- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI
Jetbrains官宣全新AI CLI：Gemini大模型免费用！
JunieCLI支持目前主流的大模型：OpenAI（Codex/GPT系列）Anthropic（Claude系列）Google（Gemini，含最新Flash3）⚫Grok（xAI）官方还放了个福利：新用户默认赠送 BYOK定价：自己的钥匙开自己的锁JetBrains这次在定价上很"开源精神"：BYOK（BringYourOwnKey）：用你自己的模型APIKey，JetBrains不收额外平台费或直接用JetBrainsAI 订阅：已有许可证的用户无缝接入团队友好：支持按合规/成本/性能需求灵活选模型，不影响企业治理个人锐评：这招很聪明——既降低尝鲜门槛，又避免被单一模型厂商"绑定"，开发者终于有"模型自由"了✨跨平台工作流
89910编辑于 2026-03-20 IDEA 官宣全新AI CLI：Gemini大模型免费用！
Junie CLI 支持目前主流的大模型： OpenAI（Codex / GPT 系列） Anthropic（Claude 系列） Google（Gemini，含最新 Flash 3） ⚫ Grok BYOK ：自己的钥匙开自己的锁 JetBrains 这次在定价上很"开源精神"： BYOK（Bring Your Own Key）：用你自己的模型 API Key，JetBrains 不收额外平台费 或直接用 JetBrains AI 订阅：已有许可证的用户无缝接入 团队友好：支持按合规/成本/性能需求灵活选模型，不影响企业治理 个人锐评：这招很聪明——既降低尝鲜门槛，又避免被单一模型厂商" 绑定"，开发者终于有"模型自由"了✨ 跨平台工作流：一个智能体，处处可用 现代开发早就不止在 IDE 里了： 现在，同一个 Junie 智能体可以： ️ 在你本地终端跑重构任务 在 GitHub Actions
95210编辑于 2026-03-31被 OpenClaw API 费用吓到？Hermes Agent 免费开源 + 国产模型省钱方案
费用对比方案月API费用（估算）说明OpenClaw+Claude$30-80ClaudeAPI价格高OpenClaw+GPT-4o$20-60GPTAPI中等Hermes+DeepSeek¥10-30 费用只来自于模型API调用，而你可以自由选择最便宜的方案。 省钱方案一：DeepSeekAPIDeepSeek-V3是目前性价比最高的大模型之一：价格DeepSeek-V3Claude3.5GPT-4o输入¥1/百万token$3/百万token$5/百万token 包含服务器在内的总月费：方案服务器API总计Lighthouse+DeepSeek8.25元~15元23.25元/月Lighthouse+Ollama52.5元(4C8G10M)052.5元/月本地电脑 立即前往腾讯云官网选购HermesAgent专属云服务器FAQ：Q1：国产模型和Claude/GPT的质量差距大吗？
2.5K30编辑于 2026-04-16- 来自专栏新智元
300亿参数大模型免费用，网友：真香
· 用户界面/集成：开放式助手提供了API、webhooks和其他整合方法，使对话式人工智能更容易嵌入到不同的应用程序中。 这两种模型的语言系统都是基于一个300亿个参数的LLaMA模型。与Alpaca或Vicuna一样，这些模型是经过「指令微调」的，与ChatGPT不同，没有通过人类反馈的强化学习（RLHF）进行改进。 但未来不好说，可能会有一个选项，以优化为目的，和模型供应商分享用户的聊天数据。 网友评论 英伟达大神Jim Fan在推特表达了自己的看法，他认为HuggingChat这个300亿参数的开源大模型，简直就是ChatGPT的平替。 实际上，Hugging Face和OpenAI相比有一个优势，那就是，商店里的APP可以是已经由Hugging Face发布的多模态模型。
52920编辑于 2023-05-09 - 来自专栏星哥的AI自留地
DeepSeek-R1-70B的大模型免费用
今年年初最火的大模型非DeepSeek莫属，如果想要使用Deepseek的接口就需要购买，而今天星哥给大家一个免费白嫖的DeepSeek-R1-70B的方法。 7BDeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 14BDeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32BDeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8BDeepSeek OpenRouter介绍OpenRouter是一个统一的API服务平台，它能把各种大型语言模型和服务集成到一个统一的接口中。 用户通过简单的配置和调用，就能访问多个预训练的大模型，不用自己部署和维护这些模型。不过它也有一些限制，除了标识为Free的免费模型外，其他模型的调用都会产生费用，而且目前不支持微信、支付宝等支付方式。 填写API密钥2.输入添加模型点击“添加”填写：deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b:free3.测试然后点击聊天，选择模型deepseek/deepseek-r1
1.9K01编辑于 2025-05-01 - 来自专栏时来之笔
2026 大模型 API 免费额度汇总
，适合预算敏感型无穹 Infini-AI 服务平台2026 大模型 API 免费额度汇总清单 国家超算平台国家超算平台为开发者提供了极为丰厚的新用户注册福利，支持调用多款当前最新的前沿大模型。 领取地址： 百度智能云千帆控制台️ 领取步骤：访问千帆大模型平台阅读并同意用户协议后，系统将自动开通千帆大模型平台并发放新用户免费Tokens额度。 其他： Kimi-K2-Instruct、bge-large (向量模型)、qianfan-sug-8k。 进入“混元大模型”页面，点击“开通服务”。在“资源包管理”或“权益中心”查看自动到账的 100 万额度。 右上角选择点击 "Get API Key" 即可获得API key进行调用。
49.8K340编辑于 2026-03-17 - 来自专栏开源技术小栈
快速接入讯飞星火认知大模型2.0，200万令牌免费用！
导言 随着国内的语言大模型不断兴起，科大讯飞的星火大模型，阿里的通义千问，百度的文心一言等。这些大模型给我提供了很好的便利。 同时星火大模型提供了开放 API 功能，同时提供更多SDK，使得我们能够将大模型接入到我们自己的项目当中。 星火大模型 星火认知大模型(Starfire Cognitive Mode1)是一种基于人工智能技术的认知模型，旨在模拟人类的思维和认知过程。 该模型结合了自然语言处理、机器学习和知识图谱等技术，能够理解和处理自然语言，并具有一定的推理和判断能力。 星火认知大模型的核心思想是通过对大量的语料进行训练和学习，从而使其具备理解和回答问题的能力。 准备工作 星火认知大模型访问地址：https://xinghuo.xfyun.cn/ API免费试用 注意：这里必须要先注册账号(有账号直接略过) 1、创建一个新应用，绑定应用产品（默认创建了一个应用）
2.2K20编辑于 2023-10-26 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：构建智能大模型运维体系：模型健康度监测系统实践.8
引言 大型语言模型已成为各行各业的核心基础设施。从客户服务到内容创作，从代码生成到科学研究，大模型正深度融入企业的核心业务流程。 传统的系统监控工具如Zabbix、Prometheus等虽然能监控基础硬件资源，但无法深入理解大模型服务的特殊行为模式，无法感知模型推理的内在质量，更无法预测服务性能的潜在风险。 今天我们将以模型健康度监测系统为例，深度剖析现代大模型运维平台的设计理念、技术实现与创新亮点。通过详细的流程分析、架构解读和实践场景说明，为构建智能化的模型运维体系提供完整的实践参考和技术路线图。 多层次监控体系 系统构建我们采用了四层级的立体化监控架构，每一层都针对大模型服务的特定维度进行深度监控：系统资源层：基础硬件资源监控（CPU、内存、磁盘、网络），确保运行环境稳定模型运行层 ): """智能性能评分算法 - 基于大模型服务特性的专业评分体系""" score = 100 # 基准分数 # CPU性能 (权重: 25%) - 考虑到大模型推理对CPU
43743编辑于 2026-02-05 - 来自专栏OI
YbtOJ 594「费用流」大图书馆
YbtOJ 594「费用流」大图书馆 题目链接：YbtOJ #594 小 A 新开了一个大图书馆（初始里面没有书）。 书的类型有 n 种，其中第 i 种书的价格为 c_i。 为了消去存下来再次使用的书的强制购买费用，考虑定义一个“卖书”操作，即如果在强制购买之前手上已经有需要的书了，可以把手上这本卖了。具体地，将花费减去 c_i，并将这本书提交到上一次需要这本书的那天。 q.push_back(to):q.push_front(to),0),vis[to]=1); return C[T]<inf; } I void MCMF(){//最小费用最大流 RI
1.8K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏AI相关
大模型API的token是如何计算的？
今天来讲一个比较简单且常见的话题：大模型调用时token数量是如何计算的？ 在我们日常使用大语言模型（LLM）API时，比如OpenAI、Anthropic或其他厂商的接口，token数量几乎是一个绕不开的问题。 无论是控制调用成本，还是预估模型上下文长度，都离不开对token计算方式的理解。比如我在某个平台调用大模型API的时候就会有一些相关的参数：看着这些参数有时我会不禁发问：token到底是什么？ 例如：GPT系列使用tiktoken（基于BPE编码）Claude使用AnthropictokenizerGemini使用自家SentencePiece编码器输入与输出Token的计算方式在调用大模型API 理解它，才能真正掌握大模型API的成本和性能。希望这篇文章能帮你在与LLM的交互中，更“省钱”、也更“聪明”。
3.6K20编辑于 2025-11-10 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型的本地 API 服务：FastAPI 封装与接口鉴权.44
核心概念大模型本地 API 服务：把本地电脑或服务器上的大模型，变成一个 "可随时呼叫的工具人"。不用连云端，本地就能通过指令调用它干活，数据全程不泄露。 基础了解2.1 本地 API 服务的优势解决云端痛点：云端大模型有隐私泄露风险、要付调用费、没网用不了，本地 API 服务完美规避这些问题。 降低使用门槛：封装后，不懂大模型底层的开发者，也能通过简单指令调用大模型能力。2.2 FastAPI 是什么轻量高效的 Python 框架：专门用来搭建 API 服务，比传统框架快很多，支持并发请求。 服务器接收请求后，先验证凭证是否正确，比如 API Key 是否存在、未过期，验证通过才让大模型处理请求。核心流程：1. API 的内存资源不会被无限占用；轻量化：令牌是字符串，传输快，适配大模型 API 的低延迟需求。
62753编辑于 2026-03-13 - 来自专栏机器之心
免费用！阿里通义大模型上新，超逼真音视频生成SOTA！
背景 近年来，随着语言大模型的迅速发展，虚拟主播、虚拟助手等应用得到了广泛的推广与使用。 至于视频解码，我们设计了一个 GAN 模型（复用 ChatAnyone），它根据从参考视频中随机选取的参考帧为基础，并按照 DiT 模型预测的头部姿态和混合形状系数生成新的视频帧。 该模型能以 30FPS 的速度生成分辨率为 512×512 的帧，满足实时推理的需求。 值得注意的是，通过对比包含和不包含运动分支（Ours w/o motion）的模型表现，可以看出完整模型实现了更低的 WER，这证明了结合视觉监督能有效提升生成音频的感知质量。 头部运动累积热图 在实时性方面，我们的方法通过创新地采用 flow matching 技术以及相对紧凑的模型架构（仅包含 8 亿个参数），实现了音视频的实时同步高质量输出。
1.2K10编辑于 2025-04-16 - 来自专栏Java实战博客
自建Sub2API – Ollama 自建大模型API管理页 – AI IDE – CodeX使用本地模型
Sub2API 就是给 Ollama 套了一层 “企业级门面”，让你本地跑的大模型，能像商用 API（OpenAI 格式）一样被各种软件直接调用，还能管权限、控流量、做多模型调度。 Ollama启动 本篇不强调Ollama，因为很多Windows平台的电脑，跑大模型性能很差。这里只描述的Ollama启动，供Sub2API使用。 Ollama本地启动服务。 Sub2API启动 Sub2API 是一个开源的 AI API 网关与管理平台，核心是把你本地（如 Ollama）或云端（如 OpenAI、Claude）的 AI 模型，统一转换成标准的 OpenAI | grep "admin password" sub2api | Generated admin password (one-time): 790d9c820cde6a2c265457ac8b875669 简单说：分组 = 模型资源池 + 调度单元 + 权限边界。 随便起个名字就好 这个其实分组，没啥太大意义，只要是用于后续 创建Sub2API的秘钥，配置外部API信息都需要绑定我们的分组。
5.7K30编辑于 2026-04-20 - 来自专栏token的技术分享
基于.NET8的AI大模型管理
AIDotNet API AIDotNet API 是一款强大的人工智能模型管理系统，其主要目的是为了实现多种AI模型的统一管理和使用。 此外，AIDotNet API还支持多种AI大模型，包括OpenAI、星火大模型、Claudia、智谱AI、Ollama、通义千问（阿里云）、AzureOpenAI以及腾讯混元大模型，满足了用户对各种AI 基于.NET Core 8实现使用EntityFrameworkCore对于数据库操作。基于MiniApis提供WebAPI服务。 功能实现 支持用户管理 支持渠道管理 支持token管理 提供数据统计预览 支持日志查看 支持系统设置 支持接入外部Chat链接 支持支付宝购买账号余额 AI大模型支持列表 OpenAI （支持function ） 星火大模型（支持function） Claudia 智谱AI Ollama 通义千问（阿里云） AzureOpenAI（支持function） 腾讯混元大模型 支持数据库 SqlServer 配置类型
40610编辑于 2024-05-28 - 来自专栏前端西瓜哥的前端文章
动态规划模型：背包二维费用问题
在阅读本文之前，建议先看看我的另一篇文章（只关注 “重量” 一个维度）： 《动态规划模型：0-1背包问题》 背包二维费用问题，是在原本 “重量” 的单一维度上，加上 “价值” 维度。 结尾 二维费用问题，需要将值用来保存最大价格，并在更新状态时做装入和不装入两种情况的比较，取其中比较大的。 我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更多前端知识。 ----
57010编辑于 2022-12-21 - 来自专栏软件测试学习
怎么通过API调用AI大模型获取响应结果
要通过api在代码里面去调用大模型，需要先申请大模型的api key,以deepseek官网为例，apikey的申请地址：https://platform.deepseek.com/api_keys 目前 代码案例的话，deepseek官网就有提供最简单的案例： https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ 调用上面的代码，需要安装依赖： pip install openai 通过上面2篇文章，一个是可以将大模型切换为其他第三方平台的api进行调用，有的平台注册会赠送一定的体验额度，可以临时用于代码调试啥的，另一篇文章的话，是可以将代码里面的apikey以及对应的api地址等信息放到配置文件里面 模型列表可以参考：https://huggingface.co/deepseek-ai/models https://modelscope.cn/models
5K10编辑于 2025-06-23 - 来自专栏叶子的数据科技专栏
使用自己的大模型 api 在表格中生成
免费当然很好，但是当你薅了大几千次 qwen 之后，他会不断的给你显示"等待中"。那么，花钱行不行呢？问题来了，他是免费的...想花钱也没地方花... 本项目用来解决下面几个痛点： 在线表格无法选择 api 供应商 在线表格可能会触发大型批量使用限制 效果展示 GitHub - sandy9707/ai-cellfill-excel 使用方式 首先需要完成配置 ，在.config文件里面输入自己的模型 api 和密钥，然后把需要启用的 api 的 ENABLED 改成 true. 第一列是自动生成的，包含了获取到的系统提示词文件和调用到的 api 模型名称。 第二列是需要填写的用户提示词，写入后将依次调用 api 回答。 第三列是是否需要生成，主要用于对结果不满意需要重新生成的情况，通过填入合适的数字决定是否调用 api 进行生成或重复生成。 第四列是生成结果。
52510编辑于 2025-05-23 - 来自专栏MavenTalk
开源社区大模型目前面临的8大瓶颈问题
但面对商业化的ClosedAI和OpenAI等语言模型，还存在一些瓶颈。 数据量不足，预训练数据有限 开源社区很难获得大规模高质量的数据集来进行模型预训练，导致其模型质量无法与业内巨头相提并论。 数据量的不足直接限制了模型的表达能力和推理能力。 算力资源有限，GPU/TPU数量相对较少 开源社区几乎没有足够的GPU/TPU来训练超大规模的模型参数，很难进行长时间的预训练，无法匹敌巨头公司拥有的算力优势。算力的缺乏是开源模型质量提升的硬限制。 商业化受限，收入有限，难以持续投入 开源社区很难直接通过模型商业化来获得持续的财务支持，长期投入会面临资金短缺问题。 模型泛化、可解释性与安全性等方面有待提高 开源模型的可解释性和安全性还需要加强，部署时存在不确定性，这也是限制其应用的一个因素。
64830编辑于 2023-09-06 - 来自专栏LLM API
Gemini 3 Pro 国内怎么购买 API Key 及大模型 LLM API 试用指南
摘要：Google再次刷新了多模态大模型的上限。本文将为您权威解读Gemini3Pro的核心特性（超长上下文、原生多模态），并为国内开发者提供一份详尽的GoogleGeminiAPI购买与接入教程。 作为大模型领域的“原生多模态”霸主，Gemini系列一直以其恐怖的上下文窗口（ContextWindow）和对视频、音频、图像的“全知全能”理解力著称。 3.聚合：不仅是GPT，更是您的Gemini专属通道大模型API聚合平台早在Gemini1.0时代就已完成了与GoogleVertexAI的深度对接。 https://api.n1n.ai/v1",#关键：n1n聚合接口api_key="sk-NxN..." 金融研报分析：一次性扔进去50份PDF年报，让大模型进行横向对比分析。5.常见问题(FAQ)Q:我现在能通过聚合用上Gemini3Pro吗？
6.8K20编辑于 2026-01-24 - 来自专栏老张的求知思考世界
全链路压测(8)：构建三大模型
梳理核心链路的一个重要目的是获得流量模型。但在全链路压测中，除了流量模型，业务模型和数据模型一样重要。这篇文章，为大家介绍如何构建这三大模型。 下图是一个常见的电商双11大促时候的业务场景模型图，我以这个思维导图为例来做分析说明。 峰值流量模型 预估的流量模型要以峰值流量场景来预估，否则很可能由于错误的预估导致准备不足而致使大促期间线上出现问题。这不仅是一个技术和监控的问题，还要综合考虑本次大促期间业务目标以及业务转化率的因素。 预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。 ，确认以下信息： 是否有热点数据相关的操作：比如说所有用户秒杀同一件商品； 不同类型数据处理逻辑有差异时，需通过测试数据多样化提高性能测试代码覆盖率； 缓存数据：要确认是否有缓存，缓存大小为多少（排除大key
1.6K30编辑于 2022-05-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号