pi-token-speed
实时测量AI对话中token处理速度的扩展工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：pi-token-speed。 它的用途是：实时测量AI对话中token处理速度的扩展工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-token-speed/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“开始生成一份项目报告。”，在AI流式回复的同时，pi-token-speed会在后台计算并显示当前的token输出速度，帮助你了解本次交互的实时效率。例如，你可以观察到在生成复杂段落时速度是否下降，从而判断是否需要调整提示。
介绍
在AI辅助编程或内容创作时，我们常常需要了解AI模型处理文本的速度，以便评估效率、优化提示或进行性能监控。pi-token-speed正是为解决这一问题而生。它是一个Pi平台的扩展，通过一个滑动窗口机制，实时计算并显示每秒处理的token数量，让速度指标变得直观可见。
使用起来非常简单。开发者只需通过npm安装此扩展，并将其集成到基于Pi平台的AI应用或开发环境中。当AI模型（如Claude等）开始流式输出文本时，该工具会自动在后台工作，无需额外配置，即可在界面上或日志中看到实时的tokens/s数据。
这个工具主要适合两类人群：一是AI应用开发者，他们需要在开发或调试阶段监控模型响应的性能；二是对AI模型效率有研究需求的技术爱好者或研究者，他们可以通过量化数据来比较不同提示或模型配置下的表现差异。
需要注意的是，该工具测量的是流式输出过程中“已输出”token的速度，反映的是网络传输与模型生成叠加后的客户端感知速度，而非纯粹的模型推理速度。因此，网络波动可能会影响读数。建议在稳定的网络环境下将其作为相对参考指标，并结合其他性能分析工具进行综合评估。
核心特点
与仅提供最终总耗时或平均速度的工具不同，它采用滑动窗口计算实时瞬时速度，能更细腻地捕捉生成过程中速度的变化趋势，例如启动、加速或减速阶段。
注意事项
不适合需要精确测量服务器端模型原生推理速度的场景，其读数受客户端网络状况和流式传输机制影响。
常见问题
pi-token-speed支持哪些AI模型？
它是一个Pi平台的扩展，主要适用于集成在Pi平台上的模型（如Claude），具体取决于你的Pi环境配置。
测量的token速度单位是什么？
单位是tokens per second (tokens/s)，即每秒处理的token数量。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/pi-token-speed/raw/index.md 读取 pi-token-speed 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/pi-token-speed/raw/index.md（查看排版版本）