api_latency(region)

Measured latency (TTFB p50/p95) and uptime rankings of AI inference API providers by region, from llmlatency.dev.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "region": {
      "type": "string",
      "description": "eu-hetzner, us-central, ap-tokyo or sa-east; omit for all"
    }
  }
}
🟢get_model_deprecations(provider)

AI model deprecation calendar: announced and shutdown dates, replacement models, and how many days of migration notice each provider actually gives (median/min/max). Every entry is verified against the provider own deprecation page.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "provider": {
      "type": "string",
      "description": "openai, anthropic, google, mistral, cohere, azure-openai; omit for all"
    }
  }
}

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