Modelflare vs. IKunCode
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.
ModelflareIKunCode
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, elige Modelflare
Modelflare62
IKunCode50
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
Modelflare estuvo disponible el 99.0% de las últimas 24 horas; IKunCode, el 94.4%
Costo-beneficio20%
IKunCode da 4.02 puntos por unidad monetaria, un 66% más que Modelflare (2.42)
Velocidad15%
Modelflare responde en 1.21 s, un 80% más rápido que IKunCode (6.04 s)
Precio15%
IKunCode cuesta ¥11.0 por sesión, un 40% menos que Modelflare (¥18.3)
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 ajustada44.244.2
Inteligencia conservada100%Sin verificar
Aciertos en preguntas100% (preguntas: 90)Sin verificar
Costo
Relación costo-beneficio2.424.02
Costo por sesión de programación¥18.3¥11.0
Precio de entrada¥8.3¥5
Precio de salida¥41.5¥25
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token1.21 s6.04 s
Disponibilidad, últimas 24 horas99.0%94.4%
Muestras19518
Ruta
Grupoclaude-awardcc-kiro
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.