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Arraste ou selecione o arquivo benchmark_neuralake_*.json gerado pelo script Python para atualizar os dados, gráficos, auditoria e simulações de custo instantaneamente.
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Ajuste a escala estimada de requisições mensais do banco para atualizar dinamicamente as projeções financeiras e a economia do roteamento inteligente.
Roteador Inteligente
A rota auto equilibra latência e orçamento escolhendo o melhor custo-benefício baseado na dificuldade do prompt.
1. Comparativo de Performance e Consumo por Cenário
Selecione e compare o comportamento temporal e volumétrico de cada modelo.
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2. Auditoria de Roteamento ('auto')
Análise de assertividade da API 'auto'. O algoritmo deveria encaminhar o prompt para o modelo ideal.
3. Projeção Financeira Mensal Calculada
| Modelo | Fácil | Comum | Difícil | Complexo | Média/Mês |
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* Os custos incluem tokens de entrada, saída e raciocínio (que são cobrados como tokens de saída normais). O modelo 'auto' é cobrado pelo custo real do modelo selecionado pelo roteador.
Modelos reasoning gastam processamento interno de "cabeça" antes de responder. Estes tokens invisíveis ao usuário final influenciam no orçamento.
4. Métricas de Confiabilidade & SLA Bancário
Visão de estabilidade baseada em retries, taxa de falhas e o pior caso de latência (p99/max) observado nas amostras.
5. Relatório Técnico Detalhado
Todos os dados numéricos consolidados das amostras coletadas durante o benchmark.
| Modelo | Cenário | In Tokens | Reasoning | Visible | % Pensa | TTFT (s) | TTFAT (s) | Gen (s) | Tok/s T | Tok/s V | Custo unit |
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