🔌 管理大模型 API 的外挂来了——one-api，所有模型用一个统一接口调 GitHub 揽获 3.5w stars。 同时用好几家大模型的人都懂这个痛: OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 各有各的 key、各有各的接口格式,代码里到处是 if-else 切换,一堆 key 散在各处也没法统一管额度。 one-api 把这些全收拢:不 管底下接的是 Anthropic Claude、OpenAI 还是国产的豆包、通义,对外统一成标准的 OpenAI API 格式,你的代码只认一个接口就行。 它还能管 key、做二次分发,谁用了多少、剩多少额度后台一目了然。 整个项目就一个可执行文件,也提供 Docker 镜像。 部署也简单，Docker 一键起服务,开箱即用。 接多家模型的人,装上它能少写一大半适配代码。 GitHub：

大模型厂商真应该超严肃对待用户隐私问题，本来模型 API 就采集了不少用户数据（用户已知），这些数据怎么存储、再加工等用户就不知道了，也不可控。大模型厂商的相关客户端运行在用户电脑或服务器里，还非预期打破用户隐私边界的话，这种信任紧张关系立马就裂开。不少个人可能还无所谓，但许多公司/单位就非常有所谓了，隐私红线一旦突破，很快上纲上线。 我更担心的是这些大模型厂商或知名中转站被黑，导致海量隐私外泄或者被内部做恶。AI 超级威胁没到来之前，人类黑灰产早就泛滥成灾。

我们的自建AI模型API聚合平台终于上线了！！！ 1. 1 key调用全模态AI模型，覆盖文本，图像，音频，视频 2. 原厂直连，非中转 3. 全球加速，海外模型访问稳定，不用自建代理 4. 统一管理，账单/用量/权限 一站式控制台 5. 同时支持多key管理 ，可按团队/项目拆分 具体折扣信息，请联系 Telegram：@dianmircloud #token# #词元# #claude# #openai# #chatgpt# #模型调用# #大模型#

中美AI大模型上市潮，估值泡沫还是历史性定价时刻？ 一批从未盈利的AI公司，正在让全球资本市场给它们的未来定价 美股两个万亿级故事 Anthropic和OpenAI几乎同步递交S-1，合计估值约1.8万亿美元。OpenAI的8520亿建立在GPT商业化收入上，离盈利还远，但有真实的收入基础。Anthropic的9650亿更多押注安全AI叙事，商业化成熟度低一个量级。两家同期上市，资金会直接竞争，对发行价都是压力 中国三条不同的路 DeepSeek选A股，710亿美元估值在A股前所未有，选择本身是回避美元融资和地缘政治风险的战略动作。月之暗面接洽港股，200亿估值港股消化没压力，但流动性折价是真实存在的 核心矛盾 定价的是5年后的市场格局，但今天没有人知道5年后谁还活着。大模型API价格战还没结束，推理成本两年跌了超100倍，领先地位能否转化成护城河，是上市后必须回答的问题 这批里最值得长期跟踪的是DeepSeek，唯一在技术路线上对OpenAI形成过真实冲击的中国团队 DYOR 非投资建议

1 扎克伯克跑到x上宣布自己的模型打折给大家用 ： Meta 的首个付费 AI 模型 API  Muse Spark 1.1，定价只有 Claude 和 GPT 的约四分之一。   ps：不知道咋样，建议大家去排排雷，我是懒得去当小白鼠了。但这个其实暴露出来token基建的一个致命的商业模式bug。你只要机器c出来了，继续跑就是个电费，任何人有闲置的算力，只要是跑得赢电费，都会和你恶性价格战。。 ps2:最近好几个人问我什么投资token经济，估计就是被忽悠的去电力成熟的地方去投服务器看起来n年回本，我只能说，目前网络上n卡的租金已经回落到年初了，现在冲进去就是给全球token大降价添砖加瓦。 2 lv的案子影响越来越大，大家发现海外都没打赢唯独给中国的传统图案判给lv了··· ps：一次不公正的判决就是在污染水源。 我们的法律界有一些人脱离东方文化太久，已经脑袋烧掉了典型的就是劳某上次和法某的一个访谈，劳某在说x要合法的话劝男性那啥前录个音···x萧条这个事情，说小是小，说大了就是发展的共识在被毁灭。往近处看就是日本的食草趋势。 人一旦不想着繁衍，就啥都不想，集体坠入虚无主义深渊。尤其是年轻男性，没有小头驱动大头了，那就开始反思了，一旦形成某种无法截断的口号，对生产力的破坏会比我们想象的快得多。 3 这也解释了为什么鸡娃的女性比男性多，女性在生育后会有造物主的体验，孩子成为了她向世界创造的最伟大的作品，而男性往往很难自发的具有这种感觉。更偏向于一切靠运气的得过且过的存在主义危机。 20年前做工程的牛逼，今天可能已经老赖。 10年前做互联网的牛逼，现在可能已经套成了负资产毕业了 5年前移动互联网牛逼，现在估计正在和前东家打期权赔偿的官司。 男性喝酒吹逼混江湖，看的多了经历的多了，自然就绝望佛系的比例高得多，女性则认准某个规则，希望把规则推进到极致，获得现在规则下的利益最大化，殊不知，真正的男女之外的造物主，已经做好了随时修改规则的准备。 正所在，一将功成万骨枯，牛逼的永远不是个体，而是这个时代。 4 大饼这几天反弹不错，从strc的回暖就能看得出来。我之前一直的观点就是，strc几乎是企业债券市场流动性的巅峰了，不要从观点出发，要从事实出发，这个流动性就很难彻底暴雷。 5 海力士美股上市，涨的还不错，但是接下来咱们还有一个长鑫，卷起来了呗···叠加韩元最近要加息，你让我买我是不会去买的。 6 黄金目前的lp可以做到宽度10%年化30%，这么看还是很不错的，横盘对大家也没有什么不利的，慢慢熬呗

你的大模型每天都在重复处理同一批上下文， 而你还在为这些重复计算持续付费。 系统提示词、长文档、知识库片段、Agent 历史记录—— 明明刚算过一次， 下一次请求还是从头重算。 模型单价虽然在降， 但 Agent 不断重发长上下文，账单照样往上涨。 这个开源项目就是专门解决这件事的： LMCache 它是一个面向大模型推理的 KV Cache 管理层， 目前可以接入： • vLLM • SGLang • TensorRT-LLM 原理很直接： 把已经计算过的 KV Cache 保存下来。 后面遇到相同或可复用的上下文， 直接读取缓存， 不用再让模型从第一个 Token 重新计算。 几个重点： 1. 重复上下文不再反复计算 特别适合长系统提示词、RAG 文档和多轮 Agent 任务。 2. 缓存服务独立运行 可以单独进程管理缓存， 尽量减少对模型推理资源的占用。 3. 支持跨请求复用 不仅是单次会话内加速， 还可以让不同请求复用已有前缀缓存。 项目给出的测试结果显示： 在 H200 上运行 235B 模型时， • 首 Token 延迟最高提升约 14 倍 • 解码吞吐最高提升约 4 倍 • 特定场景下成本可降低约 90% 注意： “节省 90% Token”这个说法并不完全准确。 它主要减少的是重复上下文带来的计算、延迟和推理成本， 实际收益取决于缓存命中率、上下文重复程度和部署方式。 如果你在跑： • 长上下文 Agent • 固定系统提示词 • 多用户知识库问答 • RAG 服务 • 重复文档分析 • 大模型 API 网关 LMCache 很值得研究。 项目地址： 一句话总结： 以前每次请求都让模型重新读一遍， 现在把读过的内容缓存下来， 下次直接接着算。

最近 Claude 封号实在太频繁了，找了一个比较靠谱的 API 中转站，并且薅了 5 份 ，每人30 美金的 Claude API 额度，给大家抽奖体验。 关注 @derouter_net 评论并转发本条推文，即可参与抽奖 这个平台和传统中转站不太一样： ▪️由 @faster100x 原班团队搭建 ▪️不仅可以使用 Claude、GPT API，还可以托管闲置账号赚取收益 ▪️API 调用与结算数据上链，通过公开透明的方式，解决大模型 API 掺水和信任问题 🔗