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 IKunCode
Modelflare45
IKunCode76
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
IKunCode estuvo disponible el 100.0% de las últimas 24 horas; Modelflare, el 98.5%
Costo-beneficio20%
IKunCode da 24.4 puntos por unidad monetaria, un 143% más que Modelflare (10.0)
Velocidad15%
IKunCode responde en 4.13 s, un 33% más rápido que Modelflare (6.17 s)
Precio15%
IKunCode cuesta ¥1.27 por sesión, un 59% menos que Modelflare (¥3.10)
Caché5%
Caché: faltan datos de al menos un intermediario
Modelflare
Mejor en
Sin diferencia clara
Peor en
Velocidad6.17 sPrecio¥3.10Disponibilidad98.5%Costo-beneficio10.0
IKunCode
Mejor en
Velocidad4.13 sPrecio¥1.27Disponibilidad100.0%Costo-beneficio24.4
Peor en
Sin diferencia clara
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 ajustada31.031.0
Inteligencia conservada100%Sin verificar
Aciertos en preguntas97% (preguntas: 90)Sin verificar
Costo
Relación costo-beneficio10.024.4
Costo por sesión de programación¥3.10¥1.27
Precio de entrada¥1.4608¥0.6
Precio de salida¥4.3824¥1.8
Descuento por cachéNo indicadoNo indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token6.17 s4.13 s
Disponibilidad, últimas 24 horas98.5%100.0%
Muestras19718
Ruta
Grupogrok-stablegrok-heavy-test
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.