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
Modelflare71
IKunCode61
Motivos principales
Integridad25%
Modelflare conserva 100% de la inteligencia del modelo; IKunCode, 34%
Disponibilidad20%
IKunCode estuvo disponible el 100.0% de las últimas 24 horas; Modelflare, el 97.7%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Modelflare responde en 1.77 s, un 38% más rápido que IKunCode (2.88 s)
Precio15%
IKunCode cuesta ¥4.40 por sesión, un 40% menos que Modelflare (¥7.30)
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%34%
Aciertos en preguntas97% (preguntas: 90)33% (preguntas: 18)
Costo
Relación costo-beneficio——
Costo por sesión de programación¥7.30¥4.40
Precio de entrada¥3.32¥2
Precio de salida¥16.6¥10
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token1.77 s2.88 s
Disponibilidad, últimas 24 horas97.7%100.0%
Muestras13018
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.