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提到多模型统一 API,很多人第一反应还是 OpenRouter。 它确实教育了这个市场,也让开发者习惯了用一个入口调用不同模型。 但是独立开发最怕的,是某个模型偶尔抽风,收到告警后,改代码、切服务商、紧急上线。 ApiFlux 沿着这条路,做了一个更贴近独立开发者的版本:某个模型服务异常时,会自动切换到备用服务。只需要切换一下 API 密钥和接口地址,现有代码基本不用动。 现在支持Claude、GPT、Gemini 等 100+ 模型,并且价格统一为官方价 85 折。 一个人做产品,手里始终留着一条能随时切换的路,心里才踏实。 产品地址👉:

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昨天发了一个视频,看到评论里有人问:你都在用 Claude Code 了,为什么还要用国内的 Coding Plan? 对我来说,这不是一个二选一的问题,而是一个补充题。 大家都知道御三家的硬实力更强,这点没什么好争议的。但很多日常场景里,国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。 比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务,这类占日常 80% 的工作,很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说,国产模型更顺手,速度也够,价格还低不少。 还有一个经常被忽略的点,其实是处理速度。 我自己实测下来,国内这些模型在一些简单任务上,接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务,用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。 另外我觉得,现在国内头部几家 AI 厂商,已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节,一方面有足够的算力和基础设施,另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里,把国产模型纳入自己的工具链,本来就是很自然的事。 所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”,而是按场景分工:复杂、高价值任务交给最强模型;大量日常、重复、成本敏感的任务,用国产模型做补充,我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

luolei

32,630 次观看 • 5 个月前

Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型,kimi2.6为视觉模型,并且无需来回切换,只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。(理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作,并且全程自动无需切换大模型) 写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了,我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。 那么话不多说下面直接是干货! - 主模型:deepseek-v4-pro 视觉模型:kimi-k2.6 运作逻辑:deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话,一旦你丢过来图片或者视频帧,系统自动切到 kimi 去识图,识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型,你体感上就是同一个助手在干活,但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强,跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。 但它有一个硬伤暂时不支持多模态,直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。 而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说,中文 OCR 也准,但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。 所以最优解就是各取所长,deepseek 当大脑,kimi 当眼睛。 (其实说白了就是为了省Token!!!) - 配置步骤 第一步,确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行: ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步,切主模型,终端敲: ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步,设视觉模型: ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步,如果你的 kimi key 是老 key(sk- 开头不是 sk-kimi- 开头),需要在 `.env` 最后加一行: ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走 默认写的 是错的,不改会 401。 第五步,`/reset` 重开会话,生效。 - 踩过的坑 一个是上面说的 api 地址问题, 和 差一个字母,排查了好一阵。 另一个更隐蔽:Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时,content 数组里 image_url 排在了 text 前面,kimi 的接口不认这个顺序,偶尔 400。 目前的变通方案是发图时绕过内置工具,直接 Python 调 moonshot API,text 放 image_url 前面就没事。 不影响使用,但不算完美,等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行,deepseek 处理一切。 发图过来的时候,你不需要说"用 kimi 看",系统自动检测到图片就走 kimi 视觉,识读完无缝回到 deepseek 继续对话。 你体感上就是同一个助手能看能想能干,但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。 这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型,流程全自动。而且以后如果想换视觉模型,改 ` 一行就行,不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区,狙击手会挨个解答!

DeFi狙击手 | Ai🕊️|Gate美股0费率

25,821 次观看 • 3 个月前

原来这就是赛博活佛的含金量!!免费用啊家人们,这得省多少token!! DeepSeek-V4.1-Flash 最新模型,免费用两周,每天 200 次调用不限速!! 我一开始还以为看错了,反复确认了三遍 作为一个每天都在跑 Agent 任务的人,我最头疼的事不是模型不够强,是管理成本太高 DeepSeek 一个账号、Kimi 一个账号、GLM 一个账号、Qwen 一个账号,API Key 管了五六把,每个月充值要开四五个后台,对完账才知道这个月到底在 AI 上烧了多少钱 更离谱的是,大部分平台充进去的额度根本用不完,但你不充又没法调用,等于在给每个平台交月租 后来发现了 HiLinkup HiLinkup ——一个 API Key,直接接 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Doubao、MiniMax,文本图像视频音频全覆盖 我试了一下,换个 base URL 就行,代码一行不用改,OpenAI SDK 直接兼容 响应速度很快,关键是价格——大概是官方的 1 折左右!!,没有 TPU 上限 说白了就是:以前我每个月在五六个平台上分别充钱,现在一个账户统一计费,按量走,用多少算多少 关键是它现在每天送 1500 万 token 免费额度,日常跑 Agent 任务完全够用 唯一的门槛就是首充 5 块钱激活一下,充完还送 5 块,而且充进去的钱不消耗,每天只走免费额度 对于我们这种每天都在用国产模型跑各种任务的人来说,这个事的意义不只是省钱——是终于不用当五个平台的出纳了 一个 Key 管所有模型,按任务选型,不被任何一家绑死 说实话这种聚合平台的窗口期不会太长,各家模型迟早会收紧 API 授权,能用的时候赶紧先用起来!! 链接:

超级个体|柿子

33,981 次观看 • 2 天前