Zashmodel vs. Apiporter
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.
ZashmodelApiporter
Qué te importa más
Para la prioridad “Equilibrado”, elige Apiporter
Zashmodel33
Apiporter95
Motivos principales
Integridad25%
Integridad: faltan datos de al menos un intermediario
Disponibilidad20%
Apiporter estuvo disponible el 100.0% de las últimas 24 horas; Zashmodel, el 60.0%
Costo-beneficio20%
Costo-beneficio: faltan datos de al menos un intermediario
Velocidad15%
Apiporter responde en 2.03 s, un 14% más rápido que Zashmodel (2.38 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 ajustada59.123.0
Inteligencia conservadaSin verificar39%
Aciertos en preguntas40% (preguntas: 5)39% (preguntas: 18)
Costo
Relación costo-beneficio12.4—
Costo por sesión de programación¥4.77—
Precio de entrada$0.32—
Precio de salida$1.6—
Descuento por caché95%No indicado
Rendimiento
Tiempo hasta el primer token2.38 s2.03 s
Disponibilidad, últimas 24 horas60.0%100.0%
Muestras3018
Ruta
Grupoclaude-steadyClaude_core
Seguridad de datosNivel 0Nivel 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.