Trong 6 tháng qua, mình đã đứng ra vận hành hệ thống RAG phục vụ 2.3 triệu request/ngày cho một nền tảng fintech Đông Nam Á. Khi đội ngũ yêu cầu nâng giới hạn p99 latency xuống dưới 800ms mà vẫn giữ chất lượng suy luận tương đương tier-1, mình đã phải chạy benchmark song song hai ứng viên nặng ký nhất hiện tại: GPT-5.5 và Claude Opus 4.7 trên cùng một base_url để loại bại network bias. Bài viết này là toàn bộ script, số liệu thô, và bài học xương máu mình rút ra – không phải benchmark marketing.
Toàn bộ thử nghiệm dưới đây chạy qua endpoint trung gian của HolySheep AI (https://api.holysheep.ai/v1) vì họ hỗ trợ cả hai model trong cùng một SDK OpenAI-compatible, giúp mình loại bỏ sai số do routing, TLS handshake và DNS phân tán.
1. Phương pháp benchmark
- Máy chủ benchmark: 4 vCPU / 8GB RAM, region Singapore (cùng region với cụm inference của HolySheep để tối ưu RTT).
- Payload mẫu: 200 prompt thực tế từ production gồm coding (Python/TS), phân tích tài chính, và tóm tắt hợp đồng pháp lý. Token đầu vào trung bình 1.840, đầu ra trung bình 612.
- Cấu hình:
stream=false,temperature=0.0,max_tokens=1024để cô lập hiệu năng inference. - Công cụ đo:
httpx+asyncio, đo từ lúc gửi request đến khi nhận full body (TTFB + download). - Concurrency levels: 1, 8, 32, 64, 128 connection đồng thời.
2. Script benchmark latency cơ bản
Đoạn code dưới đây đo end-to-end latency cho 1 request, lặp lại 50 lần để lấy median và p99. Mình chạy mỗi model 3 lần rồi lấy trung bình.
import asyncio, time, statistics, httpx, os
API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
MODELS = {
"gpt-5.5": "gpt-5.5",
"claude-opus-4.7": "claude-opus-4.7",
}
PROMPT = "Tóm tắt rủi ro pháp lý của hợp đồng SaaS B2B theo chuẩn US GAAP."
async def measure(client, model, n=50):
latencies = []
for _ in range