Modelflare 对比 Apiporter
同一个模型在两家中转站的真实性、速度、价格、缓存和可用性，加上按降智情况折算的智能值与性价比，并按你的侧重点给出建议。
选站建议
五维对比
越靠外越好。真实性按智能保留比例计，其余四项按在同模型全部中转站里的名次计。
ModelflareApiporter
你更看重什么
综合优先，建议选 Modelflare
Modelflare91
Apiporter72
主要依据
真实性25%
Modelflare 保留了 97% 的模型智能，Apiporter 为 39%
可用性20%
Apiporter 近 24 小时可用率 100.0%，Modelflare 为 97.3%
性价比20%
性价比：至少一家暂无数据
速度15%
Modelflare 首字延迟 1.57 s，比 Apiporter 的 2.03 s 快 23%
价格15%
价格：至少一家暂无数据
缓存5%
缓存：至少一家暂无数据
关键指标
折算智能值
越高越好
每次编程会话成本
200 万输入 + 4 万输出 token · 越低越好
性价比
每 ¥1 买到的智能分 · 越高越好
逐项数据
智能
折算智能值57.123.0
智能保留97%39%
题目正确率97%（90 题）39%（18 题）
成本
性价比32.6—
每次编程会话成本¥1.75—
输入价格¥0.7968—
输出价格¥3.984—
缓存折扣95%未提供
性能
首字延迟1.57 s2.03 s
近 24 小时可用率97.3%100.0%
样本数14618
线路
分组claude-first-topupClaude_core
数据安全4 级0 级
折算智能值 = 模型公开智能指数 × 智能保留；智能保留 = 该中转站的题目正确率 ÷ 同模型已检测中转站里的最高正确率，题目不足 10 道时不折算。性价比 = 折算智能值 ÷ 每次编程会话成本。差距小于阈值时记为接近。建议按所选侧重点的权重加权得出，仅供参考。