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description: Entenda o que são tokens por segundo, TTFT e latência, e como dimensionar GPU dedicada para medir e otimizar o desempenho de LLMs na sua empresa.
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# Tokens por segundo: como medir o desempenho de um LLM?
Entenda o que são tokens por segundo, TTFT e latência, e como dimensionar GPU dedicada para medir e otimizar o desempenho de LLMs na sua empresa.
Por **Redação EVEO** | 14/10/2026 | 9 min de leitura
Neste artigo
Tokens por segundo em LLMs: como medir o desempenho?
16:19
Tempo de leitura: 9 min
EM RESUMO
Tokens por segundo (tokens/s) é a métrica que mede quantas unidades de texto um LLM gera por segundo durante a resposta, e é o principal indicador de velocidade percebida pelo usuário. Medir o desempenho de um modelo exige olhar três números juntos: tokens/s de geração, TTFT (tempo até o primeiro token) e latência total da requisição. Nenhum deles, isolado, diz se a experiência está boa.
- Um LLM pode ter tokens/s alto e ainda parecer lento: se o TTFT for alto, o usuário espera demais antes de ver qualquer palavra na tela.
- VRAM, largura de banda de memória e contexto da conversa são os fatores de hardware que mais afetam os tokens por segundo em produção.
- Medir em infraestrutura dedicada elimina variáveis externas: o número reflete o seu hardware e a sua aplicação, não a fila de um provedor de API.
Este artigo é para você se:
- Você está avaliar modelos ou servidores GPU e precisa de critérios objetivos de desempenho, além de benchmarks de marketing.
- Você já roda um LLM em produção e quer entender por que a velocidade varia entre requisições e como diagnosticar gargalos.
- Você dimensiona infraestrutura para IA e precisa traduzir metas de experiência do usuário em requisitos de VRAM e GPU.
Neste artigo:
- [O que são tokens por segundo em um LLM](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#o-que-sao-tokens-por-segundo)
- [Como medir o desempenho de um LLM na prática](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#como-medir)
- [O que é TTFT e por que ele importa tanto quanto os tokens por segundo](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#o-que-e-ttft)
- [Quais fatores de hardware afetam os tokens por segundo](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#fatores-hardware)
- [Como dimensionar a infraestrutura para atingir a meta de tokens por segundo](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#dimensionar-infraestrutura)
- [A abordagem da EVEO](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#abordagem-eveo)
- [Perguntas frequentes](https://blog.eveo.com.br/tokens-por-segundo-medir-desempenho-llm#perguntas-frequentes)
## O que são tokens por segundo em um LLM
Tokens por segundo (tokens/s) é a métrica que mede quantas unidades de texto, chamadas tokens, um modelo de linguagem gera por segundo durante a fase de resposta. Um token corresponde a uma parte de palavra, e a velocidade de geração determina diretamente quão rápido o usuário vê o texto sendo escrito na tela, sendo o principal indicador de fluidez de uma aplicação com IA.
Na prática, o número faz sentido quando comparado à leitura humana: uma pessoa lê com conforto algo em torno de 200 a 300 palavras por minuto. Um LLM gerando 50 tokens/s produz texto mais rápido do que qualquer humano consegue ler, o que significa que, acima desse patamar, ganhos adicionais de velocidade raramente mudam a percepção do usuário. Abaixo dele, a espera começa a incomodar.
É importante separar tokens/s de outras métricas que costumam ser confundidas com ele. Latência total é o tempo entre enviar a requisição e receber a resposta completa. Throughput é a quantidade total de tokens que o sistema produz por segundo somando todos os usuários simultâneos. Tokens/s de geração, o foco deste artigo, é a velocidade percebida por um único usuário durante a resposta. Os três números convivem e, às vezes, competem entre si.
**Erro comum:** comparar tokens/s de modelos ou fornecedores diferentes sem controlar as condições do teste. O mesmo modelo pode gerar 80 tokens/s com um prompt curto e 30 tokens/s com um contexto de 50 mil tokens. Se a comparação não usa o mesmo tamanho de contexto, o mesmo nível de quantização e o mesmo hardware, os números não dizem nada um sobre o outro.
## Como medir o desempenho de um LLM na prática
Medir o desempenho de um LLM com seriedade significa reproduzir as condições reais da sua aplicação, não as condições ideais de um benchmark. O procedimento tem quatro passos.
**1. Defina o cenário de uso real:** use prompts com o tamanho típico da sua operação. Um assistente de atendimento com histórico de conversa tem contextos de milhares de tokens; um gerador de resumos de documentos pode trabalhar com dezenas de milhares. Meça no cenário que vai rodar em produção, não com um "olá, como vai?" de teste.
**2. Meça as três métricas separadamente:** registre o TTFT (tempo até o primeiro token), os tokens/s de geração e a latência total. Ferramentas de benchmark open source, como as usadas para testar servidores de inferência, entregam esses números de forma padronizada. A separação importa porque cada métrica aponta para um gargalo diferente.
**3. Repita com carga concorrente:** um modelo sozinho no servidor gera rápido. O mesmo modelo com 20 requisições simultâneas pode cair pela metade. O teste de carga com usuários simultâneos revela o throughput real do servidor, que é o número que sustenta o dimensionamento da infraestrutura.
**4. Meça ao longo do tempo:** desempenho de LLM não é um número fixo. Cache de memória, temperatura da GPU e fragmentação de contexto alteram os resultados entre execuções. Uma média de várias execuções, com desvio padrão, é mais honesta do que o melhor resultado de uma rodada isolada.
Quem já trabalha com armazenamento vai reconhecer a lógica: é o mesmo cuidado necessário para interpretar [IOPS e latência em discos](https://blog.eveo.com.br/iops-e-latencia-qual-metrica-mais-relevante), onde o número bruto isolado também engana se não vier acompanhado do cenário de teste.
**Nuance:** em português, a mesma frase costuma gerar mais tokens do que em inglês, porque as palavras são mais longas e menos frequentes no vocabulário do tokenizador. Isso significa que benchmarks divulgados em inglês superestimam a velocidade percebida para conteúdo em português. Ao medir, use textos no idioma da sua aplicação.
## O que é TTFT e por que ele importa tanto quanto os tokens por segundo
TTFT (Time To First Token) é o tempo entre o envio da requisição e a chegada do primeiro token da resposta. É a métrica que define a impressão inicial de velocidade: o usuário espera o TTFT antes de ver qualquer coisa acontecendo na tela. Depois disso, os tokens/s determinam o ritmo do restante do texto.
O TTFT é dominado pela fase de pré-processamento (prefill), em que o modelo lê todo o contexto da requisição antes de começar a gerar. Um prompt de 30 mil tokens pode levar vários segundos só de leitura, mesmo em hardware potente. É por isso que aplicações com contextos longos, como análise de contratos ou chat com histórico extenso, sofrem mais com TTFT do que com velocidade de geração.
A relação entre as duas métricas é direta e, muitas vezes, conflitante. Técnicas que aumentam o throughput do servidor, como processar várias requisições em lote (batching), tendem a aumentar o TTFT de cada usuário individual, porque a requisição espera a formação do lote. O oposto também vale: priorizar resposta imediata reduz o aproveitamento do hardware. A configuração correta depende do caso de uso: um chatbot de atendimento prioriza TTFT baixo; um pipeline noturno de processamento de documentos prioriza throughput máximo e não liga para TTFT.
| Métrica | O que mede | Quando é a mais importante |
| --- | --- | --- |
| Tokens/s de geração | Velocidade de escrita do texto durante a resposta | Respostas longas: relatórios, geração de código, resumos extensos |
| TTFT | Tempo até o primeiro token aparecer | Chatbots, atendimento, qualquer interação conversacional |
| Latência total | Tempo da requisição completa, do envio ao último token | Chamadas de sistema para sistema, APIs sem streaming |
| Throughput | Tokens totais por segundo somando todos os usuários | Processamento em lote, pipelines noturnos, alto volume |
**Erro comum:** medir desempenho apenas com prompts curtos e contexto vazio. O teste com "escreva um poema" mede o melhor caso do servidor, não o seu caso real. Com contexto carregado, o TTFT pode multiplicar por dez e os tokens/s podem cair pela metade. O número que importa é o medido no pior cenário frequente da sua aplicação.
## Quais fatores de hardware afetam os tokens por segundo
A velocidade de geração de um LLM é, na prática, um problema de memória. Durante a geração, o modelo precisa ler todos os seus pesos da VRAM a cada token produzido. Por isso, o fator que mais limita os tokens/s não é o poder de computação da GPU, e sim a largura de banda da memória: quão rápido os dados trafegam entre a VRAM e os núcleos de processamento.
**VRAM disponível:** os pesos do modelo e o cache de contexto (KV cache) precisam caber na memória. Quando o contexto cresce, o KV cache cresce junto e começa a disputar espaço com os pesos. Se a VRAM satura, o sistema recorre à memória comum, e os tokens/s desabam. [Dimensionar o servidor](https://blog.eveo.com.br/como-dimensionar-servidor-corporativo) com margem de VRAM é a primeira decisão que protege a velocidade em produção.
**Largura de banda de memória:** GPUs profissionais projetadas para IA entregam largura de banda muito superior a placas de consumo. É por isso que dois hardwares com poder computacional parecido podem ter velocidades de geração muito diferentes no mesmo modelo.
**Quantização:** reduzir a precisão dos pesos (de 16 bits para 8 ou 4 bits) diminui o volume de dados lidos por token e aumenta os tokens/s, com algum custo de qualidade. A escolha do nível de quantização é, na prática, uma negociação entre velocidade, VRAM e fidelidade da resposta.
**Arquitetura do modelo:** modelos Mixture of Experts (MoE) ativam apenas uma fração dos parâmetros por token, o que aumenta os tokens/s em relação a um modelo denso de tamanho equivalente. Mas atenção: a VRAM necessária continua sendo a do modelo completo, como detalhamos no artigo sobre [os melhores LLMs de código aberto](https://blog.eveo.com.br/melhores-llms-codigo-aberto-2027).
**Comprimento do contexto:** cada token gerado precisa prestar atenção em todos os tokens do contexto. Conversas longas e documentos inteiros no prompt reduzem a velocidade de geração de forma progressiva. Gerenciar o contexto (resumos, janelas deslizantes, cache de prompt) é otimização de desempenho tanto quanto a escolha do hardware.
**Nuance:** em servidores multi-GPU, a interconexão entre as placas entra na conta. Modelos que não cabem em uma única GPU são fatiados entre várias, e cada token gerado exige comunicação entre elas. Uma interconexão lenta transforma GPUs potentes em um sistema lento. Por isso, o projeto do servidor (não apenas a lista de GPUs) define o resultado final.
## Como dimensionar a infraestrutura para atingir a meta de tokens por segundo
O caminho correto começa pela meta de experiência, não pelo hardware. Defina primeiro o que o usuário precisa: por exemplo, TTFT abaixo de 1 segundo para o chatbot e no mínimo 40 tokens/s de geração para relatórios. Depois, trabalhe de trás para frente até os requisitos de infraestrutura.
Com a meta definida, o processo tem três etapas. Primeiro, escolha o modelo e a quantização que atendem a qualidade e velocidade. Segundo, calcule a VRAM necessária: pesos do modelo, mais KV cache no pior contexto esperado, mais margem de operação. Terceiro, valide com teste de carga no hardware real, medindo as três métricas com usuários simultâneos. [Escolher o servidor GPU](https://blog.eveo.com.br/o-que-considerar-ao-escolher-um-servidor-gpu-para-empresas) com esses números em mãos evita tanto a compra superdimensionada quanto a descoberta tardia de que o ambiente não sustenta o pico.
Um ponto que costuma ser esquecido: a estabilidade do número importa tanto quanto o valor. Um servidor que entrega 60 tokens/s na média, mas oscila entre 20 e 90, piora a experiência mais do que um que entrega 45 constantes. Oscilação geralmente indica contenção de recursos, e é aí que a infraestrutura dedicada se diferencia da compartilhada: sem vizinhos disputando a mesma GPU, o número se repete.
**Erro comum:** dimensionar pelo benchmark divulgado pelo fabricante da GPU. Esses números são medidos em condições ideais: modelo específico, contexto curto, sem concorrência, precisão máxima. Sua aplicação tem contexto real, usuários simultâneos e restrições de custo. O único benchmark que vale é o seu, no seu hardware, com seu cenário.
## A abordagem da EVEO
A EVEO, com mais de 10 anos de mercado, 5.000 clientes e 130 colaboradores, provisiona a infraestrutura que sustenta medições honestas de desempenho: [servidores bare metal](https://blog.eveo.com.br/guia-servidores-dedicados-bare-metal) com GPU NVIDIA dedicada, sem compartilhamento de recursos, em cinco data centers públicos certificados Tier III: Cotia/SP, Osasco/SP, Curitiba/PR, Fortaleza/CE e Miami/FL.
Em ambiente dedicado, os tokens por segundo medidos são os seus: não há vizinho consumindo a mesma GPU, não há fila de provedor de API e não há variação inexplicável entre requisições. Isso importa ainda mais quando a medição precisa ser auditável, como em operações de saúde, setor financeiro e setor público, onde o dado não sai da infraestrutura e o comportamento do sistema precisa ser comprovado. A conformidade com a [LGPD](https://blog.eveo.com.br/lei-geral-protecao-dados) e a soberania dos dados em território nacional completam esse requisito.
A equipe de engenharia da EVEO auxilia no dimensionamento de VRAM, na escolha entre [servidor dedicado e nuvem privada](https://blog.eveo.com.br/servidor-dedicado-ou-servidor-nuvem) e na validação de desempenho com testes de carga no cenário real da sua aplicação. O custo é fixo mensal em reais, sem cobrança de egress, o que permite planejar a operação de IA sem surpresas de fatura em dólar. A escala da operação, que processa cerca de 1 trilhão de tokens por mês conforme divulgado pela imprensa, sustenta desde provas de conceito em GPU única até clusters multi-GPU para modelos de fronteira.
Se você precisa medir e garantir tokens por segundo com estabilidade, em infraestrutura própria e auditável, a EVEO tem a arquitetura e a experiência para entregar.
[Fale com um especialista da EVEO](https://www.eveo.com.br/fale-conosco/)
## Perguntas frequentes
### O que são tokens por segundo em um LLM?
Tokens por segundo (tokens/s) é a métrica que mede quantas unidades de texto o modelo gera por segundo durante a resposta. É o principal indicador da velocidade percebida pelo usuário: acima de cerca de 50 tokens/s, o texto aparece mais rápido do que qualquer pessoa consegue ler, e ganhos adicionais raramente mudam a experiência.
### O que é TTFT e por que ele importa?
TTFT (Time To First Token) é o tempo entre o envio da requisição e a chegada do primeiro token da resposta. Ele define a impressão inicial de velocidade da aplicação. Em contextos longos, o TTFT pode dominar a latência total, porque o modelo precisa ler todo o prompt antes de começar a gerar. Chatbots e atendimentos priorizam TTFT baixo; pipelines em lote priorizam throughput.
### Quanta VRAM influencia os tokens por segundo?
Diretamente. Os pesos do modelo e o cache de contexto precisam caber na VRAM. Quando o contexto cresce e a memória satura, o sistema recorre à memória comum e a velocidade de geração despenca. Além da capacidade, a largura de banda da memória é o fator que mais limita os tokens/s, já que o modelo lê os pesos da VRAM a cada token gerado.
### Qual a diferença entre throughput e latência em LLM?
Throughput é o volume total de tokens gerados por segundo somando todos os usuários simultâneos, e importa em processamento em lote. Latência é o tempo que um único usuário espera, do envio da requisição à resposta completa. Técnicas que aumentam o throughput, como processar requisições em lote, costumam aumentar a latência individual. A prioridade depende do caso de uso.
### Como medir o desempenho do LLM na minha aplicação?
Use prompts do tamanho real da sua operação, no idioma da aplicação, e registre três métricas separadamente: TTFT, tokens/s de geração e latência total. Repita o teste com usuários simultâneos para medir o throughput real e execute várias rodadas para obter média e desvio. O número que importa é o medido no pior cenário frequente, não o melhor caso.
### Como a EVEO ajuda a dimensionar infraestrutura para LLM?
A EVEO oferece servidores com GPU NVIDIA dedicada e nuvem privada em cinco data centers Tier III: Cotia/SP, Osasco/SP, Curitiba/PR, Fortaleza/CE e Miami/FL. A equipe de engenharia auxilia no dimensionamento de VRAM, na escolha da arquitetura e na validação de desempenho com testes de carga. O custo é fixo mensal em reais, sem cobrança de egress, com atendimento corporativo mediante CNPJ.
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