Modelflare vs. A6api
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.
ModelflareA6api
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, elige Modelflare
Modelflare85
A6api50
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
Modelflare estuvo disponible el 98.7% de las últimas 24 horas; A6api, el 83.3%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Modelflare responde en 0.93 s, un 95% más rápido que A6api (19.34 s)
Precio15%
A6api cuesta ¥2.04 por sesión, un 94% menos que Modelflare (¥36.5)
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 ajustada——
Inteligencia conservada100%Sin verificar
Aciertos en preguntas100% (preguntas: 90)Sin verificar
Costo
Relación costo-beneficio——
Costo por sesión de programación¥36.5¥2.04
Precio de entrada¥16.6¥1
Precio de salida¥83¥1
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token0.93 s19.34 s
Disponibilidad, últimas 24 horas98.7%83.3%
Muestras15318
Ruta
Grupoclaude-award保真优先
Seguridad de datosNivel 4Nivel 0
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.