[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-latency::ru":3,"gloss-cluster-latency::ru":20,"gloss-next-latency::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"latency","core-ai","Задержка (Latency)","Задержка (latency) в контексте AI-систем — это время, прошедшее между отправкой запроса модели (вызов API или запрос локального инференса) и получением ответа — обычно разбивается на время до первого токена (TTFT, time-to-first-token — сколько времени проходит до появления хоть какого-то вывода) и общее время генерации (сколько времени проходит до завершения полного ответа). Задержка — одно из самых значимых и недостаточно обсуждаемых ограничений в продакшн AI-продуктах, потому что она напрямую определяет, какие паттерны UX вообще жизнеспособны: функция с задержкой 200 мс может ощущаться мгновенной и запускаться на каждое нажатие клавиши (как автодополнение), тогда как функция с задержкой 8 секунд нуждается в состоянии загрузки, не может выполняться синхронно в критическом пользовательском потоке и, возможно, должна быть перенесена в асинхронную\u002Fфоновую задачу. Задержка определяется несколькими накапливающимися факторами: размером модели (более крупные модели дольше генерируют каждый токен), длиной вывода (больше токенов для генерации означает больше времени, поскольку большинство LLM генерируют токены по одному авторегрессивно), временем сетевого round-trip до провайдера API, нагрузкой на сервер\u002Fочередями у провайдера, а также тем, используется ли потоковая передача (streaming отправляет токены по мере их генерации, а не ожидает полного ответа, что резко улучшает воспринимаемую задержку, даже если общее время генерации не меняется). Конкретный пример: функция автодополнения кода на базе AI в редакторе кода имеет жёсткий бюджет задержки примерно 200-300 мс, чтобы ощущаться отзывчивой во время набора текста — это исключает крупные топовые модели для этой конкретной функции (вызов уровня Claude Opus может занять 1-3+ секунды) и подталкивает разработчиков к маленьким, быстрым, часто локально запускаемым или развёрнутым на edge-устройствах моделям, специально оптимизированным под этот бюджет задержки, даже принимая несколько более низкое качество вывода в качестве компромисса. Сравните это с функцией \"сгенерировать мой квартальный отчёт\", где пользователи ожидают подождать, и ответ за 10-15 секунд с индикатором прогресса вполне приемлем, что позволяет разработчику использовать гораздо более крупную, качественную модель. Разработчики управляют задержкой через выбор модели (меньшие\u002Fдистиллированные модели для критичных к задержке путей), потоковую передачу ответов для улучшения воспринимаемой скорости, кэширование промптов (пропуск повторных вычислений для повторяющегося контекста) и архитектурные решения вроде асинхронного запуска толерантных к задержке задач (пакетная суммаризация, генерация отчётов) вместо блокировки UI. Задержка также накапливается вдоль многошагового AI-пайплайна способами, которые легко недооценить: RAG-функция, включающая вызов эмбеддинга, запрос к векторной базе данных, вызов реранкинга и, наконец, вызов генерации LLM, имеет четыре последовательных источника задержки, а не один — и наивная реализация, которая строго последовательно выполняет эти шаги, может создать заметно медлительный пользовательский опыт, даже если каждый отдельный шаг достаточно быстр. Продакшн-системы RAG и агентные системы обычно распараллеливают независимые шаги (например, выполняют несколько запросов извлечения одновременно) и агрессивно используют потоковую передачу, чтобы совокупная задержка ощущалась приемлемой, поскольку воспринимаемая задержка (когда пользователь впервые видит, что что-то происходит) так же важна для UX, как и общее время завершения.","Задержка — это время между отправкой запроса AI-модели и получением ответа — критическое ограничение для любой функции AI реального времени.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"inference","Инференс",{"slug":15,"name":16},"quantization","Квантизация",{"slug":18,"name":19},"throughput","Пропускная способность (Throughput)",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":28},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"context-window","Контекстное окно",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]