LLM Latency Tracker
Measured latency, time to first token and uptime for ~45 AI inference APIs, by region.
我該用這個嗎
品質與安全性
A
根據工具定義與協定合規性的自動化分析。
上下文成本
~183Token（工具定義）
~422 B典型回應大小
極小的注意力影響（128k 上下文的 0.14%）
這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高，可用於其他工作的注意力就越少。
安裝
一鍵安裝
將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案：
{
"mcpServers": {
"llm-latency-tracker": {
"url": "https://llmlatency.dev/mcp"
}
}
}遠端端點
https://llmlatency.dev/mcpstreamable-http它能做什麼
工具清單
工具（2）
🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
🟢get_ai_api_latency(region)
Measured latency (TTFB p50/p95) and uptime rankings of AI inference API providers by region, from llmlatency.dev.
輸入結構描述
{
"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.
輸入結構描述
{
"type": "object",
"properties": {
"provider": {
"type": "string",
"description": "openai, anthropic, google, mistral, cohere, azure-openai; omit for all"
}
}
}社群
證據
近期觀測
已驗證未記錄版本2 個工具
已驗證未記錄版本2 個工具