作为一个独立开发者，面对市面上越来越多的AI模型（GPT-4、Claude、Gemini等），我经常纠结：到底哪个模型最适合我的项目？性能怎么样？性价比如何？
以前测试不同模型需要写各种不同的代码，手动记录数据，既麻烦又缺乏系统性。直到我发现了AIT (AI 模型性能测试工具)，一行命令就能解决这些问题。
工具特点
安装简单：下载二进制文件即可使用
使用方便：一行命令测试多个模型
数据全面：提供TTFT、TPS、响应时间等关键指标
多格式报告：支持JSON和CSV格式，方便分析
快速开始
安装
# macOS (Apple Silicon)
wget https://github.com/yinxulai/ait/releases/latest/download/ait-darwin-arm64
chmod +x ait-darwin-arm64
sudo mv ait-darwin-arm64 /usr/local/bin/ait
使用
# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-api-key"
# 测试多个模型
ait --models="gpt-4,claude-3.5-sonnet,gemini-pro" --count=20 --report
ait --models="gpt-4-turbo,claude-3.5-sonnet,gemini-2.0-flash" --concurrency=5 --count=50 --report
测试结果示例
工具会输出详细的性能数据：
- TTFT (首字节时间)：影响用户感知的响应速度
- TPS (每秒处理令牌数)：吞吐量指标
- 平均响应时间：综合性能表现
- 成功率：稳定性指标
有了这些数据，可以根据项目需求选择合适的模型：
- 速度优先选择Gemini-Pro
- 综合性能选择Claude-3.5-Sonnet
- 根据预算和性能需求权衡
其他实用功能
- 网络诊断：检测DNS、TCP连接、TLS握手时间
- 压力测试：支持调整并发数测试不同负载
- 多协议支持：自动处理OpenAI和Anthropic协议差异
- 报告生成：生成JSON和CSV格式的详细报告
总结
AIT解决了AI模型选择中的几个核心问题：
- 统一的测试方式，避免重复编码
- 客观的性能数据，支持科学决策
- 详细的报告输出，便于分析和存档
如果你也在纠结AI模型选择，这个工具值得一试。
