KI-Modell-Monitoring, gebaut für LLM-APIs.

Ein bloßes 200 OK sagt bei einem LLM nichts. Der Canary misst die echte Zeit bis zum ersten Token und prüft Inhalt und Format der Antwort, nicht nur den HTTP-Status.

Max+5 KI-Modelle im Max-Tarif · 20 in Enterprise
Canary-Prüfungen · KI-Modelle LIVE
api.anthropic.com/v1/messagesclaude-haiku-4-5 UP 412 ms
api.openai.com/v1/chat/completionsgpt-4o-mini UP 380 ms
bedrock-runtime.eu-west-1claude-3-haiku DEGRADED 2.1 s
api.mistral.ai/v1mistral-small 429 rate limit
Vier Zustände

Ein binärer Zustand reicht bei einem LLM nicht.

Die meisten LLM-Störungen liefern trotzdem 200: ein Token, das nie kommt, falscher Inhalt oder fehlerhaftes JSON. Genau diesen Zustand sieht klassisches Uptime-Monitoring nicht.

UP 200 · 412 ms
HTTP 200, Zeit bis zum ersten Token unter dem Schwellenwert, Inhalt und Format gültig.
DEGRADED 200 · 2.1 s
200, aber TTFT überschritten, falscher Inhalt oder ungültiges Format. In der Praxis der häufigste Fall.
DOWN 503
Kein 200, Timeout, Verbindung abgelehnt oder abgebrochener Stream.
RATE LIMIT 429
Ein einzelnes 429: Kontingent und Backoff auf Ihrer Seite, kein Anbieter-Vorfall.
So funktioniert es

Ein Canary statt einer Vermutung.

Drei Prüfungen, nahezu keine Kosten.

01 Deterministischer Canary Temperatur 0 und eine triviale erwartete Antwort („PONG“): nahezu keine Kosten, selbst bei einer Prüfung pro Minute.
02 Das echte erste Token Die TTFT wird am ersten Textfragment gemessen, nicht am ersten HTTP-Byte. Sonst bleibt die Verlangsamung unbemerkt.
03 Inhalts- und Formatprüfungen Ein „PONG“-Canary und ein JSON-Schema-Canary erkennen auch stille Regressionen bei strukturierten Ausgaben.
Warum das Timing zählt

Messen Sie das erste Token, nicht das erste Byte.

Wo die meisten Prüfungen die Uhr anhalten – und wo das Problem wirklich liegt.

Anfrage gesendetTLS aufgebautHeader 200 → Wartenerstes Token → Stream

HTTP-Header kommen lange vor dem ersten Token an. Eine Prüfung, die bei den Headern stoppt, verbirgt genau die Verlangsamung, die sie erkennen soll.

Was enthalten ist

Drei Canaries pro Modell.

Pro Modell kalibriert, nie ein globaler Schwellenwert.

Echte TTFT
Streaming-Zeit bis zum ersten Token, mit pro Modell kalibriertem Schwellenwert.
Inhalts-Canary
Die erwartete Antwort wird Wort für Wort geprüft: erkennt eine Antwort, die still abdriftet.
Format-Canary
Eine zweite Prüfung validiert ein JSON-Schema: erkennt Regressionen bei strukturierten Ausgaben nach einem Modell-Update.
Anbieter

15 Anbieter, drei Stream-Formate.

Unter der Haube decken drei Stream-Parser den ganzen Markt ab, selbst gehostete Modelle inklusive.

SSE-Chunks OpenAI-compatible
✓OpenAI✓Azure OpenAI✓Mistral✓Groq✓Together AI✓Fireworks✓OpenRouter✓DeepSeek✓xAI (Grok)✓Google Gemini✓Cohere✓Ollama✓vLLM / TGI
Das verbreitetste Format. Gemini und Cohere laufen über ihre eigenen OpenAI-kompatiblen Endpunkte.
Typisierte SSE-Events Anthropic
✓Anthropic
Claude-Modelle über die Messages-API.
Binärer Event-Stream AWS Bedrock
✓AWS Bedrock
Jedes auf Bedrock gehostete Modell, in Ihrer AWS-Region.

Ihr Anbieter fehlt? Wenn er eines dieser drei Formate spricht, funktioniert er schon.

FAQ

Fragen zum KI-Modell-Monitoring.

Alle Fragen →

Ab Max: 5 KI-Modelle im Max-Tarif, 20 in Enterprise. Free und Pro decken die übrigen Monitortypen ab.

Ihr erster Monitor in unter einer Minute.

Gratistarif, ohne Karte. In Europa gehostet und betrieben.