IKunCode 대 Modelflare
한 모델을 두 중계 서비스에서 비교해 진위, 속도, 가격, 캐시, 가용성과 성능 저하를 반영한 환산 지능, 가성비를 보여 주며, 선택한 우선순위에 맞춰 추천을 제공합니다.
선택 가이드
5개 항목 비교
바깥쪽일수록 좋습니다. 진위는 지능 유지율로, 나머지 4개 항목은 같은 모델을 제공하는 전체 중계 서비스 중 순위로 계산합니다.
IKunCodeModelflare
무엇을 가장 중시합니까
균형 기준 추천: IKunCode
IKunCode76
Modelflare45
주요 근거
진위25%
진위: 적어도 한 곳의 데이터가 없습니다
가용성20%
IKunCode 쪽의 최근 24시간 가용성은 100.0%, Modelflare 쪽은 98.5%입니다
가성비20%
IKunCode 쪽이 Modelflare 쪽보다 같은 비용당 지능 점수가 143% 높습니다(24.4 대 10.0)
속도15%
IKunCode 쪽이 Modelflare 쪽보다 첫 토큰이 33% 빠릅니다(4.13 s 대 6.17 s)
가격15%
IKunCode 쪽이 Modelflare 쪽보다 세션당 비용이 59% 저렴합니다(¥1.27 대 ¥3.10)
캐시5%
캐시: 적어도 한 곳의 데이터가 없습니다
주요 지표
환산 지능
높을수록 좋음
코딩 세션당 비용
입력 200만 + 출력 4만 토큰 · 낮을수록 좋음
가성비
¥1당 지능 점수 · 높을수록 좋음
항목별 데이터
지능
환산 지능31.031.0
지능 유지율측정 대기100%
문항 정답률측정 대기97%(90문항)
비용
가성비24.410.0
코딩 세션당 비용¥1.27¥3.10
입력 가격¥0.6¥1.4608
출력 가격¥1.8¥4.3824
캐시 할인미제공미제공
성능
첫 토큰 지연 시간4.13 s6.17 s
최근 24시간 가용성100.0%98.5%
샘플 수18197
경로
그룹grok-heavy-testgrok-stable
데이터 보안레벨 0레벨 4
환산 지능 = 모델의 공개 지능 지수 × 지능 유지율. 지능 유지율 = 해당 중계 서비스의 문항 정답률 ÷ 같은 모델을 검사한 중계 서비스 중 최고 정답률이며, 문항이 10개 미만이면 환산하지 않습니다. 가성비 = 환산 지능 ÷ 코딩 세션당 비용. 차이가 임곗값보다 작으면 비슷한 것으로 봅니다. 추천은 선택한 우선순위에 따라 지표별 가중치를 적용해 산출하며, 참고용입니다.