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小龙虾订阅 / token 不够用了?我给 OpenClaw 接上了 GPT-5.5

摘要:OpenClaw等AI代理工具在实际应用中面临订阅费用高、token消耗快的问题。文章建议保留现有工具,通过接入第三方API(如apitoken.fun)实现模型分层调用:关键任务使用GPT-5.5等高端模型,日常任务选用中档模型,轻量任务采用低成本模型。这种方案既能保证复杂任务质量,又能控制成本。配置时需注意BaseURL、令牌和模型名的正确填写,建议先从小任务测试再逐步扩展。通过灵活调配

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#javascript#开发语言#ecmascript +1
Claude Cowork 3P 来了:把 AI 同事接到自己的模型网关上

Claude Cowork 3P标志着AI工具从简单聊天向工作流智能体的转变。其核心特点包括:1)任务导向的工作台模式,支持多步骤任务执行;2)本地文件读写和专业交付物输出能力;3)项目化管理功能;4)创新的3P模式,允许企业将推理请求路由到自选的第三方平台。这种前后端解耦的设计使企业能保留统一界面的同时,灵活控制模型选择、成本管理和数据安全。该模式特别适合需要平衡性能与成本的企业IT、重度AI用

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#人工智能
Codex 不只是写代码:普通人也能用它搭一个 AI 工作流

摘要:Codex已从单纯的编程工具发展为多功能AI助手,能高效处理日常工作流程。它可协助撰写方案、整理周报、分析数据等,适用于运营、市场、产品等多个岗位。核心价值在于快速生成可修改的初稿,节省重复性工作时间。对于进阶用户,可通过配置第三方API(如GPT-5.5/5.4)实现更灵活的自动化调用,建议将API地址和密钥存储在配置文件中以便管理。这种集成方式能让AI真正融入工作流,提升日常办公效率。

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#语言模型#人工智能
Codex 接入 ChatGPT 手机 App:等咖啡的时候,也能遥控电脑干活了

Codex最新更新将ChatGPT手机App变为远程控制面板,用户可随时查看和管理电脑端任务执行状态。这一改变解决了Agent工具需要用户长期守在电脑前的问题,使复杂任务能在后台持续运行。Codex已从单纯的代码辅助工具发展为能处理文件整理、文档翻译、图像生成等多样化任务的执行型助手。其支持多入口(桌面App、VSCode插件、CLI、网页版)和多Agent并行工作,并新增Chrome扩展实现浏览

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Codex 接入 ChatGPT 手机 App:等咖啡的时候,也能遥控电脑干活了

Codex最新更新将ChatGPT手机App变为远程控制面板,用户可随时查看和管理电脑端任务执行状态。这一改变解决了Agent工具需要用户长期守在电脑前的问题,使复杂任务能在后台持续运行。Codex已从单纯的代码辅助工具发展为能处理文件整理、文档翻译、图像生成等多样化任务的执行型助手。其支持多入口(桌面App、VSCode插件、CLI、网页版)和多Agent并行工作,并新增Chrome扩展实现浏览

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Codex 接入 ChatGPT 手机 App:等咖啡的时候,也能遥控电脑干活了

Codex最新更新将ChatGPT手机App变为远程控制面板,用户可随时查看和管理电脑端任务执行状态。这一改变解决了Agent工具需要用户长期守在电脑前的问题,使复杂任务能在后台持续运行。Codex已从单纯的代码辅助工具发展为能处理文件整理、文档翻译、图像生成等多样化任务的执行型助手。其支持多入口(桌面App、VSCode插件、CLI、网页版)和多Agent并行工作,并新增Chrome扩展实现浏览

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实测落地:把 Codex 当成 Agent 用,这样搭配最省钱最好用

本文分享了作者将Codex+GPT-5.5应用于非编程场景的实践经验。Codex被重新定位为任务执行Agent,能完成资料清洗、多平台内容改写、公众号排版、发布物料管理等复杂工作流。作者建议分层使用模型:GPT-5.5处理复杂判断和长上下文任务,GPT-5.4负责日常内容整理,轻量任务则交给GPT-5.4Mini。为控制成本,推荐通过模型中转站(如apitoken.fun)灵活调配模型资源,并给出

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#人工智能#前端#数据库
AI API 成本控制实战:GPT、Claude、国产模型调用别只看单价

优先选择国产模型。这类任务对极限推理能力要求不高,重点是成本低、响应快、可高频使用。

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#人工智能
Claude Code 接入第三方 API 的配置方法

很多人以为 Claude Code 接第三方 API 很复杂,其实真正要做的事只有一件:先看你的客户端支持哪种供应商入口。如果你用的是第三方聚合 API,最稳的思路就是先准备好 base URL、令牌 和 模型 ID,再按客户端支持的方式填进去。

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#语言模型
我为什么把 Codex 接到第三方 API:GPT-5.5 做主力,轻任务切 5.4 Mini 省钱

本文分享了使用Codex和GPT模型组合进行工程开发的经验。Codex的核心价值在于能实际参与工程流程,包括读代码、改文件、跑测试等,而非仅提供建议。作者建议分层使用模型:复杂任务用GPT-5.5确保质量,日常任务用GPT-5.4平衡成本,轻量任务用GPT-5.4Mini节省开支。通过配置第三方API,可以在保留强模型能力的同时优化成本。关键技巧包括:明确需求描述、让GPT-5.5先拆解方案再执行

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#java#人工智能
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