NexoToken vs MuskAI

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
国产优选
中国模型-企业级[openai协议]

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
NexoTokenMuskAI

Apa yang paling penting bagi Anda

Seimbang: pilih MuskAI

Alasan utama

Keaslian25%

Keaslian: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Ketersediaan20%

Ketersediaan MuskAI dalam 24 jam terakhir 96.8%, sedangkan NexoToken 80.0%

Efisiensi biaya20%

Efisiensi biaya: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Kecepatan15%

NexoToken merespons dalam 9.14 s, 22% lebih cepat daripada MuskAI (11.76 s)

Harga15%

Harga: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

Cache5%

Cache: tidak ada data untuk setidaknya satu relay

NexoToken

Lebih unggul
Kecepatan9.14 s
Lebih lemah
Ketersediaan80.0%

MuskAI

Lebih unggul
Ketersediaan96.8%
Lebih lemah
Kecepatan11.76 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 terkoreksi27.827.8
Kecerdasan tersisaBelum dicekBelum dicek
Akurasi jawabanBelum dicekBelum dicek

Biaya

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

Performa

Latensi token pertama9.14 s11.76 s
Ketersediaan, 24 jam terakhir80.0%96.8%
Sampel3031

Rute

Grup国产优选中国模型-企业级[openai协议]
Keamanan dataLevel 0Level 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.