aruhub API vs. 智流 FluxLane
Un mismo modelo en dos intermediarios: integridad, velocidad, precio, caché y disponibilidad, más la inteligencia ajustada por degradación y la relación costo-beneficio, con una recomendación según tu prioridad.
Cuál elegir
Cinco dimensiones
Cuanto más afuera, mejor. La integridad es la parte de inteligencia conservada; las otras cuatro son posiciones entre todos los intermediarios del modelo.
aruhub API智流 FluxLane
Qué te importa más
Aún no hay datos suficientes para esta prioridad
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
Disponibilidad: faltan datos de al menos un intermediario
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Velocidad: faltan datos de al menos un intermediario
Precio15%
Precio: faltan datos de al menos un intermediario
Caché5%
Caché: faltan datos de al menos un intermediario
Cifras clave
Inteligencia ajustada
Cuanto más alto, mejor
Costo por sesión de programación
2M de tokens de entrada + 40k de salida · Cuanto más bajo, mejor
Costo-beneficio
Puntos de inteligencia por ¥1 · Cuanto más alto, mejor
Todas las cifras
Inteligencia
Inteligencia ajustada56.950.0
Inteligencia conservadaSin verificar88%
Aciertos en preguntasSin verificar85% (preguntas: 20)
Costo
Relación costo-beneficio7.39—
Costo por sesión de programación¥7.70—
Precio de entrada¥3.5—
Precio de salida¥17.5—
Descuento por caché90%No indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token—9.76 s
Disponibilidad, últimas 24 horas—100.0%
Muestras030
Ruta
GrupoGPT-Pro++ 独享 满血不降智GPT-MAX｜满血专线
Seguridad de datosNivel 0Nivel 4
Inteligencia ajustada = índice de inteligencia publicado del modelo × inteligencia conservada. Inteligencia conservada = tasa de aciertos del intermediario ÷ la mayor tasa de aciertos entre los intermediarios verificados del mismo modelo; con menos de 10 preguntas no se ajusta. Costo-beneficio = inteligencia ajustada ÷ costo por sesión de programación. Las diferencias por debajo de un umbral cuentan como parecidas. La recomendación pondera las métricas según la prioridad elegida y es solo orientativa.