Modelflare vs. NexoToken
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.
ModelflareNexoToken
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, elige Modelflare
Modelflare100
NexoToken0
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
Modelflare estuvo disponible el 98.5% de las últimas 24 horas; NexoToken, el 90.0%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Modelflare responde en 0.96 s, un 87% más rápido que NexoToken (7.27 s)
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 ajustada31.731.7
Inteligencia conservada100%Sin verificar
Aciertos en preguntas100% (preguntas: 90)Sin verificar
Costo
Relación costo-beneficio3.70—
Costo por sesión de programación¥8.56—
Precio de entrada¥4—
Precio de salida¥14.000000000002—
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token0.96 s7.27 s
Disponibilidad, últimas 24 horas98.5%90.0%
Muestras19730
Ruta
Grupoglm-stable国产优选
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.