Ajukan relayDaftarMasuk

Modelflare vs NexoToken

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
glm-stable
国产优选

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
ModelflareNexoToken

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih Modelflare

Alasan utama

Keaslian25%

Keaslian: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Ketersediaan20%

Ketersediaan Modelflare dalam 24 jam terakhir 98.5%, sedangkan NexoToken 90.0%

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

Modelflare merespons dalam 0.96 s, 87% lebih cepat daripada NexoToken (7.27 s)

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Modelflare

Lebih unggul
Kecepatan0.96 sKetersediaan98.5%
Lebih lemah
Tidak ada selisih yang jelas

NexoToken

Lebih unggul
Tidak ada selisih yang jelas
Lebih lemah
Kecepatan7.27 sKetersediaan90.0%

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

ModelflareNexoToken

Kecerdasan

Kecerdasan terkoreksi31.731.7
Kecerdasan tersisa100%Belum dicek
Akurasi jawaban100% (90 soal)Belum dicek

Biaya

Efisiensi biaya3.70—
Biaya per sesi coding¥8.56—
Harga input¥4—
Harga output¥14.000000000002—
Diskon cacheTidak diberikanTidak diberikan

Performa

Latensi token pertama0.96 s7.27 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir98.5%90.0%
Sampel19730

Rute

Grupglm-stable国产优选
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.