必须选择延迟最低的后端推理服务器节点以提升fitten code响应速度；通过系统设置查看当前地址，若非localhost则用curl或python脚本测试各节点/health接口ttfb，取最低且稳定者，在vs code中执行「fitten: configure server endpoint」配置并重启生效。
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要让Fitten Code AI编程一体机在企业内网中响应更快、代码补全更及时，必须选对它连接的后端推理服务器节点——延迟每增加50ms，补全建议平均晚0.8秒弹出，连续高延迟还会触发重试机制导致卡顿。
确认Fitten Code当前连接的节点地址
打开Fitten Code客户端 → 点击右下角状态栏的齿轮图标 → 选择「系统设置」→ 在左侧导航栏点击「网络与服务」→ 查看「当前推理服务地址」字段显示的URL（如 https://infer-shanghai.fitten.ai:8443）。
这一步不能跳过。如果显示的是 localhost 或 127.0.0.1，说明你正在使用本地部署的推理引擎，不走远程节点，后续测速步骤无需执行。
手动测试候选节点的HTTP延迟
从Fitten Code官方文档或管理员处获取可用节点列表（常见格式：infer-shanghai.fitten.ai、infer-sz.fitten.ai、infer-sg.fitten.ai、infer-fr.fitten.ai）。
方法一：用curl测TTFB（首字节时间）
在终端中逐条执行（Windows用户请用Git Bash或WSL）：
curl -w "DNS: %{time_namelookup} | TCP: %{time_connect} | TLS: %{time_appconnect} | TTFB: %{time_starttransfer} | TOTAL: %{time_total}\n" -o /dev/null -s https://infer-shanghai.fitten.ai/health
注意：必须测 /health 路径，该接口不触发模型加载，只反映网络链路质量；测 /v1/chat/completions 会因模型冷启动引入干扰项。
方法二：用Python脚本批量测多个节点
新建 delay_test.py，粘贴以下代码并运行：
import time
import requests
nodes = ["https://infer-shanghai.fitten.ai", "https://infer-sz.fitten.ai", "https://infer-sg.fitten.ai"]
for url in nodes:
try:
start = time.time()
r = requests.get(f"{url}/health", timeout=3)
t = (time.time() - start) * 1000
print(f"{url}: {t:.1f}ms")
except Exception as e:
print(f"{url}: TIMEOUT")
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但要注意：脚本中 timeout=3 是硬性限制，【超过3秒未返回视为不可用节点，Fitten Code客户端本身也会在3.2秒后自动切换备用节点】。
在Fitten Code中切换最优节点
第一步：关闭所有VS Code窗口，确保Fitten Code插件完全退出。
第二步：打开VS Code的命令面板（Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P）→ 输入「Fitten: Configure Server Endpoint」→ 回车。
第三步：在弹出的输入框中，粘贴你测出延迟最低且稳定的节点地址（例如 https://infer-sz.fitten.ai:8443），按回车确认。
第四步：重新打开一个 .py 文件，等待右下角状态栏出现绿色“Ready”提示，此时新节点已生效。
如果切换后状态栏持续显示黄色“Connecting…”超过15秒，说明该节点证书校验失败或防火墙拦截，需联系IT部门放行对应域名的443端口出站请求。
