Сравнение A6api и Modelflare
Одна модель на двух прокси: подлинность, скорость, цена, кэш и доступность, а также интеллект с поправкой на деградацию и соотношение цены и качества — с рекомендацией по выбранному приоритету.
Что выбрать
Пять параметров
Чем дальше от центра, тем лучше. Подлинность — это доля сохранённого интеллекта, остальные четыре параметра — места среди всех прокси этой модели.
A6apiModelflare
Что для вас важнее
Приоритет «Баланс»: рекомендуем Modelflare
A6api50
Modelflare62
Основные причины
Подлинность25%
Подлинность: нет данных как минимум по одному прокси
Доступность20%
Modelflare: доступность 99.0% за последние 24 часа; A6api — 83.3%
Цена/качество20%
A6api: интеллект на единицу затрат — 21.7, на 795% больше, чем у Modelflare (2.42)
Скорость15%
Modelflare выдаёт первый токен за 1.21 s — на 90% быстрее, чем A6api (11.82 s)
Цена15%
A6api стоит ¥2.04 за сессию — на 89% дешевле, чем Modelflare (¥18.3)
Кэш5%
Кэш: нет данных как минимум по одному прокси
Ключевые показатели
Скорректированный интеллект
Чем выше, тем лучше
Стоимость сессии программирования
2 млн токенов ввода + 40 тыс. токенов вывода · Чем ниже, тем лучше
Цена/качество
Баллов интеллекта за ¥1 · Чем выше, тем лучше
Все показатели
Интеллект
Скорректированный интеллект44.244.2
Сохранённый интеллектНе проверялся100%
Доля верных ответовНе проверялся100% (вопросов: 90)
Стоимость
Соотношение цены и качества21.72.42
Стоимость сессии программирования¥2.04¥18.3
Цена ввода¥1¥8.3
Цена вывода¥1¥41.5
Скидка за кэшНе указаноНе указано
Производительность
Задержка первого токена11.82 s1.21 s
Доступность за последние 24 часа83.3%99.0%
Выборка18195
Маршрут
Группа保真优先claude-award
Безопасность данныхУровень 0Уровень 4
Скорректированный интеллект = опубликованный индекс интеллекта модели × сохранённый интеллект. Сохранённый интеллект = доля верных ответов прокси ÷ наибольшая доля верных ответов среди проверенных прокси той же модели; если вопросов меньше 10, поправка не применяется. Цена/качество = скорректированный интеллект ÷ стоимость сессии программирования. Разница ниже порогового значения считается несущественной. Рекомендация взвешивает метрики по выбранному приоритету и носит справочный характер.