Epoch 实测：长上下文下 GPT 延迟弯曲，Claude 保持线性
krishnan · x · 2026-09-16
Epoch AI 9 月 12 日简报发布了一项对长时运行 Agent 设计者很有用的实测结果：同为百万 token 上下文窗口，不同模型家族的延迟曲线差异显著。
- 测量范围：从约 5 万到 90 万输入 token 的首 token 时间（TTFT）。
- GPT-5.6 Terra 与 Sol 的延迟随上下文增长呈明显上扬曲线；Claude Sonnet 5 接近线性，Opus 5 虽噪声较大但弯曲不明显。
- 研究者用三种方法处理 API 延迟噪声，均得到一致的大格局；附录还显示 GPT-6 Astra 仍有显著的二次项成分。
- 机制解释：首 token 输出前模型需完成 prefill 阶段的全注意力计算，需跨上下文比较所有 token，计算量随上下文超线性增长，不同架构的实现差异导致曲线分化。
对需要长上下文、长时运行的 Agent 工作流而言，这一差异直接影响成本与响应设计。
所属事件:Epoch 实测长上下文延迟：GPT-5.6 二次方增长，Claude 近线性(2 条相关)→
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