面对ChatGPT Plus在嵌入式开发中配额不足、上下文难以连续的问题,一位开发者提出了一种创新的多模型联动方案:利用GPT负责分析、定方案和审代码,而将具体的代码生成任务交给成本更低的DeepSeek。这种“决策与执行分离”的模式旨在在保证上下文连贯性的同时大幅降低Token消耗。然而,如何在模型间高效传递信息以避免冗余开销,仍需依赖更智能的Agent框架来协调。
原文链接:Linux.do
面对ChatGPT Plus在嵌入式开发中配额不足、上下文难以连续的问题,一位开发者提出了一种创新的多模型联动方案:利用GPT负责分析、定方案和审代码,而将具体的代码生成任务交给成本更低的DeepSeek。这种“决策与执行分离”的模式旨在在保证上下文连贯性的同时大幅降低Token消耗。然而,如何在模型间高效传递信息以避免冗余开销,仍需依赖更智能的Agent框架来协调。
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