Folkbench · évaluations et classements des relais d’API IAMesurer l’IA
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Suivi de la dégradation
Actualités
↗Ne croyez plus aux 99 % de disponibilité affichés : les pièges des relais d’API IA que nous avons subis, et notre façon de tester la stabilité
Des faux 200 aux flux tronqués en passant par les blocages nocturnes : comment nous définissons les métriques et les tests de stabilité qui déterminent réellement l’expérience en production.
Génie logiciel · 17 sept.Comment évaluer un relais IA pour le génie logiciel
Les vérifications à mener sur la génération de code, les chaînes d’outils des agents, le contexte long et le comportement des protocoles de cache lorsqu’un relais s’insère dans un flux de développement logiciel.
Évaluation · 5 oct.Le modèle a-t-il vraiment été nerfé ? D’une capture d’écran ratée à une comparaison crédible
Un seul échec peut prouver qu’un modèle s’est trompé. Il ne peut pas, à lui seul, prouver que le modèle échoue plus souvent qu’avant. Cet article transforme ce soupçon en preuves que d’autres peuvent revérifier.
Rapport qualité-prix
Voir tous les relaisIntelligence, coût et disponibilité des modèles populaires d’un relais à l’autre, mesurés de façon indépendante par Folkbench
Coût par session de programmation
Tous les modèles · 2 millions de tokens d’entrée et 40 000 de sortie (¥) · réparti par type de token · plus c’est bas, mieux c’est
- 1ModelflareGrok 4.6¥0.28Entrée ¥0.27 · Sortie ¥0.016
- 2CheapAIGPT 5.6 Luna¥0.027Entrée ¥0.024 · Sortie ¥0.003
- 3YisamaAPIDeepSeek V4.1 Flash¥0.32Entrée ¥0.30 · Sortie ¥0.024
- 4境AiGPT 5.6 Sol¥0.62Entrée ¥0.55 · Sortie ¥0.066
- 5CheapRouterGPT 6.1 Sol¥0.66Entrée ¥0.60 · Sortie ¥0.060
- 6aruhub APIGemini 3.8 Flash¥0.66Entrée ¥0.60 · Sortie ¥0.060
- 7Fuel ApiGPT 5.6 Terra¥1.12Entrée ¥1.00 · Sortie ¥0.12
- 8IKunCodeGrok 4.7¥1.27Entrée ¥1.20 · Sortie ¥0.072
- 9A6apiGPT 6 Sol¥2.04Entrée ¥2.00 · Sortie ¥0.040
- 10ZashmodelGPT 6.1 Sol · Tarif en USD¥2.38Entrée ¥2.17 · Sortie ¥0.22
- 11AionRouterGemini 3.8 Flash¥12.0Entrée ¥10.9 · Sortie ¥1.09
Intelligence vs coût par session
Prix des relais · une session de programmation de 2 millions de tokens d’entrée + 40 000 de sortie, sur les mêmes axes que l’API officielle
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Suivi de la dégradation
Ouvrir le suivi de la dégradationPour un même modèle, chaque relais répond aux mêmes sondes d’identité ; la concordance brute des sondes, le nombre de tokens d’entrée et les empreintes des modèles sont publiés
Suivi de la dégradation
| Modèle @ relais | Concordance | Tokens d’entrée | Empreinte du modèle | Disponibilité | Premier token | Coût par session |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 6 Sol@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | GPT 6 Sol | 97.7% | 1.21 s | ¥0.44 |
| DeepSeek V4.1 Flash@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | DeepSeek V4.1 Flash | 98.2% | 1.31 s | ¥2.59 |
| DeepSeek V4 Pro@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | DeepSeek V4 Pro | 99.0% | 1.35 s | ¥11.4 |
| Qwen 3.8 Max@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | Qwen 3.8 Max | 98.0% | 1.06 s | ¥20.4 |
| GPT 5.6 Sol@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | GPT 5.6 Sol | 97.1% | 1.31 s | ¥1.12 |
| GPT 5.6 Sol@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | GPT 5.6 Sol | 97.8% | 1.84 s | ¥5.95 |
| GPT 5.6 Sol@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | GPT 5.6 Sol | 97.8% | 1.34 s | ¥37.2 |
| GPT 5.6 Sol@ Modelflare | 100% | 109–24,260 | GPT 5.6 Sol | 98.1% | 1.24 s | ¥2.23 |