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#Costs/usage limits

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9/30Wed
  5. Hacker News · AI 编程经验问答38

    Ask HN：AI 编程智能体用量超限时如何切换而不丢上下文？

    一位开发者询问如何在 Codex 与 Claude Code 等 AI 编程智能体之间切换，以应对单个工具的用量限制，核心诉求是切换时不丢失正在进行的上下文和任务。他表示找到的少数方案都缺乏关注度，并说明自己目前无法承担从每个智能体每月 20 美元涨到 100-200 美元的套餐升级。

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  7. Habr · Codex76

    OpenAI releases GPT-6.1 Sol, with API pricing at roughly one-fifth of Astra's

    OpenAI has released GPT-6.1 Sol for coding, document processing, and task automation. The company says it comes close to GPT-6 Astra on some tests. On DeepSWE 1.1, a benchmark of real-world codebase tasks, the model matches Astra while costing about one-fifth as much to run. On OSWorld 2.0, which tests app control, it beats GPT-6 Sol by 7 percentage points at the highest reasoning tier.

    Why it matters: GPT-6.1 Sol matches Astra on DeepSWE 1.1 at roughly one-fifth the cost, which gives you a sense of how the price-performance tradeoff for coding tasks has shifted.

9/29Tue
  1. Tproger · Программирование88

    OpenAI 在 DevDay 发布 GPT-6.1 Sol，价格仅为 Astra 的五分之一

    OpenAI 在 9 月 29 日旧金山 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol，API 名为 gpt-6.1-sol，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入 0.10 美元，标准价格是 GPT-6 Astra 的五分之一。

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    Why it matters: OpenAI DevDay 发布 GPT-6.1 Sol，价格降至 Astra 的五分之一，并同步更新 Codex、Agents API 与插件体系，可据此判断成本与工具链变化。

  5. 沉默王二75

    Claude Opus 5.5 提示词指南实践：删掉 think carefully、按任务调 effort

    作者根据 Claude 官方新出的提示词指南，整理出在 Claude Code 中使用 Opus 5.5 的几条做法。官方称 Opus 5.5 每次回复前都会自行决定思考多少，删掉提示词里的 think carefully 后回复更早且质量没有下降，作者用 grep 命令清理了 CLAUDE.md、rules 和 Skill 中的这类指令。

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9/28Mon
  1. Habr · Claude Code62

    按每小时 token 消耗给五家 API 网关排成本：Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol 对比

    作者导出自己 49 个 Claude Code 会话、138 小时活跃工作的日志，统计出每小时平均消耗 1530 万缓存读取、86 万缓存写入、5.1 万输出和 560 普通输入 token，再按这套固定用量给 TeamoRouter、LiteAI、RouterAI、Polza AI、ProxyAPI 五家 API 网关算每小时花费。

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  3. 沃垠AI22

    即梦AI上线「样片模式」：480P草稿抽卡后原生升清1080P，视频成本降38%

    即梦AI网页版上线「样片模式」，先用480P生成草稿、满意后再原生升清为1080P成片，480P成本仅为1080P的1/8。以即梦998元连续包月档为例，15s视频480P抽卡2次加升清共99元，直接1080P抽卡则需156元，省38%。该模式在画布中也可用，保留Seedance 2.5的全能参考、首尾帧、智能编辑能力，暂不支持3分钟超长视频。

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  4. V2EX · Codex34

    Codex Plus 账号自动重置 5 小时额度方法：定时任务触发额度消耗

    有用户在 Codex 定时任务中设置每天 5:50、11:00、16:10 发送内容为 111 的消息，并忽略技能、上下文和记忆，以此触发额度消耗、提前重置 5 小时限额，实测消耗约 2%。该方法受触发时间和模型强度影响，6-luna 因消耗过省无法触发，改用 6-sol 轻度后可正常触发；后续该方式在 Codex 上失效，但在 Claude 上仍可正常触发。

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  5. Habr · Вайбкодинг26

    对 AI 狂热的一些冷思考：工具好用，但别急着宣布程序员不再被需要

    一位开发者用两个晚上靠 AI 写出一个猫粮商店，工具确实好用，但作者提醒：从"我配好了自动浇水"到"农艺师不再被需要"之间还有很大距离。他建议开发者先在自身实验里弄清哪些活能交给 AI、哪些必须逐步检查、哪些自己做更省心，并注意助手反复修补上一次修补后果时，方案就已不再划算。作者还指出，"加快团队速度"的要求背后往往藏着缺乏规划、承诺 4 周变 8 周等真问题，而 AI 只是被预先选好的手段。

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9/27Sun
9/26Sat
9/25Fri
  3. AI炼金术32

    PureblueAI 鲁扬：把 prompt 当货架空间，把 GEO 当量化交易

    PureblueAI 鲁扬提出 GEO 与 SEO 是两个物种：SEO 有规则可循，GEO 是黑盒，只能用一个模型去学习另一个模型。他把 AI 引用内容拆成漏斗，用因子挖掘的方式做 GEO，并指出豆包偏爱抖音视频、海外模型偏爱官网和 Reddit。他认为 prompt 正在成为新货架，AI 消费闭环已开启，酒旅品类已开始抽佣，常规 8 个点、部分品类 12 个点。

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9/24Thu
  1. AI异类弗兰克22

    豆包工作新增目标模式与计划模式，一人公司用它扛起两条业务线

    豆包工作完成一轮升级，新增目标模式和计划模式，并上线任务队列、在线编辑 md 文件等能力。目标模式按预设验收标准逐项校验、不达标自动返工；计划模式先输出 Markdown 实施计划，确认后才动文件，作者称同一复杂任务走计划模式的 token 消耗更低。豆包 2.1 Pro 更新后，大部分编程工作也可在豆包工作内完成，并直接输出 markdown、HTML、飞书文档等格式。

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9/23Wed
  3. Tproger · Программирование80

    Anthropic Releases Flagship Model Claude Opus 5.5

    On September 22, Anthropic released its flagship model Claude Opus 5.5, aimed at developers and teams who want agents to handle multi-step tasks like coding and data analysis. The company says it delivers better performance and lower cost than Opus 5.

    Why it matters: Anthropic's published pricing and the default workload cost reduction help developers estimate the migration cost for long-running agent tasks.

9/22Tue
  1. Sebastian Raschka72

    小米发布开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro，在 Artificial Analysis 智能指数上以 46 分成为开源权重模型第一，每任务成本 0.13 美元，输入 0.435 美元/1M tokens、输出 0.87 美元/1M tokens，采用 1.02T 总参数、42B 激活参数的 MoE 架构。

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    QuotedArtificial Analysis@ArtificialAnlys

    MiMo-V2.6-Pro debuts as the top open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index (46). At $0.13 per Intelligence Index task, it lands on the Intelligence vs. Cost per Task Pareto frontier @Xiaomi has just released MiMo-V2.6-Pro, an open weights model with major advances in intelligence over its predecessor, MiMo-V2.5-Pro (Intelligence Index: 26). Despite the improvement, it retains the same attractive pricing at $0.435 per 1M input tokens (with a 99% cache-hit discount) and $0.87 per 1M output tokens. This makes MiMo-V2.6-Pro one of the most cost-efficient models to deploy. MiMo-V2.6-Pro is an MoE model with 1.02T total parameters and 42B active parameters. Stay tuned for additional analysis of the model. Check out MiMo-V2.6-Pro full benchmarking breakdown here: https://artificialanalysis.ai

  3. Habr · Cursor40

    为什么 98% 的 LLM 开发成果取决于生态而非模型本身

    俄罗斯软件公司 Diasoft 董事会成员 Alexander Sakharov 提出，语言模型本身只贡献约 2% 的 AI 开发成果，其余 98% 来自指令、门禁、流程、记忆和人员构成的“生态”。Diasoft 的 AI Driven 版 Digital Q 生态由约 40 个智能体组成，每个阶段都设有质量门禁，团队约 20 人、耗时六个月完成向智能体方案的全面切换。

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9/21Mon
  2. Hacker News · Vibe Coding 讨论44

    Quesma 首届 token 经济学黑客松：18 GB 编程智能体记录里，token 都烧在哪了

    Quesma 举办首届 token 经济学黑客松，五支队伍用一晚时间分析 18 GB 编程智能体对话记录，寻找 token 浪费点。有团队发现压缩上下文后 59% 的文件读取是重复读取，Codex 会话中压缩占比 25.9%、Claude Code 为 10.3%；另有队伍做出 Progress Guard 演示，用于检测智能体反复跑测试却不改代码的死循环。

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  4. Vibe Code Textbook · Articles66

    不稳定测试：重跑变绿对智能体意味着什么

    文章用概率模型算出，失败率 1% 的测试要跑 299 次才有 95% 概率被发现，而单次重跑有 99% 概率变绿，因此重跑通过几乎不提供信息。作者建议智能体循环中不要用重跑覆盖原始失败记录，并把已知不稳定测试单独标记，例如用 pytest-rerunfailures 的 @pytest.mark.flaky(reruns=n) 按测试标注，而不是全局 --reruns 3。

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9/20Sun
9/19Sat
9/18Fri