Modelflare vs. MuskAI
Um mesmo modelo em duas revendas: autenticidade, velocidade, preço, cache e disponibilidade, além da inteligência ajustada pela degradação e do custo-benefício, com recomendações para a prioridade que você escolher.
Qual escolher
Cinco dimensões
Quanto mais para fora, melhor. A autenticidade é a proporção de inteligência retida; as outras quatro são posições entre todas as revendas deste modelo.
ModelflareMuskAI
O que importa mais para você
Para a prioridade “Equilibrado”, escolha Modelflare
Modelflare100
MuskAI60
Principais motivos
Autenticidade25%
Autenticidade: sem dados de pelo menos uma revenda
Disponibilidade20%
Disponibilidade: sem diferença relevante (Modelflare 97.1%, MuskAI 96.8%)
Custo-benefício20%
Custo-benefício: sem dados de pelo menos uma revenda
Velocidade15%
Modelflare responde em 1.31 s, 74% mais rápido que MuskAI (5.11 s)
Preço15%
Preço: sem dados de pelo menos uma revenda
Cache5%
Cache: sem dados de pelo menos uma revenda
Indicadores-chave
Inteligência ajustada
Quanto maior, melhor
Custo por sessão de programação
2 milhões de tokens de entrada + 40 mil de saída · Quanto menor, melhor
Custo-benefício
Pontos de inteligência por ¥1 · Quanto maior, melhor
Todos os números
Inteligência
Inteligência ajustada——
Inteligência retida100%Aguardando teste
Taxa de acerto nas questões100% (90 questões)Aguardando teste
Custo
Custo-benefício——
Custo por sessão de programação¥1.12—
Preço de entrada¥0.498—
Preço de saída¥2.988—
Desconto de cacheNão informadoNão informado
Desempenho
Tempo até o primeiro token1.31 s5.11 s
Disponibilidade nas últimas 24 h97.1%96.8%
Amostras10231
Rota
Grupoopenai-first-topupCodex-官转
Segurança de dadosNível 4Nível 0
Inteligência ajustada = Índice de Inteligência publicado do modelo × inteligência retida. Inteligência retida = taxa de acerto nas questões da revenda ÷ a maior taxa de acerto entre as revendas verificadas do mesmo modelo; com menos de 10 questões, não há ajuste. Custo-benefício = inteligência ajustada ÷ custo por sessão de programação. Diferenças abaixo de um limite contam como empate. A recomendação pondera as métricas conforme a prioridade escolhida e serve apenas como referência.