CheapAI vs 智流 FluxLane

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
cheap-gpt-特惠
GPT-MAX|满血专线

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.
KeaslianKecepatanBelum dicekHargaBelum dicekCacheBelum dicekKetersediaanBelum dicek
CheapAI智流 FluxLane

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih 智流 FluxLane

Alasan utama

Keaslian25%

智流 FluxLane mempertahankan 88% kecerdasan model, sedangkan CheapAI 55%

Ketersediaan20%

Ketersediaan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

Kecepatan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

CheapAI

Lebih unggul
Tidak ada selisih yang jelas
Lebih lemah
Keaslian55%

智流 FluxLane

Lebih unggul
Keaslian88%
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 terkoreksi31.550.0
Kecerdasan tersisa55%88%
Akurasi jawaban54% (28 soal)85% (20 soal)

Biaya

Efisiensi biaya——
Biaya per sesi coding——
Harga input——
Harga output——
Diskon cacheTidak diberikanTidak diberikan

Performa

Latensi token pertama—9.76 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir—100.0%
Sampel—31

Rute

Grupcheap-gpt-特惠GPT-MAX|满血专线
Keamanan dataLevel 3Level 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.