An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Inference Latency Token Tradeoff CalをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。LLMの応答速度とスループットの最適バランスを導き出す

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 4機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

Inference Latency Calculatorで使える4機能の一部です。

  1. 01

    推論メトリクスの算出

    リクエスト設定に基づき、予測されるTTFT、TTLT、および総レイテンシを算出します。

  2. 02

    出力長の最適化

    設定したレイテンシ目標値内で生成可能な最大トークン数を特定します。

  3. 03

    バッチ処理とキューのシミュレーション

    バッチ処理やリクエストの到着パターンがレイテンシ分布に与える影響を予測します。

  4. 04

    SLA遵守の検証

    構成が速度や効率性に関するビジネス要件を満たしているかを確認します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Budgeting Token Length

You need to know the maximum output length possible to stay under a 2000ms latency limit.

02

SLA Verification

You want to confirm if a 1500ms latency configuration meets a 2000ms business requirement.

03

Throughput Modeling

You need to see how different request arrival patterns affect your p99 latency.

04

Performance Benchmarking

You want to calculate predicted latency for specific input and output token counts.

1つのConnector、すべてのAI

Inference Latency Calculatorは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Inference Latency Calculatorを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均879ms。本番環境で高速。

Inference Latency Calculatorは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1105ms
10月3日今日
最速日
628ms
最遅日
1105ms
14日間の傾向
遅延傾向+9%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。4個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Inference Latency Calculator のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Inference Latency Calculator のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Inference Latency Calculator Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5CWOuc4BCXfaA8LyFnbZ9i7aouvSsN4UnziC8onN/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Inference Latency Calculator capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "inference-latency-token-tradeoff-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5CWOuc4BCXfaA8LyFnbZ9i7aouvSsN4UnziC8onN/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Inference Latency CalculatorをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Inference Latency Calculatorユーザーが任せたい仕事のために。

LLMを活用したアプリケーションのパフォーマンス設計や、インフラコストと応答速度のバランスを最適化したいエンジニア向けです。

  • 01

    AIエンジニア

    モデルの推論特性を理解し、最適なパラメータ設定を行いたい開発者。

  • 02

    MLOpsエンジニア

    システムのスループットやレイテンシの分布を管理し、SLAを維持したい担当者。

  • 03

    バックエンドエンジニア

    LLMの応答速度がユーザー体験に与える影響を予測し、システム構成を設計する開発者。

FAQ

Inference Latency Calculatorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates TTFT, TTLT, total latency, and maximum token lengths based on your specific constraints.

  • 02

    How does it handle tail latency?

    You can use the simulation capability to model how batching and queues affect p50, p95, and p99 latency distributions.

  • 03

    Can I use this to check SLA compliance?

    Yes, the validation capability checks if your configurations meet your specific business requirements for speed and efficiency.

  • 04

    Which clients work with this MCP?

    It works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Is this a real-time inference capability?

    No, this is a deterministic modeling capability used to predict and optimize performance metrics.

  • 06

    How do I calculate the maximum tokens I can generate within my SLA?

    You can use the optimize_output_length capability. It calculates the remaining latency budget after the prefill phase and multiplies it by the generation speed to find the optimal token count.

  • 07

    What is the difference between TTFT and TTLT?

    TTFT (Time to First Token) is the latency before the first token appears, driven by prefill speed. TTLT (Time to Last Token) is the total end-to-end duration including the generation phase.

  • 08

    Can I model the impact of multiple concurrent requests?

    Yes, use the simulate_batching_and_queues capability to predict how batch size and request arrival patterns affect latency percentiles like p95 and p99.

さがす

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