logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Codex 接入第三方 API:CLI 与编辑器扩展的配置方法(2026-10)

本文详解 Codex 接入第三方 API 的配置要点:使用 Responses API,依赖 ~/.codex/config.toml 与 auth.json,CLI 与 VS Code、Cursor、Trae 共用配置。关键注意 base_url 不含 /v1,避免路径重复导致 404。通过无效 Key 请求验证端点是否真实实现 /v1/responses,返回 401 表示有效。跨平台配置一致

#编辑器
GLM Coding Plan、Kimi Code 订阅制到底该不该买?一套可复现的临界消耗量计算方法(2026-08)

国产大模型订阅套餐对比分析:GLM与Kimi的性价比评估 本文针对智谱GLM和月之暗面Kimi的编程订阅套餐进行深入分析,揭示了credits计费模式下难以精确计算可用token量的核心问题。研究提出创新性的"理论token购买力"计算方法,通过将订阅月费按官方零售单价折算,为开发者提供科学的决策框架。关键发现包括: GLM订阅套餐理论购买力约为Kimi的3倍,主要源于基础定价差异 订阅方案仅在月

#人工智能
Trae 接入第三方 API:两种 API 格式的配置方法与失败排查(2026-09)

Trae 支持在 GUI 里直接添加自定义模型,**同时支持 OpenAI Chat Completions 和 Anthropic Messages 两种 API 格式**,所以 Trae 接入 Claude 系列不需要像 Cursor 那样绕 OpenAI 兼容协议。Trae 配置入口是「设置 → 模型」,要填 API 格式、请求地址、模型 ID、API 密钥四项。**最容易踩的坑是"完整 U

#数据库#前端#网络
Trae 接入第三方 API:两种 API 格式的配置方法与失败排查(2026-09)

Trae 支持在 GUI 里直接添加自定义模型,**同时支持 OpenAI Chat Completions 和 Anthropic Messages 两种 API 格式**,所以 Trae 接入 Claude 系列不需要像 Cursor 那样绕 OpenAI 兼容协议。Trae 配置入口是「设置 → 模型」,要填 API 格式、请求地址、模型 ID、API 密钥四项。**最容易踩的坑是"完整 U

#数据库#前端#网络
AI 编程一个月花多少钱才算正常:Claude Code 成本基准与账单排查清单(2026-09)

Anthropic 官方给出的成本基准是:人均每活跃日约 $13、每月 $150-250,90% 的用户单日成本低于 $30。如果你觉得 Claude Code 太贵、账单远超这个价格区间,官方文档本身列了一份消费异常排查清单,多数情况能从里面找到 token 消耗失控的原因。

#人工智能
Claude Code vs Cursor 怎么选?成本、速度、功能对比(2026版)

Claude Code 是 Anthropic 官方 CLI/桌面端,Cursor 是第三方 AI 编辑器。核心差异:Claude Code 功能更强(原生支持 Agent Teams/MCP/Workflow),但官方订阅贵($20-200/月);Cursor 界面更友好,固定月费 $20,但功能受限且 Claude 模型调用有上限。**通过第三方 API 服务商按量用 Claude Code,

#人工智能
GPT-6 Astra 技术解读:跑分提升与安全争议并存,独立评测数据打脸“AGI时代“(2026-09)

<think>我们根据要求,生成一篇不超过150字的文章摘要。内容需涵盖核心要点:OpenAI发布GPT-6 Astra,官方声称达到Critical安全等级并发现零日漏洞,但可监控性下降;独立评测显示与上一代打平且被Claude反超;定价2.5倍。注意字数限制,语言精炼。</think>OpenAI发布GPT-6 Astra,官方称其安全达Critical级(自主利用Chrome零日漏洞),但承

#安全
Claude API模型真实性自查:5个信号+可靠性对比+验证代码(2026-09)

<think>我们根据要求:根据内容生成≤150字的文章摘要。内容本身是一个关于Claude API模型替换检测的技术文章。摘要要提炼核心:风险、验证方法、五个信号、推荐信号三usage字段。字数限制150字,要简洁。需要用中文撰写。同时注意摘要应独立成文,包含关键点:模型替换风险、信号三(usage字段)、信号一局限、组合判断等。我们控制在150字内。</think>第三方Claude API接

#人工智能
国产大模型缓存计费真相:GLM/Kimi/DeepSeek/Qwen 四家机制不同(2026-08)

摘要: 国产大模型API的缓存计费机制存在显著差异,GLM、Kimi、DeepSeek为自动缓存,Qwen需手动配置显式缓存。DeepSeek最新调价后,缓存命中价仅为未命中价的3.3%(峰谷时段统一比例),四家模型的实际折扣比例相差近6倍。缓存命中率对成本影响巨大,例如80%命中场景下,DeepSeek总费用最低($21.56),而30%命中时Kimi费用激增至$279。Qwen3.8-27B目

#缓存#spring#java
国产大模型缓存计费真相:GLM/Kimi/DeepSeek/Qwen 四家机制不同(2026-08)

摘要: 国产大模型API的缓存计费机制存在显著差异,GLM、Kimi、DeepSeek为自动缓存,Qwen需手动配置显式缓存。DeepSeek最新调价后,缓存命中价仅为未命中价的3.3%(峰谷时段统一比例),四家模型的实际折扣比例相差近6倍。缓存命中率对成本影响巨大,例如80%命中场景下,DeepSeek总费用最低($21.56),而30%命中时Kimi费用激增至$279。Qwen3.8-27B目

#缓存#spring#java
    共 11 条
  • 1
  • 2
  • 请选择