Fuel Api 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
Claude-Kiro-高缓
claude-award

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
Fuel ApiModelflare

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih Fuel Api

Alasan utama

Keaslian25%

Keaslian: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Ketersediaan20%

Ketersediaan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Efisiensi biaya20%

Fuel Api memberi 8.93 poin per satuan uang, 269% lebih banyak daripada Modelflare (2.42)

Kecepatan15%

Kecepatan: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Harga15%

Fuel Api berbiaya ¥4.95 per sesi, 73% lebih murah daripada Modelflare (¥18.3)

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Fuel Api

Lebih unggul
Harga¥4.95Efisiensi biaya8.93
Lebih lemah
Tidak ada selisih yang jelas

Modelflare

Lebih unggul
Tidak ada selisih yang jelas
Lebih lemah
Harga¥18.3Efisiensi biaya2.42

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 terkoreksi44.244.2
Kecerdasan tersisaBelum dicek100%
Akurasi jawabanBelum dicek100% (90 soal)

Biaya

Efisiensi biaya8.932.42
Biaya per sesi coding¥4.95¥18.3
Harga input¥2.25¥8.3
Harga output¥11.25¥41.5
Diskon cacheTidak diberikanTidak diberikan

Performa

Latensi token pertama—1.21 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir—99.0%
Sampel—195

Rute

GrupClaude-Kiro-高缓claude-award
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.