YisamaAPI vs Modelflare
Un même modèle sur deux relais : authenticité, vitesse, prix, cache et disponibilité, plus l’intelligence ajustée selon la dégradation et le rapport qualité-prix, avec une recommandation adaptée à la priorité que vous choisissez.
Lequel choisir
Cinq dimensions
Plus le point est éloigné du centre, mieux c’est. L’authenticité correspond à la part d’intelligence conservée ; les quatre autres dimensions reflètent le rang parmi tous les relais de ce modèle.
YisamaAPIModelflare
Ce qui compte le plus pour vous
Priorité « Équilibré » : choisissez YisamaAPI
YisamaAPI100
Modelflare80
Principales raisons
Authenticité25%
Authenticité : données manquantes pour au moins un relais
Disponibilité20%
Disponibilité : données manquantes pour au moins un relais
Qualité-prix20%
Qualité-prix : données manquantes pour au moins un relais
Vitesse15%
Vitesse : données manquantes pour au moins un relais
Prix15%
YisamaAPI coûte ¥1.06 par session, 5 % de moins que Modelflare (¥1.12)
Cache5%
Cache : données manquantes pour au moins un relais
Chiffres clés
Intelligence ajustée
Plus c’est élevé, mieux c’est
Coût par session de programmation
2 millions de tokens en entrée + 40 000 en sortie · Plus c’est bas, mieux c’est
Rapport qualité-prix
Points d’intelligence pour 1 ¥ · Plus c’est élevé, mieux c’est
Tous les chiffres
Intelligence
Intelligence ajustée——
Intelligence conservéePas encore testé100%
Taux de bonnes réponsesPas encore testé100% (questions : 90)
Coût
Rapport qualité-prix——
Coût par session de programmation¥1.06¥1.12
Prix d’entrée¥0.48¥0.498
Prix de sortie¥2.4¥2.988
Remise sur le cacheNon communiquéNon communiqué
Performances
Latence du premier token—1.31 s
Disponibilité (dernières 24 h)—97.1%
Échantillons—102
Route
Groupe稳定gpt_plusopenai-first-topup
Sécurité des donnéesNiveau 0Niveau 4
Intelligence ajustée = indice d’intelligence publié du modèle × intelligence conservée. Intelligence conservée = taux de bonnes réponses du relais ÷ meilleur taux parmi les relais testés pour le même modèle ; en dessous de 10 questions, aucun ajustement n’est appliqué. Rapport qualité-prix = intelligence ajustée ÷ coût par session de programmation. Un écart inférieur à un seuil est considéré comme faible. La recommandation pondère les métriques selon la priorité choisie et n’est donnée qu’à titre indicatif.