三个地区不同服务器调用Nvidia api的比较

穷的没有token用，打起了老黄的主意。用脚本测试了老黄家一些热门模型。

本次测试北京时间周一早上4点，三台服务器测试时间差不超过10分钟。

▋ 这些测试脚本是在三台服务器本机上跑的，latency_ms/timeout基本就是：

服务器 → build.nvidia.com/api 节点

之间的网络和服务响应情况，不包含回国的延迟。

▋ 结果的影响因素

𝟭. 服务器出口网络质量 / 路由 / ip信誉

𝟮. nvidia 后端不同地区/集群/模型调度差异

▋ 服务器测试结果：

• latency_ms = 延迟


• daily_calls = 过去30天内的日均API调用，判断模型是否热门


• ctx = contextWindow 上下文长度，sub2api里部署测得


• max_out = maxTokens 最大输出token，sub2api里部署测得

^-^ 插一点关于 contextWindow和maxTokens 这两个数值：

• deepseek v4 pro、chatgpt的contextWindow我都是按照官方1M设置的，maxtokens也都是按照上限设置的，在kilo code里对话调用多了就报502错误，试着把docker、caddy、cloudflare都改了配置依然不管用，最后把这contextWindow设为262144，maxTokens设为65536就解决了。

𝟭. skyline-日本-软银线路

𝟮. cloudsilk-德国-9929线路

𝟯. dedirock-美东-4837（绕路德国）

▋ 从结果上看：

• 
  

  延迟显然是日本整体更好（不含回国路由时间，是服务器-nvidia延迟）。

  
  


• 
  

  调用成功率区别不大，这有点奇怪。因为之前明显感觉日本服务器调用成功率更高，所以才搞了这次的脚本测试。回头白天换个时间段再测试一遍。

  
  

^-^ 最后要谢谢佬们这两天分享的k12，不然没有token去搞这些 ^-^