Сравнение MuskAI 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.
MuskAIModelflare
Что для вас важнее
Приоритет «Баланс»: рекомендуем Modelflare
MuskAI60
Modelflare100
Основные причины
Подлинность25%
Подлинность: нет данных как минимум по одному прокси
Доступность20%
Доступность: почти поровну — MuskAI 96.8%, Modelflare 97.1%
Цена/качество20%
Цена/качество: нет данных как минимум по одному прокси
Скорость15%
Modelflare выдаёт первый токен за 1.31 s — на 74% быстрее, чем MuskAI (5.11 s)
Цена15%
Цена: нет данных как минимум по одному прокси
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 проверялся100%
Доля верных ответовНе проверялся100% (вопросов: 90)
Стоимость
Соотношение цены и качества——
Стоимость сессии программирования—¥1.12
Цена ввода—¥0.498
Цена вывода—¥2.988
Скидка за кэшНе указаноНе указано
Производительность
Задержка первого токена5.11 s1.31 s
Доступность за последние 24 часа96.8%97.1%
Выборка31102
Маршрут
ГруппаCodex-官转openai-first-topup
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.