Grok 4 vs GPT-5.5: First-Token-Latency-Benchmark auf dem HolySheep-Relay (2026)

In produktiven Chat-UIs entscheidet die Time-to-First-Token (TTFT) über das subjektive Antwortgefühl — nicht der Throughput pro Sekunde. In diesem Tutorial messen wir Grok 4 gegen GPT-5.5 direkt über HolySheep als Relay und vergleichen die Ergebnisse mit den offiziellen Endpunkten sowie anderen Relay-Diensten. Alle Codeblöcke sind kopier- und ausführbar; Sie benötigen lediglich einen HolySheep-Key.

1. Vergleich auf einen Blick

Hinweis: Die Spalten „Offizielle API" bezeichnen Direktaufrufe gegen die jeweiligen Herstellerendpunkte. HolySheep spricht diese Modelle über https://api.holysheep.ai/v1 an — kompatibel zum OpenAI-Schema.

2. Benchmark-Setup

Wir senden pro Lauf denselben Prompt (50 Tokens Zielmenge), aktivieren Streaming und stoppen die Zeit in Millisekunden vom Request-Start bis zum Eintreffen des ersten data:-Chunks. Pro Modell 50 Läufe, dazwischen 250 ms Pause, HTTP/2 aktiv.

2.1 Schnelltest per cURL (TTFT sichtbar machen)

curl -X POST https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4",
    "stream": true,
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 120,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Erkläre First-Token-Latency in einem Satz."}
    ]
  }' \
  -w "\nTTFT~=%{time_starttransfer}s | Gesamt=%{time_total}s | HTTP=%{http_code}\n" \
  -o /tmp/grok4_stream.json

time_starttransfer liefert den ersten Byte-Header — bei aktivem Streaming ist das praktisch identisch zur TTFT. Für harte Genauigkeit nutzen wir das Python-Skript im nächsten Abschnitt.

3. Benchmark-Skript (Python, kopierbar)

# ttft_benchmark.py — ausführbar mit: python ttft_benchmark.py
import asyncio, time, json, statistics, os
import httpx

API_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
MODELS = ["grok-4", "gpt-5.5"]
PROMPT = "Erkläre in 50 Wörtern, warum TTFT für Chat-UIs entscheidend ist."
RUNS = 50

async def measure_ttft(client: httpx.AsyncClient, model: str) -> dict:
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
    payload = {
        "model": model,
        "stream": True,
        "temperature": 0.0,
        "max_tokens": 120,
        "messages": [{"role": "user", "content": PROMPT}],
    }
    samples: list[float] = []
    for _ in range(RUNS):
        t0 = time.perf_counter()
        async with client.stream("POST", API_URL, headers=headers, json=payload) as r:
            r.raise_for_status()
            async for line in r.aiter_lines():
                if line.startswith("data: ") and line != "data: [DONE]":
                    samples.append((time.perf_counter() - t0) * 1000.0)
                    break
        await asyncio.sleep(0.25)
    samples.sort()
    return {
        "model": model,
        "n": len(samples),
        "min_ms": round(min(samples), 1),
        "p50_ms": round(statistics.median(samples), 1),
        "p95_ms": round(samples[int(len(samples) * 0.95)], 1),
        "max_ms": round(max(samples), 1),
    }

async def main() -> None:
    limits = httpx.Limits(max_keepalive_connections=20, max_connections=50)
    async with httpx.AsyncClient(http2=True, timeout=30.0, limits=limits) as client:
        results = await asyncio.gather(*(measure_ttft(client, m) for m in MODELS))
        print(json.dumps(results, indent=2, ensure_ascii=False))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

4. Ergebnisse: TTFT in Millisekunden