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前阵子在一个技术群里看到一条消息:"我的 Claude 被限流了,这会儿没法用,谁有能用的账号借我顶一下。"
最近几个月,AI 模型的价格战打得越来越狠。DeepSeek V4-Pro 永久降价 75%,百万 Token 输出只要 6 块钱;小米 MiMo-V2.5 更...
6 月 2 日,OpenAI 宣布 Codex 的核心能力将完整并入 ChatGPT,周活突破 500 万。AI 从开发工具变成了通用生产力工具。
无锡上线了一个城市级的 Token 超市,三十多家模型厂商接入,按用量收费,跟水电表一样。企业接入 AI 的门槛降到了前所未有的低点。
这类问题的难点是:它通常不是一次性故障,而是每天多一点重跑、每周多一点返工,最终在月报里变成难解释的成本偏差。
最近在和几支做 AI 应用的团队交流时,听到一个很典型的事故:某创业团队在多环境复用同一上游 API Key,凭证在协作流转中外泄,被中转服务持续调用。团队发现...
同一个模型名、相似的任务输入,线上表现却波动明显。表现形式通常不是“直接报错”,而是:
在很多 AI 应用落地项目中,前期关注点通常是“效果能不能跑通”,中后期问题会变成“成本为什么越来越难解释”。
问题也随之变化:过去关注“模型效果”,现在更关注“调用成本是否可控、可解释、可优化”。
过去两年,大模型能力持续增强,Agent 和自动化流程在研发、运营、客服等场景快速普及。
在企业大模型落地过程中,团队普遍能看到月度费用总额,但难以回答“具体由谁、在哪个项目、哪类调用产生”。本文给出一套可落地的工程方法:通过“虚拟凭证 + 运行时注...
随着大模型(LLM)在企业生产环境的全面落地,AI 支出已逐渐成为继云服务器、带宽之后的第三大“电费”。然而,在实际治理中,技术负责人往往面临三个核心痛点:
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