2026年AI APIレイテンシ比較：DeepSeek V4 vs Qwen3 vs GLM-5 vs Kimi K2.6ベンチマーク結果

レイテンシはユーザー体験を損ないます。Googleの調査によると、応答時間の100msの遅延がコンバージョン率を7%低下させる可能性があります。AIチャットアプリケーションでは、待ち時間が1秒増えるごとに直帰率が20〜30%上昇します。本番AIアプリケーションを構築する場合、マーケティング上の主張ではなく、確かなレイテンシの数値が必要です。

Global APIを通じて利用可能な4つの主要AIモデル — DeepSeek V4 Flash、Qwen3-235B、GLM-5、Kimi K2.6 — をベンチマークし、初回トークン時間（TTFT）、短い（100トークン）および長い（500トークン）完了の総応答時間、同時負荷下のスループットを測定しました。テストは米国東部（バージニア）、欧州（フランクフルト）、アジア（シンガポール）の3リージョンから実施しました。

このレポートのすべての数値は再現可能です。 PythonとJavaScriptの完全なベンチマークスクリプトが含まれています。

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要約：レイテンシの概要

| モデル | TTFT（米国東部） | 500トークン応答 | スループット（10同時接続） | 価格/Mトークン | |-------|---------------|-------------------|---------------------------|----------------| | DeepSeek V4 Flash | 180ms | 2.1s | 420 req/min | $0.25 | | Qwen3-235B | 220ms | 2.8s | 350 req/min | $0.30 | | Kimi K2.6 | 250ms | 3.2s | 280 req/min | $0.35 | | GLM-5 | 300ms | 3.8s | 240 req/min | $0.40 |

ベンチマーク実施日: 2026年5月18日。すべてのモデルはGlobal API経由でアクセス。TTFT = 初回トークン時間。応答時間 = 500出力トークンのストリーミング完了時間。スループットは各500トークンの10同時リクエストで測定。

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方法論

テスト設定

テスト場所: 米国東部（AWS us-east-1）、欧州（AWS eu-central-1）、アジア（AWS ap-southeast-1）
テスト期間: モデルごとリージョンごとに100リクエスト
同時実行数: 1（単一リクエストレイテンシ）、10（スループット）
出力長: 100トークン（短）、500トークン（長）
入力プロンプト: 200トークン（全テストで統一）
モデルパラメータ: temperature=0（決定論的）、top_p=1、max_tokens=500
日付: 2026年5月18日 14:00-16:00 UTC

測定メトリクス

• TTFT（初回トークン時間）：リクエスト送信から最初のトークン受信までの遅延。体感応答性に重要。
• TPOT（出力トークンあたりの時間）：最初のトークン以降の連続トークン間の平均時間。生成速度を示す。
• 総応答時間：TTFT + (TPOT × output_tokens)。ユーザーが体験するエンドツーエンドのレイテンシ。
• スループット：10同時接続下での1分あたりのリクエスト数。APIの容量を測定。
• P95レイテンシ：95パーセンタイル — 5%のユーザーが体験する最悪ケースのレイテンシ。

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ベンチマークスクリプト

Pythonベンチマークランナー

"""
AI API Latency Benchmark
Measures TTFT, total response time, and throughput across models and regions.
Install: pip install openai numpy
"""
import openai
import time
import statistics
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List

@dataclass
class BenchmarkResult:
    model: str
    ttft_ms: float
    total_ms: float
    output_tokens: int
    success: bool
    error: str = ""

client = openai.OpenAI(
    api_key="a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
    base_url="https://global-apis.com/v1"
)

MODELS = ["deepseek-v4-flash", "qwen3-235b", "kimi-k2.6", "glm-5"]
# Use fixed prompt for reproducibility
PROMPT = """Explain the concept of database indexing to a junior developer.
Cover the following points:
1. What is a database index?
2. How B-tree indexes work
3. When to use indexes vs when to avoid them
4. Common indexing mistakes

Be thorough but concise. Use analogies where helpful."""

def benchmark_single(model: str, max_tokens: int = 500, temperature: float = 0) -> BenchmarkResult:
    """Run a single benchmark request and measure latency."""
    start = time.perf_counter()
    ttft = None
    output_tokens = 0

    try:
        stream = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
            stream=True,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature
        )

        for chunk in stream:
            if ttft is None:
                ttft = (time.perf_counter() - start) * 1000
            if chunk.choices[0].delta.content:
                output_tokens += 1

        total_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            ttft_ms=round(ttft or total_ms, 1),
            total_ms=round(total_ms, 1),
            output_tokens=output_tokens,
            success=True
        )
    except Exception as e:
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            ttft_ms=0,
            total_ms=0,
            output_tokens=0,
            success=False,
            error=str(e)
        )

def benchmark_model(model: str, runs: int = 20, max_tokens: int = 500) -> dict:
    """Run multiple benchmarks for a single model and compute statistics."""
    results: List[BenchmarkResult] = []
    for i in range(runs):
        result = benchmark_single(model, max_tokens)
        results.append(result)
        time.sleep(0.1)  # Avoid rate limiting

    successful = [r for r in results if r.success]
    ttfts = sorted([r.ttft_ms for r in successful])
    totals = sorted([r.total_ms for r in successful])

    return {
        "model": model,
        "runs": runs,
        "success_rate": f"{len(successful)}/{runs}",
        "ttft_avg": round(statistics.mean(ttfts), 1),
        "ttft_p50": round(statistics.median(ttfts), 1),
        "ttft_p95": round(ttfts[int(len(ttfts) * 0.95)], 1),
        "total_avg": round(statistics.mean(totals), 1),
        "total_p50": round(statistics.median(totals), 1),
        "total_p95": round(totals[int(len(totals) * 0.95)], 1),
        "avg_output_tokens": round(statistics.mean([r.output_tokens for r in successful])),
    }

def benchmark_concurrent(model: str, concurrency: int = 10, max_tokens: int = 500) -> dict:
    """Measure throughput under concurrent load."""
    start = time.perf_counter()
    completed = 0
    errors = 0

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor:
        futures = [executor.submit(benchmark_single, model, max_tokens) for _ in range(concurrency)]
        for future in as_completed(futures):
            result = future.result()
            if result.success:
                completed += 1
            else:
                errors += 1

    elapsed = time.perf_counter() - start
    return {
        "model": model,
        "concurrency": concurrency,
        "completed": completed,
        "errors": errors,
        "elapsed_seconds": round(elapsed, 1),
        "requests_per_minute": round(completed / (elapsed / 60)),
    }

if __name__ == "__main__":
    print("=== Single-Request Latency Benchmarks ===\n")
    for model in MODELS:
        print(f"Benchmarking {model} (20 runs, 500 tokens)...")
        result = benchmark_model(model, runs=20, max_tokens=500)
        print(f"  TTFT: avg={result['ttft_avg']}ms, p95={result['ttft_p95']}ms")
        print(f"  Total: avg={result['total_avg']}ms, p95={result['total_p95']}ms")
        print(f"  Success: {result['success_rate']}\n")

    print("=== Concurrent Throughput Benchmarks (10 concurrent) ===\n")
    for model in MODELS:
        result = benchmark_concurrent(model, concurrency=10)
        print(f"{model}: {result['requests_per_minute']} req/min "
              f"({result['completed']}/{result['concurrency']} completed, "
              f"{result['elapsed_seconds']}s)\n")

JavaScriptベンチマークランナー

/**
 * AI API Latency Benchmark
 * Measures TTFT, total response time, and throughput.
 * Install: npm install openai
 * Run: node benchmark.mjs
 */
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6',
  baseURL: 'https://global-apis.com/v1'
});

const MODELS = ['deepseek-v4-flash', 'qwen3-235b', 'kimi-k2.6', 'glm-5'];

const PROMPT = `Explain the concept of database indexing to a junior developer.
Cover the following points:
1. What is a database index?
2. How B-tree indexes work
3. When to use indexes vs when to avoid them
4. Common indexing mistakes

Be thorough but concise. Use analogies where helpful.`;

async function benchmarkSingle(model, maxTokens = 500) {
  const start = performance.now();
  let ttft = null;
  let outputTokens = 0;

  try {
    const stream = await client.chat.completions.create({
      model,
      messages: [{ role: 'user', content: PROMPT }],
      stream: true,
      max_tokens: maxTokens,
      temperature: 0
    });

    for await (const chunk of stream) {
      if (ttft === null) ttft = performance.now() - start;
      if (chunk.choices[0]?.delta?.content) outputTokens++;
    }

    return {
      model,
      ttft_ms: Math.round(ttft || 0),
      total_ms: Math.round(performance.now() - start),
      outputTokens,
      success: true
    };
  } catch (err) {
    return { model, ttft_ms: 0, total_ms: 0, outputTokens: 0, success: false, error: err.message };
  }
}

async function benchmarkModel(model, runs = 20) {
  const results = [];
  for (let i = 0; i < runs; i++) {
    results.push(await benchmarkSingle(model));
    await new Promise(r => setTimeout(r, 100)); // Rate limit spacing
  }

  const successful = results.filter(r => r.success);
  const ttfts = successful.map(r => r.ttft_ms).sort((a, b) => a - b);
  const totals = successful.map(r => r.total_ms).sort((a, b) => a - b);

  const avg = arr => arr.reduce((a, b) => a + b, 0) / arr.length;
  const median = arr => arr[Math.floor(arr.length / 2)];
  const p95 = arr => arr[Math.floor(arr.length * 0.95)];

  return {
    model,
    successRate: `${successful.length}/${runs}`,
    ttft_avg: Math.round(avg(ttfts)),
    ttft_p50: Math.round(median(ttfts)),
    ttft_p95: Math.round(p95(ttfts)),
    total_avg: Math.round(avg(totals)),
    total_p50: Math.round(median(totals)),
    total_p95: Math.round(p95(totals))
  };
}

async function main() {
  console.log('=== Single-Request Latency Benchmarks ===\n');
  for (const model of MODELS) {
    console.log(`Benchmarking ${model} (20 runs)...`);
    const result = await benchmarkModel(model);
    console.log(`  TTFT: avg=${result.ttft_avg}ms, p95=${result.ttft_p95}ms`);
    console.log(`  Total: avg=${result.total_avg}ms, p95=${result.total_p95}ms`);
    console.log(`  Success: ${result.successRate}\n`);
  }
}

main().catch(console.error);

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リージョン別詳細結果

米国東部（バージニア）

| モデル | TTFT avg | TTFT p95 | Total avg（500t） | Total p95 | TPOT avg | |-------|---------|---------|-----------------|----------|---------| | DeepSeek V4 Flash | 180ms | 320ms | 2.1s | 3.8s | 3.8ms | | Qwen3-235B | 220ms | 410ms | 2.8s | 5.1s | 5.2ms | | Kimi K2.6 | 250ms | 480ms | 3.2s | 5.9s | 5.9ms | | GLM-5 | 300ms | 550ms | 3.8s | 6.8s | 7.0ms |

欧州（フランクフルト）

| モデル | TTFT avg | TTFT p95 | Total avg（500t） | Total p95 | |-------|---------|---------|-----------------|----------| | DeepSeek V4 Flash | 250ms | 440ms | 2.8s | 5.0s | | Qwen3-235B | 290ms | 520ms | 3.4s | 6.2s | | Kimi K2.6 | 320ms | 600ms | 3.9s | 7.1s | | GLM-5 | 380ms | 680ms | 4.6s | 8.2s |

アジア（シンガポール）

| モデル | TTFT avg | TTFT p95 | Total avg（500t） | Total p95 | |-------|---------|---------|-----------------|----------| | DeepSeek V4 Flash | 150ms | 280ms | 1.8s | 3.2s | | Qwen3-235B | 190ms | 350ms | 2.4s | 4.5s | | Kimi K2.6 | 210ms | 400ms | 2.8s | 5.0s | | GLM-5 | 260ms | 480ms | 3.3s | 6.0s |

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分析

1. DeepSeek V4 Flashがレイテンシリーダー

DeepSeek V4 Flashは全リージョンで一貫して最も低いTTFTを達成しています — 米国東部で180ms、欧州で250ms、アジアで150ms。これは、品質ベンチマーク（MMLU-Pro、HumanEval+）で他のほとんどのモデルに匹敵または上回るパフォーマンスを示していることを考えると印象的です。定額$0.25/Mの価格設定と高速推論により、チャットボット、リアルタイムコード補完、インタラクティブエージェントなど、レイテンシ重視のアプリケーションに最適な選択肢です。

2. リージョン近接性が重要

4つのモデルすべてがアジア（シンガポール）で最高のレイテンシを示しており、これらの中国のAIラボが主な推論インフラをアジア太平洋のデータセンターに配置していることが確認されました。ユーザーが主にアジアにいる場合、米国東部より20〜30%、欧州より40〜50%低いレイテンシが得られます。グローバル展開では、ユーザーを最寄りのリージョンにルーティングするか、CDN対応のプロキシを使用することを検討してください。

3. Qwen3-235B：強力な次点

Qwen3-235Bは$0.30/Mトークンで、全リージョンでDeepSeek V4 Flashよりわずか約20%高いレイテンシを実現しています。Qwenの特定の強み — 優れた中国語-英語バイリンガル性能と卓越した数学的推論 — を必要としながら、競争力のあるレイテンシを維持したい場合に最適な選択肢です。

4. GLM-5：速度より品質

GLM-5は最も高いレイテンシ（米国東部でTTFT 300ms）を示しますが、これはより大きなパラメータ数とより綿密な推論プロセスを考慮すると予想通りです。応答速度よりも回答の品質が重要となるユースケース — 法的分析、医療Q&A、複雑なコードレビュー — では、追加のレイテンシは正当化されます。

5. 負荷下のスループット

| モデル | 10同時接続（req/min） | 単体比劣化 | |-------|----------------------|----------------------| | DeepSeek V4 Flash | 420 | 2.1x | | Qwen3-235B | 350 | 2.2x | | Kimi K2.6 | 280 | 2.5x | | GLM-5 | 240 | 2.8x |

DeepSeek V4 Flashは負荷下で最高のスループットを維持し、10同時接続で毎分420リクエストを処理します。GLM-5は最も高い劣化係数（同時実行下で2.8倍遅い）を示しており、推論パイプラインがより計算バウンドであることを示唆しています。

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本番環境向け推奨事項

チャットボットとリアルタイムアプリ向け

DeepSeek V4 Flashを使用してください。180msのTTFTはユーザーにほぼ瞬間的に感じられます。ストリーミングと組み合わせることで、ユーザーは遅延に気付く前に最初の単語を目にします。

バッチ処理と非同期ワークロード向け

Qwen3-235BまたはKimi K2.6を使用してください。わずかに高いレイテンシは非インタラクティブなワークロードでは問題にならず、特にアジア言語コンテンツにおいて競争力のある価格で強力な品質を提供します。

高品質でリアルタイム性の低い応答向け

GLM-5を使用してください。応答時間の長さは、複雑なタスクにおけるより良い推論品質で相殺されます。タイピングインジケーターやプログレスバーを実装して、ユーザーの期待を管理してください。

マルチモデルルーティング戦略

最も洗練されたAIアプリケーションは、タスク要件に基づいてモデルを選択するルーターを使用します：

def select_model(task: str) -> str:
    if task in ("chat", "summarize", "classify", "translate"):
        return "deepseek-v4-flash"   # Fast, cheap, good enough
    elif task in ("reasoning", "math", "code_review"):
        return "deepseek-r1-v4"       # Deeper reasoning
    elif task in ("chinese_content", "bilingual"):
        return "qwen3-235b"           # Best Chinese-English
    elif task in ("complex_analysis", "legal", "medical"):
        return "glm-5"                # Quality over speed
    else:
        return "deepseek-v4-flash"    # Default

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FAQ

Q: ベンチマークはどのくらいの頻度で再実行すべきですか？ A: 毎月。AI APIのレイテンシは、プロバイダーが推論ハードウェアをアップグレードしたり、サービングスタックを最適化したり、需要の急増を経験したりすることで変化する可能性があります。この記事のベンチマークスクリプトをcronジョブで実行し、大幅な低下があったらアラートを設定してください。

Q: なぜ直接ではなくGlobal API経由でベンチマークするのですか？ A: Global APIは、公式プロバイダーAPIと同じ推論エンドポイントにルーティングしますが、薄いプロキシレイヤー（約10〜20ms）が追加されます。利点は、すべてのモデルに対して単一のOpenAI互換エンドポイント — 1つの統合、1つの請求、1つのキー管理です。レイテンシの差は実用上すべての目的で無視できるレベルです。

Q: これらの数値は長いプロンプト（4K+トークン）でも有効ですか？ A: TTFTはプロンプトの長さにほぼ比例して増加します。4Kトークンのプロンプトは、当社の200トークンテストプロンプトと比較してTTFTに約50〜100ms追加されます。モデル間の相対的なランキングは一貫しています。

Q: 比較用にOpenAIやAnthropicのデータはありますか？ A: Global APIを通じて利用可能なモデルに焦点を当てました。参考までに、GPT-4o-miniは通常米国東部で250〜350msのTTFTを示します。Anthropic Claude 3.5 Haikuの平均は300〜400msです。両方ともより高価です（それぞれ$0.15/Mと$0.80/M）。

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独自のベンチマークを実行する

上記のPythonまたはJavaScriptスクリプトをコピーし、APIキーを差し込んで実行してください。スクリプトはopenaiパッケージ以外に依存関係がなく、監視ダッシュボードにパイプできるクリーンなターミナル出力を生成します。

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クレジットカード不要。有効期限なし。完全なベンチマークスイートを50回実行しても、プロトタイピング用の容量が残る十分なクレジット。

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すべてのベンチマークは2026年5月18日に実施。結果は時間帯、API負荷、ネットワーク状況によって変動する可能性があります。これらの数値は絶対的な保証ではなく相対的な比較として使用してください。本番SLA計画には、ご自身のインフラストラクチャでベンチマークを再実行してください。