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***``先说结论。OpenAI 4 月 16 日给 Codex 桌面 app 发了 Computer Use：Codex 现在能看屏、点按、打字，接管你桌面上的任意 GUI 应用——不再局限于浏览器。macOS 上它在后台跑（不占用你的鼠标键盘，你能同时用电脑干别的），Windows 上是前台接管*（5/29 的 v26.527 才补上）。从「聊天框里的编程助手」变成「会自己动手操作整台电脑的

***``太长不看。在 ofox 上，GPT-5.6 Terra 的定价为每百万 token输入 $2.50 / 输出 $15。GPT-5.5 则是$5 / $30。Terra 的每一项费率，包括 $0.25/M 的缓存读取，都恰好是 GPT-5.5 的一半，因此在任何工作负载组合下，Terra 都固定便宜 2.0x。以每天 10 万次请求、3K token 提示词计算，大约是Terra 每天 $

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***``先说结论。OpenAI 4 月 16 日给 Codex 桌面 app 发了 Computer Use：Codex 现在能看屏、点按、打字，接管你桌面上的任意 GUI 应用——不再局限于浏览器。macOS 上它在后台跑（不占用你的鼠标键盘，你能同时用电脑干别的），Windows 上是前台接管*（5/29 的 v26.527 才补上）。从「聊天框里的编程助手」变成「会自己动手操作整台电脑的

从 Claude Code 迁移到 Codex，基本上就是一场重命名加重排格式的活儿，而 Codex 如今还自带一条单命令导入器，帮你完成其中大部分工作。真正的麻烦藏在它遗留下来的东西里，而其中一项根本就不是配置文件。

2026年2月，AI编程领域同时迎来两个重磅炸弹：Anthropic 的和 OpenAI 的Codex 5.3。作为一个日常用 AI 写代码的开发者，我花了一周时间深度体验了这两个模型。结论是：它们各有杀手锏，选哪个取决于你的工作场景。2026 年的 AI 编程已经进入了「Agent 时代」——模型的价值不只是写代码，而是能不能理解需求、拆解任务、调用工具、独立交付。从这个维度看，Opus 4.6

一个独立开发者用 Claude API 搭建飞书群聊 AI 同事的实战经验。从两天搭出原型、到加入三层记忆系统、再到踩坑安全隔离，完整记录一个月的使用效果和成本分析。整套系统不到 1000 行 Python，月成本仅 200-300 元。

Cline 很吃 token。每一轮它都会重发你的文件树、打开的缓冲区和正在跑的任务上下文，所以你选的模型很快就会体现在账单上。Claude Sonnet 5 就是那个能让这个循环负担得起、又不至于掉到弱模型的选择，本文大约五分钟带你配好。有两件事最容易把人绊住：该用哪个 provider 槽位，以及 reasoning 预算是怎么悄悄同时决定质量和成本的。下面两点都会讲到，还有那个真正重要的决定

上周 OpenClaw 新版本一出，我 Mac Mini 上的 Docker 都没来得及更新就开始折腾了。说实话，默认配置跑起来确实能用，但延迟高得离谱——一个简单的补全请求动辄 2-3 秒，写代码的时候等得想砸键盘。花了两天翻 GitHub Issues、试了各种方案，总算把响应压到了 300ms 级别，踩的坑和最终方案全记在这里。核心思路是：优化 API 路由层，把请求链路从「本地 → 多跳中