Modelflare と IKunCode の比較
同じモデルを 2 つの中継サービスで比較します。真正性・速度・価格・キャッシュ・可用性に加え、劣化を反映した補正後の知能スコアとコストパフォーマンスを示し、重視する項目に応じたおすすめを提示します。
選び方のヒント
5 項目の比較
外側ほど良い結果です。真正性は知能の保持率、残りの 4 項目は同じモデルを提供する全中継サービス内での順位で評価します。
ModelflareIKunCode
重視する項目
バランスの観点では、2 つは拮抗しています
Modelflare98
IKunCode100
主な根拠
真正性25%
真正性は拮抗：Modelflare 98%、IKunCode 100%
可用性20%
可用性：少なくとも 1 つの中継サービスでデータがありません
コスパ20%
コスパ：少なくとも 1 つの中継サービスでデータがありません
速度15%
速度：少なくとも 1 つの中継サービスでデータがありません
価格15%
価格：少なくとも 1 つの中継サービスでデータがありません
キャッシュ5%
キャッシュ：少なくとも 1 つの中継サービスでデータがありません
主要指標
補正知能スコア
高いほど良い
コーディング 1 セッションのコスト
入力 200 万 + 出力 4 万トークン · 低いほど良い
コスパ
¥1 あたりの知能スコア · 高いほど良い
全項目データ
知能
補正知能スコア35.736.5
知能保持率98%100%
設問正答率98%（90 問）100%（54 問）
コスト
コスパ——
コーディング 1 セッションのコスト——
入力価格——
出力価格——
キャッシュ割引未提供未提供
性能
TTFT0.94 s—
過去 24 時間の稼働率98.0%—
サンプル数200—
ルート
グループclaude-first-topupcc-kiro
データセキュリティレベル 4レベル 0
補正後の知能スコア = モデルの公開インテリジェンス指数 × 知能保持率。知能保持率 = その中継サービスの設問正答率 ÷ 同じモデルのチェック済み中継サービスにおける最高正答率で、設問が 10 問未満の場合は補正しません。コスパ = 補正後の知能スコア ÷ コーディング 1 セッションあたりのコスト。差がしきい値未満の場合は拮抗とみなします。おすすめは、選択した重視項目の重みで各指標を加重して算出したもので、参考情報です。