Сравнение aruhub API 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.
aruhub APIModelflare
Что для вас важнее
Приоритет «Баланс»: рекомендуем Modelflare
aruhub API50
Modelflare100
Основные причины
Подлинность25%
Подлинность: нет данных как минимум по одному прокси
Доступность20%
Доступность: нет данных как минимум по одному прокси
Цена/качество20%
Цена/качество: нет данных как минимум по одному прокси
Скорость15%
Скорость: нет данных как минимум по одному прокси
Цена15%
Modelflare стоит ¥4.46 за сессию — на 41% дешевле, чем aruhub API (¥7.62)
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 интеллект——
Сохранённый интеллектНе проверялсяНе проверялся
Доля верных ответовНе проверялсяНе проверялся
Стоимость
Соотношение цены и качества——
Стоимость сессии программирования¥7.62¥4.46
Цена ввода¥3.4¥1.992
Цена вывода¥20.4¥11.952
Скидка за кэшНе указаноНе указано
Производительность
Задержка первого токена—0.91 s
Доступность за последние 24 часа—98.2%
Выборка—110
Маршрут
ГруппаGemini-vertex 官转gemini-stable
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.