[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"nr-de-two-ai-endpoints-measured-latency-change-frankfurt":3},{"slug":4,"title":5,"dek":6,"date":7,"time":8,"publishedAt":9,"updated":10,"updatedAt":10,"dateFmt":11,"updatedFmt":10,"kind":12,"tier":13,"author":14,"authorName":15,"topics":16,"tracker":21,"trackerLabel":22,"headlineStat":23,"image":24,"ogImage":25,"imageAlt":5,"csv":10,"minutes":26,"words":27,"html":28},"two-ai-endpoints-measured-latency-change-frankfurt","2 KI-Endpunkte mit gemessener Latenzänderung aus Frankfurt","Der i6eal KI-Latenz-Index misst die Zeit bis zum ersten Token aus einer Lambda in Frankfurt. Für zwei Endpunkte zeigen die Daten vom 19. bis 25. Oktober 2026 deutliche, aber nur innerhalb des jeweiligen Endpunkts vergleichbare Veränderungen.","2026-10-26","07:43","2026-10-26T07:43:00+01:00","","26. Oktober 2026","daten","standard","ideal-syka","Ideal Syka",[17,18,19,20],"KI-Latenz","Frankfurt","Messung","Infrastruktur","\u002Fki-latenz","KI-Latenz-Index","Mistral Small: TTFT 344 → 443 ms (+28,78 %); GPT-5 mini: 824 → 685 ms (−16,87 %)","\u002Fnewsroom\u002Fimg\u002Ftwo-ai-endpoints-measured-latency-change-frankfurt.webp","\u002Fog-nr\u002Ftwo-ai-endpoints-measured-latency-change-frankfurt.de.png",2,407,"\u003Ch2>Was gemessen wurde\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Der i6eal KI-Latenz-Index erfasst die Zeit bis zum ersten Inhaltstoken (TTFT) von einer Lambda-Funktion in Frankfurt aus. Verglichen werden die Mediane täglicher Messwerte zweier abgeschlossener UTC-Wochen: 12. bis 18. Oktober 2026 und 19. bis 25. Oktober 2026. Berücksichtigt werden nur Wochentage, für die in beiden Wochen ein Wert vorliegt.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Die beobachteten Veränderungen\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Bei Mistral Small (Route: gateway) stieg der TTFT-Median von 344 auf 443 Millisekunden. Bei GPT-5 mini (Route: direct, OpenAI) sank er von 824 auf 685 Millisekunden. Beide Vergleiche beruhen auf jeweils sieben gepaarten Tagen.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Wichtig: Die Veränderungen gelten jeweils nur innerhalb des einzelnen Endpunkts. Du solltest daraus weder eine Rangliste der Anbieter noch eine allgemeine Aussage über die Leistung eines Herstellers ableiten. Direkte und Gateway-Routen werden im Index bewusst nicht gegeneinander gerankt.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Einordnung mit Vorsicht\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Die Messung ist eine kurze synthetische Probe, keine Messung deines vollständigen Workloads. Der Collector verwirft einen Aufwärmdurchlauf und behält pro Messrunde die schnellere von zwei erfolgreichen Proben. Die beobachteten Unterschiede belegen weder eine Ursache noch statistische Signifikanz, Modellqualität oder Ausfallsicherheit.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Für deine eigene Planung heißt das: Wenn dir die Antwortzeit wichtig ist, lohnt sich ein Blick auf den eigenen Anwendungsfall und eine Messung mit deinen echten Prompts, bevor du Entscheidungen auf diese beiden Werte stützt.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Die gemessenen Latenzänderungen\u003C\u002Fh2>\n\u003Cdiv class=\"tbl-scroll\">\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Endpunkt\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Route\u003C\u002Fth>\n\u003Cth align=\"right\">Tage je Woche im Paar\u003C\u002Fth>\n\u003Cth align=\"right\">TTFT vorher (ms)\u003C\u002Fth>\n\u003Cth align=\"right\">TTFT jetzt (ms)\u003C\u002Fth>\n\u003Cth align=\"right\">Änderung\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Fthead>\n\u003Ctbody>\u003Ctr>\n\u003Ctd>Mistral Small (Mistral)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>gateway\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">7\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">344,00\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">443,00\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">+28,78 %\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>GPT-5 mini (OpenAI)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>direct\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">7\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">824,00\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">685,00\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"right\">-16,87 %\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cp>2026-10-12–2026-10-18 → 2026-10-19–2026-10-25 (UTC).\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Abdeckung und Messgrenzen\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>7 Endpunkte haben ausreichende Tagespaare und unveränderte Modell-\u002FRoutenangaben. 0 Endpunkte haben zu wenige Tagespaare; 0 Endpunkte wurden wegen geänderter Modell-\u002FRoutenangaben ausgeschlossen.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>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.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fi6eal.de\u002Fki-latenz\u002F\">i6eal KI-Latenz-Index\u003C\u002Fa>. Datenstand: 2026-10-26T01:20:59.141Z.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Quellen\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fi6eal.de\u002Fki-latenz\u002F\">i6eal\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003Cem>Redaktionell verantwortet von \u003Ca href=\"\u002Fautor\u002Fideal-syka\">Ideal Syka\u003C\u002Fa>. Quellen und Arbeitsweise: \u003Ca href=\"\u002Fredaktion\">Redaktion & Methode\u003C\u002Fa>. Hinweise und Korrekturen: \u003Ca href=\"mailto:ai@i6eal.de\">ai@i6eal.de\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n",1793014064093]