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国内大模型 API 价格横评：各家定价对比与四大省钱技巧

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一位开发者在 V2EX 分享了搭建国内大模型 API 中转服务的实践经验，并对主流国产大模型定价进行了横向对比。价格数据显示，DeepSeek V4-Pro 输入/输出价格为每百万 token 8.99 元/26.96 元，推理能力最强；DeepSeek V4.1 Flash 定价 1.99 元/7.99 元，主打性价比；通义 qwen-plus 以 0.8 元/2 元成为对比中最便宜的选项；豆包方面，Seedance 主作文生视频，Seedream 文生图定价每张 0.3 元，具备差异化优势。作者总结了四条省钱技巧：其一，分类、摘要、改写等简单任务选用 Flash 或 qwen-plus 级模型，成本可降低约 10 倍；其二，利用 DeepSeek 缓存机制，命中价格仅为未命中的五十分之一，建议将系统提示词置于请求前部以提高命中率；其三，利用闲时定价，晚 6 点后及周末调用享半价；其四，通过企业中转批量采购获折扣，单个 Key 即可调用所有模型。作者同时提示了实践风险：个人搭建的免费中转站存在高峰期排队、Key 随时可能被封等问题；也应避免所有任务都用 Pro 级模型造成浪费。文末作者向社区发起讨论，询问开发者月度 API 开销及成本控制方法。

事件分析

此次分享折射出国产大模型市场已进入精细化定价阶段。技术层面，DeepSeek 的缓存命中机制将重复前缀成本压缩至五十分之一，配合闲时半价策略，表明厂商正通过差异化计费引导开发者优化调用结构，提示词工程与成本管理已成为工程实践的组成部分。市场格局上，通义 qwen-plus 以 0.8 元/2 元的定价切入低成本场景，DeepSeek 依托推理能力占据高端，豆包凭借文生图、文生视频的多模态能力形成差异化，三者分层竞争态势明显。API 中转服务的出现，反映出企业希望以单一接口聚合多家模型、简化采购链路的需求，但个人中转在稳定性与合规性上的短板也暴露了该模式的风险。后续走向上，随着模型能力趋同，价格与生态或成竞争焦点，官方批量折扣与企业级中转有望逐步取代个人中转站，模型路由与智能降级策略或将成为开发者的标配工具。

核心观点：大模型竞争已从参数比拼转向每 token 成本的精打细算，价格分层与缓存优化正在重塑开发者的选型逻辑。

原文链接：V2EX 分享发现

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易安
易安作者
长期关注 AI Agent、软件工程、自动化工作流与个人生产力系统。喜欢把复杂技术拆成普通人也能上手的实践教程,也记录自己在工具链、编程、内容创作和知识管理上的真实折腾。
  • 分享 AI 工具、Agent 工作流与提示词工程的实战经验
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    前沿哨所

    • Claude 订阅页面惊现银联卡支付选项，国内用户直订有望？

      据 Linux.do 论坛用户反馈，在访问 Claude 网页版的订阅升级页面时，发现支付选项中出现了银联卡标识，且地址选择中可以选择中国（China）地址。该用户随即发帖询问是否已可直接订阅 Claude 付费服务，此帖引发社区热议，共有 28 个帖子、27 位参与者参与讨论。长期以来，Anthropic 旗下 Claude 系列模型未对中国大陆地区开放服务，国内用户订阅 Pro 等付费套餐通常需要海外信用卡或虚拟卡，且存在账号因地区限制被封禁的风险。银联是中国主要的银行卡清算组织，若 Claude 官方支付渠道真正接入银联，将显著降低国内用户的订阅门槛。不过，截至目前，Anthropic 官方并未发布任何关于支持银联支付或开放中国大陆服务的公告。该现象也可能只是支付页面的灰度测试、地区配置调整或显示异常，实际支付能否成功尚待更多用户验证。此外，即便支付环节放通，Anthropic 的服务条款对受支持地区仍有明确限制，国内用户直接订阅的合规与封号风险仍需自行评估。该消息的真实性及后续进展有待官方进一步确认。

      事件分析

      若银联支付接入属实，其背后可能涉及 Anthropic 与支付服务商的渠道合作调整，或为试探中国大陆付费市场的前置动作。中国是全球规模领先的 AI 应用市场，OpenAI、谷歌等厂商均在探索各种合规触达路径，Anthropic 此前也已逐步扩展亚太地区服务范围。从产业角度看，支付通道的开放往往先于服务区域政策调整，是观察大模型厂商区域策略的重要先行指标。但需注意，页面显示与实际可用性存在差异，历史上多家厂商出现过支付选项误显示或短暂灰度的情况。后续可关注两点：一是有更多用户完成实际支付验证的结果，二是 Anthropic 是否同步更新其受支持地区列表与官方公告。若确认为灰度测试，正式政策落地通常还需数周观察期。

      核心观点：支付通道是服务开放的先导指标，银联选项的出现或预示大模型厂商开始重新评估中国大陆市场。

      原文链接：Linux.do

    • 实测对比九大AI订阅服务：Anthropic性价比超OpenAI五倍以上

      知名半导体与AI行业分析机构SemiAnalysis发布研究报告，通过对市面上主流AI订阅服务进行极限测试，得出结论：Anthropic的订阅方案在性价比上大幅领先OpenAI，其提供的实际价值超过后者5倍以上。此次测试覆盖Anthropic、OpenAI、Meta、xAI、MiniMax、月之暗面、智谱、Cursor以及Cognition等九家公司的AI订阅计划。测试方法是对各家订阅方案的使用限额进行极限压测，量化评估用户在高强度使用场景下所能获得的有效价值，涉及产品包括Claude系列订阅、ChatGPT各档方案、Grok、Cursor等主流AI编程与对话工具。报告指出，订阅价格并不能真实反映用户实际可用额度，不同厂商在限额机制、模型调用策略、降级规则上差异显著，导致同等支出下的实际产出差距悬殊。研究还发现，AI编程场景是各家竞争最激烈的方向，额度政策直接影响重度开发者的工具选择。这一结论对个人开发者与企业采购AI工具具有直接参考意义，同时也引发了对AI订阅定价透明度与公平性的讨论。

      事件分析

      AI订阅服务的价值评估长期缺乏客观标准，厂商公布的限额信息往往模糊，SemiAnalysis以极限压测方式提供了可量化的横向对比框架，第三方测评正在成为影响用户决策的重要信息源。Anthropic在性价比上大幅领先，与其高额度策略直接相关——Claude Max等高端订阅以大量token额度锁定重度开发者，抢占AI编程这一高频刚需场景。此类测试结果可能倒逼OpenAI等竞争对手调整限额与定价结构，推动订阅服务向按实际可用量定价的透明化方向演进。在模型能力逐渐趋同的背景下，使用额度、限流策略与工程化体验正取代模型性能成为新的竞争焦点。MiniMax、月之暗面、智谱等中国厂商被纳入评测范围，也反映出国产AI产品在全球订阅市场的存在感上升。后续可关注各家是否会公开更详细的限额数据，以及订阅定价是否随推理成本下降而调整。

      核心观点：AI订阅竞争已从模型性能转向额度性价比，第三方极限测评正在重塑厂商定价策略与用户选择逻辑。

      原文链接：Hacker News

    • 国内大模型 API 价格横评：各家定价对比与四大省钱技巧

      一位开发者在 V2EX 分享了搭建国内大模型 API 中转服务的实践经验，并对主流国产大模型定价进行了横向对比。价格数据显示，DeepSeek V4-Pro 输入/输出价格为每百万 token 8.99 元/26.96 元，推理能力最强；DeepSeek V4.1 Flash 定价 1.99 元/7.99 元，主打性价比；通义 qwen-plus 以 0.8 元/2 元成为对比中最便宜的选项；豆包方面，Seedance 主作文生视频，Seedream 文生图定价每张 0.3 元，具备差异化优势。作者总结了四条省钱技巧：其一，分类、摘要、改写等简单任务选用 Flash 或 qwen-plus 级模型，成本可降低约 10 倍；其二，利用 DeepSeek 缓存机制，命中价格仅为未命中的五十分之一，建议将系统提示词置于请求前部以提高命中率；其三，利用闲时定价，晚 6 点后及周末调用享半价；其四，通过企业中转批量采购获折扣，单个 Key 即可调用所有模型。作者同时提示了实践风险：个人搭建的免费中转站存在高峰期排队、Key 随时可能被封等问题；也应避免所有任务都用 Pro 级模型造成浪费。文末作者向社区发起讨论，询问开发者月度 API 开销及成本控制方法。

      事件分析

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      核心观点：大模型竞争已从参数比拼转向每 token 成本的精打细算，价格分层与缓存优化正在重塑开发者的选型逻辑。

      原文链接：V2EX 分享发现

    • 朋友深夜被捕后，这位程序员搭建了一套家庭应急联络系统

      一位技术博主在朋友凌晨被捕的经历后，意识到自己的应急准备严重不足，随后详细介绍了构建个人应急系统的完整方案。文章首先建议打印一张实体紧急联系人卡片，塞进手机壳或钱包中，避免手机被没收或没电时无法联系亲友，同时提醒不要在执法人员面前解锁手机查询号码。核心方案是通过VoIP.ms服务搭建一个专用紧急电话号码：先申请一个易记的DID号码，为每位接听者设置呼叫转发条目并覆盖来电显示，再创建一个最多支持8人的Ring Group实现同时振铃，第一个接听的人负责处理事务。接听者需维护一份存放在Proton Drive的共享联系人表格，收录成员的法定姓名、律师联系方式、血型、过敏史等信息，以便按法律、医疗等不同紧急类型快速响应。作者还建议为紧急号码设置专属铃声并绕过勿扰模式，每月定期测试。在位置共享方面，作者尝试了OwnTracks和Grid两款开源方案，但均因电池消耗严重、位置数据滞后或bug问题而失败，最终妥协选择了Google Maps的位置共享功能，认为这是唯一稳定可用的选项，尽管这意味着向谷歌让渡更多位置数据。文章最后指出，若有人能提供统一的应急号码与位置共享服务，将是一个潜在的创业方向。

      事件分析

      技术看点在于用商用VoIP服务的呼叫路由能力（DID号码、来电显示覆盖、Ring Group并发振铃）低成本复刻了企业级应急通信链路，10美元余额即可运行数年，是个人开发者用简单服务组合解决复杂需求的典型思路。位置共享部分的选型过程更具行业意味：OwnTracks和Grid等开源方案在电池优化和数据可靠性上仍与商业产品存在明显差距，迫使一位注重隐私的作者最终接受Google Maps，折射出开源社区在实时位置服务这类需要持续后台运行、依赖系统底层权限的细分领域的长期弱势。文中关于不在执法人员面前解锁手机、预审律师资源等细节，也体现了Hacker News社区对数字权利与公民安全的持续关注。文末提出的统一化应急服务创业方向可能吸引隐私和安全导向的开发者跟进，但此类服务涉及敏感个人数据的集中存储，合规与信任门槛并不低。

      核心观点：当开源位置共享方案败给电池续航，连隐私倡导者也不得不回到谷歌怀抱，可靠性与理念之间的鸿沟正是机会所在。

      原文链接：Hacker News

    • ChatGPT 反复弹出「团队协作」横幅？油猴脚本一招移除

      近日，不少 ChatGPT 用户发现网页版界面反复弹出「与团队协作」的推广横幅，即使点击关闭后仍会再次出现，影响正常使用体验。这一横幅被称为「信标横幅」，主要目的是向个人用户推送 Team 团队订阅方案。Linux.do 论坛用户针对该问题发布了一个轻量级油猴脚本，可在浏览器端自动移除该横幅。脚本的工作原理是：利用 ChatGPT 关闭按钮上的 aria-label 无障碍属性「关闭 ChatGPT 信标横幅」作为定位锚点，通过 querySelectorAll 找到对应按钮后，向上追溯并移除其所在的 aside 容器元素，将横幅整体清除。为应对页面动态渲染导致的横幅反复出现，脚本借助 MutationObserver 持续监听整个文档树的 DOM 变化，一旦检测到横幅重新插入页面便立即触发清理逻辑。同时脚本将运行时机设置为 document-start，在页面加载最早期介入拦截，避免横幅闪现。脚本仅匹配 chatgpt.com 域名，未申请任何额外权限，代码总量不足二十行。帖子同时提醒，此类方案的有效性依赖于页面 DOM 结构与 aria-label 标签保持稳定，若 OpenAI 更新前端代码，脚本可能需要相应维护。该方案为受同一问题困扰的用户提供了零成本的本地化解决思路。

      事件分析

      技术层面，该脚本展示了两个实用技巧：一是 aria-label 等无障碍属性正被反向用作稳定选择器，因为这类属性通常比 class 名更不易随样式重构而变化；二是 MutationObserver 配合 document-start 时机，是应对 SPA 单页应用动态渲染的经典组合。产业层面，ChatGPT 界面出现推广性横幅，折射出 OpenAI 在 Team、Enterprise 等订阅层级上的转化压力，免费与个人付费用户正成为团队版的导流对象，产品界面开始承担增长职能。后续走向上，此类脚本的有效性高度依赖前端结构稳定，OpenAI 若调整 DOM 结构或引入类名混淆，社区需持续跟进维护；更长远的趋势是，随着 AI 产品商业化加速，浏览器扩展与用户脚本生态或将承担起「界面净化」的角色，平台推送意志与用户界面自主权之间的博弈将愈发频繁。

      核心观点：界面即广告位的商业化冲动正渗透 AI 产品，用户脚本成了个体对抗平台推送意志的轻量防线。

      原文链接：Linux.do

    • ChatGPT秒变Manus？开源项目用GitHub Actions让AI直接操作电脑

      Linux.do社区用户发布开源项目Agent Computer（desktop-bridge），目标是让普通ChatGPT账号获得类似Muse、Grok Bot、Dots等热门AI智能体的电脑操作能力。由于这些产品存在注册限制，不少用户难以体验，该项目借助MCP协议和OAuth授权，将ChatGPT接入一个可操作浏览器、执行命令、读写文件的云端桌面环境。具体使用流程为：Fork仓库并启用GitHub Actions，在GitHub设置中配置登录密码，通过GitHub Actions启动项目容器，在ChatGPT网页版添加插件并填入MCP地址，最后在授权界面输入密码完成连接。项目默认就绪后运行60分钟，结束后文件与浏览器状态将被删除，用户需提前下载结果；用量受GitHub账户配额与Actions条款约束。对于需要长期运行的用户，项目另提供Docker自托管方案。该项目定位为自托管的计算机使用MCP网关，支持共享桌面、人工接管和可复现的Docker测试。模型推理与任务推进仍由ChatGPT负责，项目本身只提供电脑与工具环境。项目代码完整开源在GitHub上，作者表示欢迎社区Star支持。

      事件分析

      该项目的技术亮点在于将MCP协议、OAuth授权与GitHub Actions的临时算力结合，以近乎零成本搭建计算机使用环境，印证MCP正在成为大模型接入外部工具的事实标准。ChatGPT开放MCP插件接入后，社区围绕「模型+工具网关」的创新明显加速，模型能力与执行环境解耦的分工模式日趋清晰，智能体产品的竞争焦点正从模型本身转向工具链与执行环境。该方案也存在明显约束：GitHub Actions对免费额度与使用条款有严格限制，60分钟临时会话难以支撑长任务；将浏览器与文件系统交给模型操作存在凭据泄露与误操作风险，项目的人工接管机制属于针对性缓解。后续值得关注的变量包括ChatGPT官方是否推出原生计算机使用功能，以及微软对Actions承载此类负载的政策态度。

      核心观点：模型与工具解耦后，智能体竞争焦点正从模型能力转向执行环境，MCP让闭源模型也能长出手脚，民间方案与官方功能的赛跑已经开始。

      原文链接：Linux.do

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