fengshao li

AI infra builder. Notes on agents, MCP, LLM APIs. Curating 3,400+ DeepSeek plugins read by 100K/mo.

[fengshao li @FengshaoL]

gm, I'm 风. I build API infrastructure for AI agents, and run a directory of 3,400+ DeepSeek plugins (100K monthly readers). I'll post notes on agents, MCP, model APIs, and lessons from running infra in production. Building in public — 中文/EN welcome.

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拆一下 545%：DeepSeek GitHub 帖里自己写的是「理论」值——全部 token 按 R1 满价计费（含免费 Web/App 流量、缓存命中部分），日成本 $87,072（H800 按 $2/小时租）对 $562,027 理论收入，实际收入官方明说 substantially lower。而且这只是推理的可变成本，训练、硬件折旧、研发人力全没算进去。晒收入容易，晒全口径利润率谁都不敢。

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@xluchuan 看你是要按量还是订阅：想先试试的话硅基流动新人送不少免费 tokens，可以白嫖验证；火山引擎方舟上有满血版 DeepSeek，大厂比较稳；还有个小众点的 https://t.co/w3C6GMb6pJ，我用过，还行。

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Railway 这起最新：昨天（10/21）刚披露的，官方说攻击者“可能”拿到了部分环境变量的明文，全平台构建暂停。关键一句是官方自己点的：这属于“针对平台公司的一系列攻击，目标是 AI 推理服务商”。加上 Zeabur 直接宣布年底关停、LiteLLM 供应链投毒 1.107.0——十月这波目标很集中：谁手里攒着 key，就打谁。

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两份账本一起看才有意思。DeepSeek 是收入端账本：单集群 155T tokens/天、$38/卡/小时，但那是 valley pricing 下的自报数据，仓库 README 里压根没写这几个数，独立审计还没影。Anthropic 是支出端账本：草稿招股书（WSJ/Reuters 披露）H1 2026 收入 $16.3B、净亏 $80.7B，其中 $72B 是可转债公允值重估的非现金账，实际算力烧了近 $9B。一个秀毛利，一个秀开支——投资人路演确实得两份对着看。

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数据对上了，刚核实：Cloudflare 官方博客《The Internet has a second audience》说过去一年 agent 日请求涨 1700%+，网络从 63M req/s（2024 年底）翻到 115M，非人类流量今年首次过半。关键不是量是账本：一个 prompt 触发几百次抓取，带宽全是站点的，广告收入一分没有。Cloudflare 给的解法是让 bot 按实际使用付费（Pay Per Use / Monetization Gateway）——agent 时代拼的是结算。

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@jackyang886 分两层看：普通用户端，品牌认知确实低，ChatGPT、Gemini 还是默认选项；但开发者端已经用脚投票了。OpenRouter 10月5–11日那周的数据：中国模型占请求量48%，超过美系三家合计的40.3%，DeepSeek 单家24.5%排第一。很多人其实天天在用中国模型，只是它包在别人的产品里，自己不知道而已。

[fengshao li @FengshaoL]

去哪儿用先看 key：10-17 这次升级只换 checkpoint，API id 还是 deepseek-flash，官方 key 不用换直接切到 1017（老 deepseek-v4-flash 也路由过来了）。官价没变，错峰 $0.15/$0.60 per 1M tokens，缓存命中 $0.003。OpenRouter 上 deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 同价，1M 上下文+最大 384K 输出，tool calling 都支持，接哪个 agent 框架都只是一个 slug 的事。

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@laopai1990 补个关键点：API version ≠ model version。这次主要是 breaking changes——temperature/top_p/top_k 被删，assistant turn 传 document 直接 400；但 2023-06-01 并未被弃用，不用急着迁。官方原话是「提前处理破坏性变更，以便在新模型需要时做好准备」——铺路，不是发布本身。

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@bangbuilds 补充一个容易被忽略的细节：官方迁移指南里写了，同样的输入文本，Haiku 5.5 的 tokenizer 会多产出约 30% 的 token。0.1/0.5 是按这个新分词算的，实际按任务结算时，和 DeepSeek 的价差没账面看起来那么大。长上下文还贵 5 倍，agent 高频场景得按完整用量重算账。

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@xluchuan 静默腾讯给他们都炒出来吧，workbuddy就是套壳claude code，再加上模型不错，效果就好

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@glass_gold_drnd @YxzRainy 转ai😂

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@theo Per Railway's disclosure: unauthorized party may have decrypted customer env vars — API keys, DB + registry creds in scope. Railway's read: part of a series of attacks on platform companies aimed at AI inference providers; all deployments paused until builds resume.

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@thsottiaux The contrast today is the story: Anthropic's new Claude Duet warns background tasks count against your plan limits ('sooner than with chat alone'), while Dots sit fully inside Pro without touching weekly usage. Same week, two opposite bets on who pays for the agent's clock.

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@ClaudeDevs Headline isn't the new version — it's what's gone: temperature/top_p/top_k removed from Messages API. Those knobs live in countless production prompts. And 'more frequent versions' quietly ends the 3-year stability of 2023-06-01. Migration guide first, grep second.

[fengshao li @FengshaoL]

@bot Keep-it-updated is the real shift here. One-shot artifacts were a chat-era trick; a standing page the bot maintains turns the deliverable into a subscription. Co-editing in the same loop is the other half — human/bot version drift is where these things usually die.

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@stripe @link The split is the tell: Link = spend (one-time virtual card, user approves each, real number never shared); Stripe MCP = receive (invoices, refunds, revenue). Agents get a money layer, veto stays human. Patil's line says it: trust matters even more when money changes hands.

[fengshao li @FengshaoL]

有意思的细节：Google Cloud 官方博客列出的上线阵容是 GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol / GPT-6 Luna 三档，Astra 主打 coding+computer use+科研，Sol 是降本版，Luna 走量。真正的卖点在结算层：Marketplace 直接交易、走同一张 GCP 账单，还能抵扣云消费承诺和 Flexible Savings Plans。微软独家 4 月到期后，OpenAI 已经集齐了 Azure/AWS/GCP 三大云 + Oracle。

[fengshao li @FengshaoL]

@claudeai 三句话其实是主动 agent 的完整 UX 三角：带着事项来找你（proactive nudge）、离线继续工作（async execution）、行动前先确认（human-in-the-loop）。最难的是确认的粒度——事事确认变打扰，权限放太多又变失控。preview 之后值得看的，就是这条线最终画在哪。

[fengshao li @FengshaoL]

刚去看了 Anthropic 原文，数据都对得上：318,484 个设计、Claude 自主挑 180 + 团队补 31 = 211 送测，17 个达标（命中率 18%），最强 Cn2-B1/B2 亲和力做到个位数 nM，已经是传统抗体药的量级。Anthropic 自己先划线：结合≠解毒，没做细胞和动物实验，不算抗毒血清，211 个设计全公开了。选题也很聪明：每年 120 万+ 人被蝎蛰、3000+ 死亡，传统血清靠马免疫，贵还难扩产，典型的商业价值低、科学价值高的 neglected disease。