DatenKI-LatenzFrankfurtMessung

3 KI-Endpunkte mit gemessener Latenzänderung aus Frankfurt

Der i6eal KI-Latenz-Index hat in zwei vollständigen UTC-Wochen die Zeit bis zum ersten Inhaltstoken von drei unveränderten Endpunkten aus Frankfurt gemessen. Die Änderungen fallen unterschiedlich aus.

-14,73 % bei Claude Haiku 4.5 (Gateway, Frankfurt, TTFT)

3 KI-Endpunkte mit gemessener Latenzänderung aus Frankfurt

Was gemessen wurde

Der i6eal KI-Latenz-Index misst die Zeit bis zum ersten Inhaltstoken (TTFT) aus einer Lambda-Funktion in Frankfurt. Verglichen werden die Mediane täglicher Messwerte in zwei abgeschlossenen UTC-Wochen, und zwar vom 26. Oktober bis 1. November und vom 2. bis 8. November 2026. Berücksichtigt werden nur Wochentage, für die in beiden Wochen ein Wert vorliegt.

Die Befunde im Einzelnen

Du findest in den Datenabschnitten unten, wie sich die drei Endpunkte verändert haben. Claude Haiku 4.5 (Anthropic) und Gemini 3 Flash (Google) wurden schneller, GPT-5 mini (OpenAI) langsamer. Jede Veränderung bezieht sich nur auf denselben Endpunkt in beiden Wochen. Eine Rangliste der Anbieter ergibt sich daraus nicht, und ebenso wenig eine allgemeine Aussage über die Leistung ganzer Anbieter.

Wie du die Zahlen lesen solltest

Die Messung ist eine kurze, synthetische Probe mit einem kurzen Prompt. Sie ist keine Messung deines vollständigen Workloads. Der Collector verwirft einen Aufwärmdurchlauf und behält pro Messrunde die schnellere von zwei erfolgreichen Proben. Direkte Routen und Gateway-Routen werden nicht gegeneinander gerankt. Die beobachteten Unterschiede belegen weder eine Ursache noch statistische Signifikanz, Modellqualität oder Ausfallsicherheit.

Was das für dich bedeuten kann

Wenn du die Antwortzeit eines dieser Modelle für eine Anwendung aus Deutschland einplanst, lohnt sich ein Blick auf die Messreihe, bevor du dich auf einen einzelnen Wochenwert stützt. Ob sich eine Veränderung in deinem eigenen Einsatz zeigt, kannst du nur mit eigenen Messungen prüfen.

Die fertigen Datenabschnitte

Endpunkt Route Tage je Woche im Paar TTFT vorher (ms) TTFT jetzt (ms) Änderung
Claude Haiku 4.5 (Anthropic) gateway 7 672,00 573,00 -14,73 %
GPT-5 mini (OpenAI) gateway 7 712,00 810,00 +13,76 %
Gemini 3 Flash (Google) gateway 7 1565,00 1383,00 -11,63 %

2026-10-26–2026-11-01 → 2026-11-02–2026-11-08 (UTC).

Abdeckung und Messgrenzen

7 Endpunkte haben ausreichende Tagespaare und unveränderte Modell-/Routenangaben. 0 Endpunkte haben zu wenige Tagespaare; 0 Endpunkte wurden wegen geänderter Modell-/Routenangaben ausgeschlossen. TTFT misst die Zeit bis zum ersten Inhaltstoken aus einer Lambda in Frankfurt. Verglichen werden die Mediane täglicher Messwerte in zwei abgeschlossenen UTC-Wochen. Es zählen nur Wochentage, für die in beiden Wochen ein Wert vorliegt; je Endpunkt müssen mindestens fünf Tagespaare vorliegen. Der Collector verwirft einen Aufwärmdurchlauf und behält pro Messrunde die schnellere von zwei erfolgreichen Proben. Das ist eine kurze synthetische Probe, keine Messung deines vollständigen Workloads. Direkte und Gateway-Routen werden nicht gegeneinander gerankt. Die beobachteten Unterschiede belegen weder eine Ursache noch statistische Signifikanz, Modellqualität oder Ausfallsicherheit.

Datenstand: 2026-11-09T01:20:59.205Z.

Die gemessenen Latenzänderungen

Endpunkt Route Tage je Woche im Paar TTFT vorher (ms) TTFT jetzt (ms) Änderung
Claude Haiku 4.5 (Anthropic) gateway 7 672,00 573,00 -14,73 %
GPT-5 mini (OpenAI) gateway 7 712,00 810,00 +13,76 %
Gemini 3 Flash (Google) gateway 7 1565,00 1383,00 -11,63 %

2026-10-26–2026-11-01 → 2026-11-02–2026-11-08 (UTC).

Abdeckung und Messgrenzen

7 Endpunkte haben ausreichende Tagespaare und unveränderte Modell-/Routenangaben. 0 Endpunkte haben zu wenige Tagespaare; 0 Endpunkte wurden wegen geänderter Modell-/Routenangaben ausgeschlossen.

TTFT misst die Zeit bis zum ersten Inhaltstoken aus einer Lambda in Frankfurt. Verglichen werden die Mediane täglicher Messwerte in zwei abgeschlossenen UTC-Wochen. Es zählen nur Wochentage, für die in beiden Wochen ein Wert vorliegt; je Endpunkt müssen mindestens fünf Tagespaare vorliegen. Der Collector verwirft einen Aufwärmdurchlauf und behält pro Messrunde die schnellere von zwei erfolgreichen Proben. Das ist eine kurze synthetische Probe, keine Messung deines vollständigen Workloads. Direkte und Gateway-Routen werden nicht gegeneinander gerankt. Die beobachteten Unterschiede belegen weder eine Ursache noch statistische Signifikanz, Modellqualität oder Ausfallsicherheit.

i6eal KI-Latenz-Index. Datenstand: 2026-11-09T01:20:59.205Z.

Quellen

Redaktionell verantwortet von Ideal Syka. Quellen und Arbeitsweise: Redaktion & Methode. Hinweise und Korrekturen: ai@i6eal.de.

Teilen
← Alle Beiträge

Alle Analysen basieren auf eigenen Messungen von i6eal oder auf klar gekennzeichneten Quellen. Zahlen sind Momentaufnahmen und können sich ändern; Korrekturen weisen wir transparent aus.