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主题:模型价格与额度

今日 36 条
6月19日周五
  1. OpenRouter Blog36

    如何把 OpenClaw 连接到 OpenRouter

    OpenClaw 内置 OpenRouter 支持,用一条 `openclaw onboard` 命令即可接入,一个 key 覆盖 70+ 提供商的 300+ 模型,并自动做提供商故障转移。OpenRouter 按量付费平台费为 5.5%,自带 key 的 BYOK 费为等效成本的 5%,另有 20+ 免费模型可按 token 零成本使用。

6月18日周四
6月17日周三
  1. Hugging Face Blog78

    智谱发布 GLM-5.2:面向长任务、支持 1M 上下文并采用 MIT 开源

    智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长任务能力,首次在 1M token 上下文上稳定支持长程工作,并以 MIT 协议开源。它引入 IndexShare 架构,每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下把每 token FLOPs 降低 2.9×,同时改进 MTP 层使投机解码接受长度最多提升 20%。

    推荐理由:GLM-5.2 把 1M 上下文和编码能力做成开源模型,读者可据此判断它在长任务上与闭源前沿的差距。

6月16日周二
  1. OpenRouter Blog62

    OpenRouter 推出 subagent 工具,让模型把杂活下派给更便宜的 worker

    OpenRouter 上线 openrouter:subagent 工具,在 tools 数组里加入后,前沿模型可在生成过程中把自包含任务下派给更小、更便宜、更快的 worker 模型,由 worker 处理完再把结果传回。

    推荐理由:OpenRouter 上线 subagent 工具,让前沿模型把机械子任务下派给更便宜的 worker 模型,并给出成本差与计费方式。

6月15日周一
  1. OpenRouter Blog58

    OpenRouter 教程:用 preset 让 Agent 在模型下线时继续运行

    OpenRouter 发布教程,介绍用 preset 替代硬编码模型 slug,让请求在模型被下架或限制时自动切换到备用模型。preset 是服务端命名配置,包含模型、备用模型、provider 规则、参数和 system prompt,代码里用 @preset/customer-support 引用,改一处即可全局生效,无需重新部署。

    推荐理由:OpenRouter 官方给出用 preset 替代硬编码模型 slug 的做法,读者可据此把模型下线变成一次配置修改。

6月13日周六
  1. OpenRouter Blog62

    OpenRouter 官方指南:如何用 :floor 和 max_price 拿到最低 LLM 推理成本

    OpenRouter 发布教程,说明如何用 :floor 后缀把请求路由到该模型最便宜的供应商,效果等同于 provider.sort: "price",并用 max_price 设置每百万 token 的硬性价格上限,超限请求直接失败。

    推荐理由:OpenRouter 官方给出按价格路由、预算上限与免费额度的具体配置,可对照自己的调用成本逐项排查。

6月12日周五
6月11日周四
  1. OpenRouter Blog72

    OpenRouter 推出 advisor 工具,让任意模型在生成中调用更强模型

    OpenRouter 上线 openrouter:advisor 工具,执行模型在生成过程中遇到难题时可调用另一个模型求助,执行方和顾问方都可以是 OpenRouter 目录里任意厂商的任意模型。

    推荐理由:OpenRouter 上线 advisor 工具,让便宜模型在关键节点调用强模型,读者可据此估算混合调用的成本结构。

  2. Google DeepMind Blog62

    Google DeepMind 发布 DiffusionGemma:文本生成最高提速 4 倍

    Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式一次性生成整块文本,在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒,RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。

    推荐理由:Google 发布实验性开源文本扩散模型,给出 4x 推理加速与本地部署的硬件门槛,适合关注本地推理速度的开发者。

6月10日周三
  1. Amplitude Blog26

    Amplitude 如何打造能告诉我们下一步该做什么的产品:Amplitude Wave 内幕

    Amplitude 推出主动式产品 Agent Amplitude Wave,持续分析 Amplitude 数据中的信号,给出产品改进机会、产品规格与验证实验,并追踪后续结果。其内部首版机会反馈好评率约 5%,通过自我迭代已提升至 70% 以上。Amplitude 每天处理近 800 亿事件、每月超 2.5 万亿事件,Wave 在平台全量启用时使用这些行为上下文,并可扩展至外部 MCP 连接。