LLM API Test：LLM API 性能测试工具 一站式对比 GPT-4、Gemini 等大模型 API 速度与可靠性

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LLM API Test 是一款 MIT 开源的 Web 工具，用于测试和比较大型语言模型API性能的综合工具，通过实时记录首令牌延迟、每秒 Token 输出速度与成功率，帮助开发者与研究人员快速比较 GPT-4、Gemini 等主流大模型 API 的速度、稳定性与成本表现；平台支持 7 种语言、静态托管部署，并内置质量比对与历史记录功能，适用于供应商评估、应用优化与学术研究。

LLM API Test概览API 支持

• 内置适配 OpenAI（GPT-3.5、GPT-4 系列）与 Google Gemini（Pro、Pro Vision）协议，亦可接入任何兼容 OpenAI 协议的自定义端点。
  

性能指标

• 首令牌延迟：衡量首次响应时间；
• 输出速度：按 Token/s 统计吞吐；
• 成功率：跟踪调用可靠性；
• 质量评估：对比多模型响应内容。
  

用户体验

• 响应式界面兼容桌面与移动浏览器，实时图表随测试进度更新。
• 历史记录持久化，便于长期跟踪模型迭代。
  

部署方式

• 本地开发仅需 Node.js + 简单 HTTP 服务器；
• 支持 Vercel、Netlify、GitHub Pages 等静态托管，也提供一行 Dockerfile。
  

为什么需要性能基准

• 随着 GPT-4.1 nano 等低延迟商用模型发布，毫秒级响应已成为生成式 AI 体验的关键指标。
• 社区排行榜（如 lmspeed.net）实时展示各地 API 延迟，提醒开发者关注网络路径与供应商基础设施。
• NVIDIA、MLCommons 等机构相继推出 GenAI-Perf、MLPerf Client 1.0 等工具，以标准化 LLM 负载与指标。
  

LLM API Test典型应用场景供应商选型

对比 GPT-4 Turbo 与 Gemini Pro 的速度、成本与质量差异，辅助采购决策。

成本-性能优化

TechRadar 2025 指南指出，开发者需在吞吐、质量与价格间寻找平衡，性能测试是前期必做功课。

研究与论文

LangChain 团队发布的基准环境强调工具调用与函数执行能力评估，可与 LLM API Test 互补验证。

LLM API Test官网地址

演示地址：

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GitHub：

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