1. 为什么要在 Coggle 数据科学场景里做一次速度评测国产大模型这两年更新得很快做数据科学的人最关心的其实不是榜单分数而是「我这条 prompt 发出去多久能拿到第一个 token整段回答每秒能吐多少字」。GLM4-AirX 和 GLM4-Air 是智谱同一代里定位不同的两个版本AirX 主打推理加速官方说法是效果不变、速度约为 Air 的 2.6 倍但上下文只有 8kAir 则是 128k 上下文、价格更低的性价比版本。到底快多少、在什么任务上快光看参数表没感觉得自己跑一遍。我这次的做法是不直接去各家平台分别注册、分别管 Key而是用 TaoToken 的统一 Key 和统一 API 通道把 GLM4-AirX、GLM4-Air 放在同一套调用代码里对比。这样变量只有一个——模型名网络链路、鉴权方式、计费口径都一致测出来的首 token 延迟TTFT和吞吐tokens/s才有可比性。适合谁看正在做 RAG、Agent、批量数据标注需要给不同任务挑模型的数据科学同学以及想复现一份「国产大模型速度评测」流程、但不想被多平台 Key 管理拖住的人。下面我会给出可复制的 config.toml 骨架、CC Switch 配置片段以及逐项验证动作。你照着改模型名就能跑出自己的对比表。2. TaoToken 前置统一 Key 与通道准备TaoToken 在这里的角色是「一个 Key 走多家模型」的聚合入口。你不需要为 GLM4-AirX 和 GLM4-Air 分别申请、分别记额度只要在控制台建一个 API Key然后在请求里换 model 字段即可。对做评测的人来说这省掉了最烦的一步多平台账号和额度对齐。先做三件事第一打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册并登录。第二进控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 创建 API Key建议给这次评测单独建一个方便后面看用量。第三把 Key 存到环境变量别写进代码export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key注意Key 只显示一次复制后立刻存好。评测脚本里一律用环境变量读取避免提交到 Git。TaoToken 的 API 基址是 https://taotoken.net/api这个地址不加 UTM 参数。它兼容 OpenAI 风格的/v1/chat/completions所以任何支持自定义 base_url 的客户端都能接。模型名直接用glm-4-airx和glm-4-air这类标识具体以控制台模型列表为准。如果你只是想先确认模型通不通可以打开模型对话页 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 手动发一句看到流式输出就说明 Key 和通道没问题。这一步花两分钟能省掉后面一半的排障时间。3. 可复制配置config.toml 骨架与 CC Switch 片段评测要可复现配置就得落文件。下面这份config.toml是我实测能跑的骨架把两个模型的差异抽成[[models]]数组跑的时候循环即可。# config.toml —— GLM4-AirX / GLM4-Air 速度评测配置 [provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY # 从环境变量读取不写死 timeout_sec 120 [run] rounds 3 # 每个模型每个问题跑 3 轮取中位数 stream true # 必须开流式才能测首 token 延迟 max_tokens 512 temperature 0.2 [[models]] alias airx model glm-4-airx note 8k 上下文推理加速版 [[models]] alias air model glm-4-air note 128k 上下文性价比版 [[prompts]] id qa text 你是一名专业的人工智能专家请告诉我如何学习深度学习 [[prompts]] id logic text 如果 AB12A-B10则 A 的值是请给出推理过程。 [[prompts]] id code text 帮我写一个 Python 版本的 A* 算法并解释关键步骤。如果你用 CC Switch 这类多配置切换工具管理编码/Agent 场景可以加一段 profile把 TaoToken 作为统一出口# CC Switch profile 片段 [[profiles]] name taotoken-glm base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default_model glm-4-airx fallback_model glm-4-air # AirX 限流或超时时降级提示fallback_model是评测里很实用的一招。AirX 只有 8k 上下文长 prompt 会被截断或报错这时自动切到 Air 能保证任务不中断同时你也能在日志里看到「这次是降级跑的」不会污染速度对比。配置里我把stream强制设为 true原因在第四段会讲非流式调用只能拿到总耗时测不出首 token 延迟而首 token 延迟恰恰是交互体验的关键指标。4. 验证请求测首 token 延迟与吞吐评测的核心指标就两个TTFTTime To First Token从发请求到收到第一个 token 的毫秒数和吞吐completion tokens 数除以生成耗时单位 tokens/s。用流式接口才能同时拿到这两个值。下面这段 Python 脚本直接读上面的 config.toml逐模型逐问题跑输出对比表import os, time, tomllib from openai import OpenAI cfg tomllib.load(open(config.toml, rb)) client OpenAI( base_urlcfg[provider][base_url], api_keyos.environ[cfg[provider][api_key_env]], ) def bench(model, prompt, rounds3): ttfts, tps_list [], [] for _ in range(rounds): t0 time.perf_counter() first None n_tokens 0 stream client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], streamTrue, max_tokenscfg[run][max_tokens], temperaturecfg[run][temperature], ) for chunk in stream: delta chunk.choices[0].delta.content if delta: if first is None: first time.perf_counter() ttfts.append((first - t0) * 1000) # ms n_tokens 1 total time.perf_counter() - t0 if n_tokens 0: tps_list.append(n_tokens / total) ttfts.sort(); tps_list.sort() return ttfts[len(ttfts)//2], tps_list[len(tps_list)//2] for m in cfg[models]: for p in cfg[prompts]: ttft, tps bench(m[model], p[text], cfg[run][rounds]) print(f{m[alias]:5s} | {p[id]:5s} | TTFT {ttft:7.0f} ms | {tps:6.1f} tokens/s)跑之前先装依赖pip install openai tomllibPython 3.11 自带 tomllib。实测下来同一台机器、同一网络下GLM4-AirX 在通用问答和逻辑推理上的 TTFT 明显低于 Air代码生成场景吞吐差距最大AirX 能到 Air 的两倍左右而 Air 在长文本、需要 128k 上下文的场景里反而更稳因为 AirX 的 8k 窗口会先撞墙。成功结果的判断标准脚本能打印出每个模型每个问题的 TTFT 和 tokens/s且同一模型三轮的中位数波动在 15% 以内。如果某一行 TTFT 是 0 或者报错先看下一段的排查清单。注意测速时关掉本机的大流量下载、别同时跑其他推理任务否则 TTFT 会被网络抖动带偏。建议每个模型先空跑一轮「热身」不计入统计。5. 本篇常见错排查报 401 / invalid api key九成是环境变量没生效。echo $TAOTOKEN_API_KEY确认有值且脚本里读的是同一个变量名。如果你在 IDE 里跑注意 IDE 可能没继承 shell 的环境变量重启 IDE 或在运行配置里手动加。报 model not found模型名写错了。glm-4-airx和glm-4-air是全小写带连字符别写成GLM4-AirX。以控制台模型列表里的标识为准。TTFT 测出来是 0 或负数说明你在非流式模式下计时或者把first的赋值放错了位置。必须streamTrue并且在收到第一个非空delta.content时才记时间。AirX 报上下文超限AirX 只有 8k 上下文长 prompt 或长历史会直接失败。评测长文本任务时要么换 Air要么在 CC Switch 里配好fallback_model自动降级。吞吐数字忽高忽低单轮测量噪声大至少跑 3 轮取中位数另外max_tokens太小会让总耗时被固定开销主导建议不低于 256。流式输出中途断流检查timeout_sec是否太短长回答容易超时也可能是网络链路抖动重试一次即可连续失败再查通道状态。6. 把评测跑成日常流程一次性的对比表意义有限真正有用的是把它变成可重复的流程。我的做法是把config.toml和上面的脚本放进仓库每次模型有更新、或者你想加一个新模型只改[[models]]数组重跑一遍就得到新表。CC Switch 那边配好 TaoToken 的统一 profile编码和 Agent 场景直接复用同一个 Key不用再切来切去。如果你主要做长期编码或 Agent 任务可以了解下 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 把高频调用和评测流量分开管理接入细节和参数说明在接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里遇到字段对不上时先查文档再改代码。Key 的管理入口还是 API Keys https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 建议评测专用 Key 和日常 Key 分开建用量一眼就能对上。最后留一个我踩过的坑别在同一个进程里并发跑两个模型的流式请求去「省时间」GPU/网络资源会互相抢TTFT 全乱。老老实实串行跑多花几分钟数据才可信。