Modelflare 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
openai-first-topup
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.
KeaslianKecepatanHargaBelum dicekCacheBelum dicekKetersediaan
Modelflare智流 FluxLane

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: keduanya hampir setara

Alasan utama

Keaslian25%

Modelflare mempertahankan 100% kecerdasan model, sedangkan 智流 FluxLane 88%

Ketersediaan20%

Ketersediaan 智流 FluxLane dalam 24 jam terakhir 100.0%, sedangkan Modelflare 98.5%

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

Modelflare merespons dalam 1.33 s, 86% lebih cepat daripada 智流 FluxLane (9.76 s)

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Modelflare

Lebih unggul
Keaslian100%Kecepatan1.33 s
Lebih lemah
Ketersediaan98.5%

智流 FluxLane

Lebih unggul
Ketersediaan100.0%
Lebih lemah
Keaslian88%Kecepatan9.76 s

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 terkoreksi56.950.0
Kecerdasan tersisa100%88%
Akurasi jawaban97% (90 soal)85% (20 soal)

Biaya

Efisiensi biaya26.0—
Biaya per sesi coding¥2.19—
Harga input¥0.996—
Harga output¥4.98—
Diskon cache90%Tidak diberikan

Performa

Latensi token pertama1.33 s9.76 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir98.5%100.0%
Sampel13531

Rute

Grupopenai-first-topupGPT-MAX|满血专线
Keamanan dataLevel 4Level 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.