Modelflare 與 IKunCode 比較
同一個模型在兩家中轉站的真實性、速度、價格、快取和可用性，加上依模型降級情況折算的智慧值與 CP 值，並依您的偏好重點給出建議。
選站建議
五維比較
越靠外越好。真實性依智慧保留率計算，其餘四項依在同一模型所有中轉站中的名次計算。
ModelflareIKunCode
您最看重什麼
以綜合來看，兩家很接近
Modelflare98
IKunCode100
主要依據
真實性25%
真實性接近：Modelflare 98%，IKunCode 100%
可用性20%
可用性：至少一家尚無資料
CP 值20%
CP 值：至少一家尚無資料
速度15%
速度：至少一家尚無資料
價格15%
價格：至少一家尚無資料
快取5%
快取：至少一家尚無資料
關鍵指標
折算智慧值
越高越好
每次程式開發工作階段成本
200 萬輸入 + 4 萬輸出 Token · 越低越好
CP 值
每 ¥1 換得的智慧分數 · 越高越好
逐項數據
智慧
折算智慧值35.736.5
智慧保留率98%100%
題目正確率98%（90 題）100%（54 題）
成本
CP 值——
每次程式開發工作階段成本——
輸入價格——
輸出價格——
快取折扣未提供未提供
效能
首 Token 延遲0.94 s—
近 24 小時可用率98.0%—
樣本數200—
線路
群組claude-first-topupcc-kiro
資料安全4 級0 級
折算智慧值 = 模型公開的智慧指數 × 智慧保留率；智慧保留率 = 該中轉站的題目正確率 ÷ 同一模型已檢測中轉站中的最高正確率，題目不足 10 題時不折算。CP 值 = 折算智慧值 ÷ 每次程式開發工作階段成本。差距小於門檻時記為接近。建議依所選偏好重點的權重加權得出，僅供參考。