Modelflare 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.
Modelflare智流 FluxLane
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, los dos están muy cerca
Modelflare74
智流 FluxLane73
Motivos principales
Integridad25%
Modelflare conserva 100% de la inteligencia del modelo; 智流 FluxLane, 88%
Disponibilidad20%
智流 FluxLane estuvo disponible el 100.0% de las últimas 24 horas; Modelflare, el 98.5%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Modelflare responde en 1.33 s, un 86% más rápido que 智流 FluxLane (9.76 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 ajustada56.950.0
Inteligencia conservada100%88%
Aciertos en preguntas97% (preguntas: 90)85% (preguntas: 20)
Costo
Relación costo-beneficio26.0—
Costo por sesión de programación¥2.19—
Precio de entrada¥0.996—
Precio de salida¥4.98—
Descuento por caché90%No indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token1.33 s9.76 s
Disponibilidad, últimas 24 horas98.5%100.0%
Muestras13531
Ruta
Grupoopenai-first-topupGPT-MAX｜满血专线
Seguridad de datosNivel 4Nivel 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.