概念
别名：时间到第一个token
衡量推理延迟的关键指标
已跟踪 4 条高相关材料
最近变化
2026-08-25 · 前缀缓存可减少70%的重复计算开销
为什么值得关注
TTFT 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Why Agentic Inference Needs Prefix-Aware Routing Infrastructure
CoreWeave · 8.5 分
代理推理需前缀感知路由基础设施以减少重复计算，提升性能。前缀缓存可降低TTFT但依赖基础设施支持。
Autoscaling endpoints for LLM inference
Together AI Blog · 8.5 分
Together AI平台通过自适应扩展端点，结合LLM推理特有的指标（如TTFT、GPU利用率），实现更高效的资源管理，减少过量和不足配置的成本。
12 Ways to Reduce LLM Latency and Inference Costs in Production
KDnuggets · 8.5 分
生产环境中的LLM应用可通过12种方法显著降低延迟和成本，核心包括优化指标监控、减少输出token和缓存复用。
已收录 4 条与 TTFT 相关的内容，按评分排序。
代理推理需前缀感知路由基础设施以减少重复计算，提升性能。前缀缓存可降低TTFT但依赖基础设施支持。
入选理由：前缀缓存可减少70%的重复计算开销
Together AI平台通过自适应扩展端点，结合LLM推理特有的指标（如TTFT、GPU利用率），实现更高效的资源管理，减少过量和不足配置的成本。
入选理由：选择TTFT和GPU利用率作为指标可有效平衡资源成本
生产环境中的LLM应用可通过12种方法显著降低延迟和成本，核心包括优化指标监控、减少输出token和缓存复用。
入选理由：测量TTFT、P95等指标可精准定位延迟瓶颈
Together Inference Engine delivers 31% more TPS than next fastest OSS engine on same hardware, maintains 2× better TTFT at saturation. Performance gains come from full-stack optimization.
入选理由：ThunderMLA、自定义内核重写和端到端优化使Together引擎比其他OSS引擎多31%的TPS
