技術
TTFT（Time to First Token）とは？
最終更新 （公開 2026年7月6日）
別名: 最初のトークンまでの時間 / 初回応答遅延
主要モデルの体感速度を左右する指標の読み方。質問を送ってからAIが最初の1文字を返すまでの時間（目安0.3〜2.0秒）。
⚡ 30秒でわかる
TTFT（Time to First Token） の主なポイント
- 1 「質問 → 最初の文字」までの所要時間（ミリ秒）
- 2 0.3〜2.0 秒が一般的、0.5 秒以下なら「速い」体感
- 3 推論モデル（初期の o1 や、いまの GPT-6 系・Claude で考える量を多くしたとき）は数秒〜数十秒（考える時間）
- 4 サーバ立地・モデルサイズ・入力長で変動
- 5 体感速度を支配する、TPS よりも UX に効く指標
📖 詳しく
TTFT（Time to First Token） とは
TTFT（Time to First Token）は、ユーザーが質問を送ってから AI モデルが最初のトークンを生成するまでの時間です。
単位はミリ秒（ms）または秒。一般的に 0.3〜2.0 秒の範囲。
人間は「動き出すまで」を体感速度として記憶するため、TTFT が短いとモデルが「速い」「賢い」と感じます。
Streaming（逐次表示）対応のチャット UI では TTFT がそのまま体感品質に直結します。
逆に「最終回答までの総時間」は TTFT + (出力長 ÷ TPS) で決まります。
❓ FAQ
よくある質問
- Q. TTFT が長いとどんな問題がある？
- A. ユーザーが『動かないな』とフラストレーションを感じます。チャット用途では 1 秒を超えると体感が悪くなり、 コールセンター系のリアルタイム応用では 500 ms 以下が要件になることが多い。
- Q. 推論モデルの TTFT はなぜ長い？
- A. o1 に始まる『推論モデル』（いまの GPT-6 系や Claude の適応型思考、Gemini Deep Think など）は、 答える前に内部で長く考えるため TTFT が数秒〜数十秒に伸びます。 その代わり最終回答の精度が大幅に向上するトレードオフです。
- Q. TTFT を改善する方法は？
- A. Edge にデプロイされた API（Cerebras・Groq など）を選ぶ、 プロンプトキャッシュを活用する、入力プロンプトを短くする、軽量モデルに切り替える、などが代表的です。
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Gemini — Google
Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。
ChatGPT — OpenAI
AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。
Claude — Anthropic
長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。