智流 FluxLane vs CheapRouter

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
GPT-MAX|满血专线
Codex促销分组-不降智

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 dicekKecepatanHargaBelum dicekCacheBelum dicekKetersediaan
智流 FluxLaneCheapRouter

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih CheapRouter

Alasan utama

Keaslian25%

Keaslian: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Ketersediaan20%

Ketersediaan hampir setara: 智流 FluxLane 100.0%, CheapRouter 100.0%

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

CheapRouter merespons dalam 7.18 s, 19% lebih cepat daripada 智流 FluxLane (8.85 s)

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

智流 FluxLane

Lebih unggul
Tidak ada selisih yang jelas
Lebih lemah
Kecepatan8.85 s

CheapRouter

Lebih unggul
Kecepatan7.18 s
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 terkoreksi54.654.6
Kecerdasan tersisaBelum dicekBelum dicek
Akurasi jawabanBelum dicekBelum dicek

Biaya

Efisiensi biaya—82.7
Biaya per sesi coding—¥0.66
Harga input—¥0.3
Harga output—¥1.5
Diskon cacheTidak diberikan95%

Performa

Latensi token pertama8.85 s7.18 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir100.0%100.0%
Sampel3018

Rute

GrupGPT-MAX|满血专线Codex促销分组-不降智
Keamanan dataLevel 4Level 0
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.