Сравнение Modelflare и IKunCode
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.
ModelflareIKunCode
Что для вас важнее
Приоритет «Баланс»: рекомендуем Modelflare
Modelflare62
IKunCode50
Основные причины
Подлинность25%
Подлинность: нет данных как минимум по одному прокси
Доступность20%
Modelflare: доступность 99.0% за последние 24 часа; IKunCode — 94.4%
Цена/качество20%
IKunCode: интеллект на единицу затрат — 4.02, на 66% больше, чем у Modelflare (2.42)
Скорость15%
Modelflare выдаёт первый токен за 1.21 s — на 80% быстрее, чем IKunCode (6.04 s)
Цена15%
IKunCode стоит ¥11.0 за сессию — на 40% 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 интеллект100%Не проверялся
Доля верных ответов100% (вопросов: 90)Не проверялся
Стоимость
Соотношение цены и качества2.424.02
Стоимость сессии программирования¥18.3¥11.0
Цена ввода¥8.3¥5
Цена вывода¥41.5¥25
Скидка за кэшНе указаноНе указано
Производительность
Задержка первого токена1.21 s6.04 s
Доступность за последние 24 часа99.0%94.4%
Выборка19518
Маршрут
Группаclaude-awardcc-kiro
Безопасность данныхУровень 4Уровень 0
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.