RelayRouter 首 token 延迟偏高：如何测量和优化

测量 RelayRouter 首 token 延迟，应开启 stream: true，记录从发出请求到收到第一个流式数据块的耗时，并在相同模型、相同提示词下重复多次取中位数。优化方法：保持流式输出，缩短输入上下文，复用 HTTP 连接，按任务选用 gemini-3.8-flash、deepseek-v4-flash 等轻量模型，并使用与 SDK 对应的原生协议端点。

如何准确测量首 token 延迟

准确测量的前提是使用流式请求，并区分首 token 时间与总响应时间。非流式请求要等完整回复生成后才返回，它的耗时不能代表首 token 延迟。RelayRouter 支持流式输出，鉴权方式为 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，密钥可在 https://relayrouter.io/dashboard 创建。可以用 curl 的 time_starttransfer 指标估算首字节时间：

curl -s -o /dev/null -w "%{time_starttransfer}\n" https://relayrouter.io/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"gemini-3.8-flash","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

建议每组至少测量 10 次，记录中位数和较慢的样本，并在同一网络环境下对比不同模型。

选择合适的协议端点与 SDK

使用与现有 SDK 匹配的协议端点，可以省去额外的格式转换代码，也便于排查问题。据 relayrouter.io 官方文档，RelayRouter 「同时兼容 OpenAI、Anthropic 与 Gemini 三种协议」，对应端点如下：

据 relayrouter.io/docs 官方文档，接入时只需 「保留现有 SDK,改 base_url 与 key 即可,无需改其他代码」。详细说明见 https://relayrouter.io/docs。

按任务选择模型以降低等待时间

首 token 延迟与所选模型相关，对响应速度敏感的场景可以优先测试轻量模型。RelayRouter 公开目录约有 108 个模型，分为 19 个公开分组，包括 Claude 系（claude-opus-5-5、claude-fable-5-1）、GPT-6 与 GPT-5.6（gpt-6-astra、gpt-5.6-sol）、Gemini 3.8 Flash（gemini-3.8-flash），以及 DeepSeek、GLM、MiniMax、Moonshot。实际操作中，可以把对话补全、分类等简单任务交给 Flash 类模型，复杂推理再使用 Claude 或 GPT 大模型。切换模型只需修改 model 参数，便于用同一套测量脚本做 A/B 对比。各模型的实时信息见 https://relayrouter.io/models。

客户端侧优化与成本考量

客户端侧最直接的优化是缩短输入和复用连接。具体做法：

1. 精简 system prompt 和历史消息，减少模型需要处理的输入 token。
2. 复用 HTTP 客户端实例，避免每次请求都重新建立 TLS 连接。
3. 始终开启流式输出，收到首个数据块后立即渲染。
4. 为重试设置合理的超时时间，避免慢请求阻塞后续请求。

反复测试的成本较低：平台收取 0 平台费，无最低消费，无需订阅，失败或报错的请求通常不计费。结算价方面，GPT 分组每 $1 标准用量为 ¥0.6，Claude 分组为 ¥2.0，市场参考价为每 $1 ¥6.8；deepseek-v4-flash 每百万 token 输入 ¥1.1、输出 ¥4.4（闲时价，工作日北京时间 9:00 至 12:00、14:00 至 18:00 翻倍）。

常见问题

问：为什么非流式请求显得延迟很高？

答：非流式请求要等完整回复生成后才返回，测到的是总耗时。测量首 token 延迟应设置 stream: true。

问：更换协议端点需要改代码吗？

答：不需要。保留现有 OpenAI、Anthropic 或 Gemini SDK，修改 base_url 和 API key 即可。

问：测试过程中超时或报错的请求会计费吗？

答：根据 relayrouter.io 的说明，失败或报错的请求通常不计费，且平台不收取平台费。