AionRouter vs Modelflare

Satu model di dua relay: keaslian, kecepatan, harga, cache, dan ketersediaan, ditambah kecerdasan yang dikoreksi menurut degradasi model dan efisiensi biaya, dengan saran sesuai prioritas yang Anda pilih.

Model
Standard
glm-stable

Mana yang dipilih

Lima dimensi

Makin ke luar makin baik. Keaslian adalah porsi kecerdasan yang tersisa; empat dimensi lainnya adalah posisi di antara semua relay untuk model ini.
KeaslianBelum dicekKecepatanBelum dicekHargaCacheBelum dicekKetersediaanBelum dicek
AionRouterModelflare

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih Modelflare

Alasan utama

Keaslian25%

Keaslian: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Ketersediaan20%

Ketersediaan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Efisiensi biaya20%

Modelflare memberi 3.70 poin per satuan uang, 154% lebih banyak daripada AionRouter (1.46)

Kecepatan15%

Kecepatan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Harga15%

Modelflare berbiaya ¥8.56 per sesi, 61% lebih murah daripada AionRouter (¥21.7)

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

AionRouter

Lebih unggul
Tidak ada selisih yang jelas
Lebih lemah
Harga¥21.7Efisiensi biaya1.46

Modelflare

Lebih unggul
Harga¥8.56Efisiensi biaya3.70
Lebih lemah
Tidak ada selisih yang jelas

Angka utama

Kecerdasan terkoreksi

Makin tinggi makin baik

Biaya per sesi coding

2 juta token input + 40 ribu token output · Makin rendah makin baik

Efisiensi biaya

Poin kecerdasan per ¥1 · Makin tinggi makin baik

Semua angka

Kecerdasan

Kecerdasan terkoreksi31.731.7
Kecerdasan tersisaBelum dicek100%
Akurasi jawabanBelum dicek100% (90 soal)

Biaya

Efisiensi biaya1.463.70
Biaya per sesi coding¥21.7¥8.56
Harga input¥10.22¥4
Harga output¥32.12¥14.000000000002
Diskon cacheTidak diberikanTidak diberikan

Performa

Latensi token pertama—0.96 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir—98.5%
Sampel—197

Rute

GrupStandardglm-stable
Keamanan dataLevel 0Level 4
Kecerdasan terkoreksi = indeks kecerdasan model yang dipublikasikan × kecerdasan tersisa. Kecerdasan tersisa = akurasi jawaban relay ÷ akurasi tertinggi di antara relay yang sudah dicek untuk model yang sama; jika kurang dari 10 soal, tidak dikoreksi. Efisiensi biaya = kecerdasan terkoreksi ÷ biaya per sesi coding. Selisih di bawah ambang dianggap hampir setara. Saran dihitung dengan memberi bobot pada metrik sesuai prioritas yang dipilih dan hanya sebagai panduan.