NexoToken vs. Modelflare
Ein Modell auf zwei Relays: Echtheit, Geschwindigkeit, Preis, Cache und Verfügbarkeit, dazu die um Degradation bereinigte Intelligenz und das Preis-Leistungs-Verhältnis – mit einer Empfehlung für Ihren Schwerpunkt.
Empfehlung
Fünf Dimensionen
Weiter außen ist besser. Echtheit ist der Anteil der erhaltenen Intelligenz; die anderen vier Werte sind Platzierungen unter allen Relays dieses Modells.
NexoTokenModelflare
Was ist Ihnen am wichtigsten?
Bei Schwerpunkt „Ausgewogen“ empfehlen wir Modelflare
NexoToken19
Modelflare100
Hauptgründe
Echtheit25%
Echtheit: für mindestens ein Relay keine Daten
Verfügbarkeit20%
Modelflare war in den letzten 24 Stunden zu 97.1% verfügbar; NexoToken zu 90.0%
Preis-Leistung20%
Preis-Leistung: für mindestens ein Relay keine Daten
Tempo15%
Modelflare liefert das erste Token nach 1.31 s, 79 % schneller als NexoToken (6.39 s)
Preis15%
Preis: für mindestens ein Relay keine Daten
Cache5%
Cache: für mindestens ein Relay keine Daten
Kennzahlen
Bereinigte Intelligenz
Höher ist besser
Kosten pro Coding-Session
2 Mio. Eingabe- + 40.000 Ausgabe-Token · Niedriger ist besser
Preis-Leistung
Intelligenzpunkte pro 1 ¥ · Höher ist besser
Alle Werte
Intelligenz
Bereinigte Intelligenz——
Erhaltene IntelligenzNoch nicht gemessen100%
TrefferquoteNoch nicht gemessen100% (Fragen: 90)
Kosten
Preis-Leistung——
Kosten pro Coding-Session—¥1.12
Eingabepreis—¥0.498
Ausgabepreis—¥2.988
Cache-RabattKeine AngabeKeine Angabe
Leistung
Zeit bis zum ersten Token6.39 s1.31 s
Verfügbarkeit, letzte 24 Stunden90.0%97.1%
Stichproben30102
Route
GruppeGPT外接（不降智）openai-first-topup
DatensicherheitStufe 0Stufe 4
Bereinigte Intelligenz = veröffentlichter Intelligenzindex des Modells × erhaltene Intelligenz. Erhaltene Intelligenz = Trefferquote des Relays ÷ höchste Trefferquote unter den geprüften Relays desselben Modells; bei weniger als 10 Fragen wird nicht bereinigt. Preis-Leistung = bereinigte Intelligenz ÷ Kosten pro Coding-Session. Unterschiede unterhalb eines Schwellenwerts gelten als etwa gleich. Die Empfehlung gewichtet die Kennzahlen nach dem gewählten Schwerpunkt und dient nur zur Orientierung.