ZK.SG

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🫶 Community：

[ZK.SG @zkdotsg]

海外AI token 7折群

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 平台安全的变化，值得持续关注。

[ZK.SG @zkdotsg]

降价，正在改变开发者用哪家模型写代码。

据 The Information 报道，Rippling 工程师的编程工作中，Anthropic 的占比从 5 月的 57% 降到 18%，OpenAI 则从 16% 升到 52%。

另据报道，Replit 也把大部分 AI 支出转向了 OpenAI，折扣在 30% 以上。

对团队来说，模型之间的价格差距，会很快变成实际的使用选择。

今天划算的模型，明天未必还是同一家，能随时比较和切换，比押注单一供应商更稳。

你的团队会因为价格变化，更换写代码用的模型吗？

[Amir Efrati @amir]

the OpenAI discounting is ~serious~ and is have an impact

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 安全研究的发现，值得持续关注。

[ZK.SG @zkdotsg]

同样 20 美元，订阅和按量付费能换来多少 Token。

该帖作者称，据社区统计，Claude Pro 订阅每月可提供近 30 亿 Token 的 Opus 5.5 用量；同样 20 美元用在 DeepSeek V4.1 上，估算约 26 亿 Token。作者还问，为什么仍有人把 DeepSeek 当作主力模型。

这些数字是社区估算，不是官方数据，但问题本身值得想一想。

订阅看起来量大，但额度规则由平台决定；按量付费看起来贵，但用多少付多少，换模型也更自由。

划算与否，不只看能换多少 Token，还要看你实际用多少、用在哪。

如果是你，这 20 美元会怎么花？

[Nori @fuxun233]

社区统计claude pro订阅每月能提供近30亿token，而且是opus 5.5

那么这20刀扔给deepseek v4.1呢？估算是26亿

这么说，claude订阅性价比更高，能力也更强，而且老外也不用考虑封号问题。所以，为什么仍有老外把deepseek当做主力模型？

[ZK.SG @zkdotsg]

切换推理强度，缓存不再失效。

据该帖介绍，在 Codex 和 Work 中，对话中途调整推理强度，已经不会再让缓存失效。

这类更新看起来很小，但对长对话来说，缓存是否保留，直接影响重复输入是按缓存价还是按全价计费。

很多成本不是花在难题上，而是花在重复发送的上下文上。

看清每次请求有多少命中了缓存，才知道钱到底花在了哪里。

你在长对话中途，会经常切换推理强度吗？

[Tibo @thsottiaux]

Day 19/ Small updates. Calls connect much faster for dots, changing reasoning in codex & work mid conversation does not invalidate cache anymore and a we've also updated the codex cli.

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 网络自由的变化，值得持续关注。

[ZK.SG @zkdotsg]

价格没变，用量变了。

据 OpenAI 帮助中心介绍，ChatGPT Pro 200 美元档仍为每月 200 美元，但新订阅用户的用量额度比之前更低。符合条件的已有订阅用户可沿用原来的额度至 10 月 29 日，之后将调整为新的额度。

订阅的价格是固定的，但额度和规则由平台决定，也可能随时间调整。

价格不变，不代表能用到的量不变。

选订阅还是按量付费，不只看单价，也要看清自己实际能用多少。

你现在订阅的套餐，实际能用多少，你清楚吗？

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 企业入口的安全，值得持续关注。

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 个人数据的使用边界，值得持续关注。

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 支持 USDT 支付，多了一种订阅选择。用链上支付时，建议先确认网络选对（BSC 还是 TRON），转账前核对收款地址，避免资产转错链。

[ZK.SG @zkdotsg]

大部分 Token，被极少数公司用掉了。

该帖称，极少数公司消耗了绝大部分 Token，而在花费最多的前 1% 中，绝大多数是有风投支持的公司。作者认为，如果风投资金开始放缓，这可能会带来影响。

Token 花费越集中，成本控制就越关键。

资金充裕时，多花一点不显眼；预算收紧时，每一次调用都要算清楚。

提前把花费看清、设好上限，比等预算紧了再回头查账更从容。

你的团队，清楚每个月的 Token 花在了哪里吗？

[Joe Weisenthal @TheStalwart]

Great chart from Slok. Everybody knows that a very small % off companies are consuming the lion's share of token consumption

What's interesting is that of those top 1% of spenders, they're overwhelmingly VC-backed companies. May have implications if VC-funding starts to slow.

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 支付方式更多，用起来也更方便了。

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 检测结果这类数据一旦被访问，影响可能很长。等调查结果出来再看。

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 隐私保护这件事，越早重视越好。

[ZK.SG @zkdotsg]

续费刚扣完，账号两天后就被封了。

该帖作者称，Claude 团队版的年费续订刚被扣款，两天后账号就被封禁。作者希望 Claude 至少解释发生了什么，或退还未使用的订阅费用。

这是作者的一面之词，Anthropic 是否回应、原因是什么，目前还不清楚。

但这件事提醒了一点：把整套工作流都押在一个订阅账号上，账号一旦出问题，工作也就跟着停了。

把重要的流程，放在不会被单点卡住的地方，更稳妥。

你的工作，现在依赖几个账号？

[Damon Chen @damonchen]

running a US company
being a US permanent resident
using claude only for personal + business work
temporarily staying in China
took my annual renewal for the team plan

2 days later: account is banned

@claudeai, can you at least explain what happened?

and if being physically in China is a hard restriction, then just refund the unused subscription and maybe don’t ban accounts right after taking their annual renewal

[ZK.SG @zkdotsg]

单价降了 33%，每个任务的成本却差不多。

据 Artificial Analysis 测评，Kimi K3.1 Pro 在其智能指数中得分 55，排名第 4，仅次于 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Muse Wonder Full。权重公开后，它将成为得分最高的开源权重模型。

该机构称，K3.1 Pro 的 token 单价比 Kimi K3 低 33%，但每个任务平均多用约 14% 的输出 token，最终每个任务成本约 1.98 美元，与 Kimi K3 大致持平。

token 单价便宜，不代表每个任务都便宜。

模型想得越多，输出越长，账单也会跟着变。

你选模型时，看的是单价，还是每个任务的实际花费？

[Artificial Analysis @ArtificialAnlys]

Kimi K3.1 Pro launches at 4th on the Artificial Analysis Intelligence Index scoring 55, making large gains in agentic performance; it will be the leading open-weights model once its weights are published

@Kimi_Moonshot's new reasoning model gains 11 points over Kimi K3 (max, 44). It trails only Claude Opus 5.5 (max with fallback, 58), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback, 56), and Muse Wonder Full (max, 56) on the Intelligence Index.

Once the weights for K3.1 Pro are released it will be the highest-scoring open weights model and the gap between the leading open weights and proprietary models on the Intelligence Index will narrow from 12 points to 3.

Key results:
➤ Large gains in agentic performance: Kimi K3.1 Pro scores 3rd on GDPval-AA with 1,846 Elo, up 312 Elo from Kimi K3, behind only Claude Opus 5.5 (1,866 Elo) and Muse Wonder Full (1,857 Elo). Kimi K3.1 Pro also achieves the highest score of any model on Terminal-Bench 4.0. K3.1 Pro scores 67%, up from 13% for Kimi K3 and ahead of Claude Sonnet 5.5 (64%). AutomationBench-AA, which tests agentic SaaS workflows, rises from 58% to 73%.

➤ Gains in other evals are more moderate: Humanity's Last Exam rises from 47% to 52%, CritPt from 23% to 25%, and SciCode from 59% to 61%. AA-Omniscience Index rises from 20 to 30, as the hallucination rate falls from 53% to 44% and accuracy rises from 48% to 51%.

➤ Cost per Task roughly equal to Kimi K3 at $1.98 per Task: K3.1 Pro uses 55K output tokens per Intelligence Index task, 14% more than Kimi K3 at 48K, while its first-party token prices are 33% lower.

Additional model details:
➤ Context window: 1M tokens.
➤ Size: 2.8T total, 104B active parameters
➤ Input modalities: Text and image
➤ Weights and license: Weights currently not published, Moonshot is expected to release the weights soon after launch
➤ Pricing: $2/$10/$0.20 per 1M input/output/cache hit tokens, 33% lower than Kimi K3 on all three rates.

Congratulations to the team at @Kimi_Moonshot on the release!

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI cool，first in the world!

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[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 机器人预装加 Robot Bind Key 的思路挺清晰。关键在密钥管理：绑定密钥最好能按设备单独撤销，并留有登录记录可查，机器人丢失或转手时才能很快切断访问。

[ZK.SG @zkdotsg]

@iPoWDotAI 更新前备份好钱包助记词，是个值得养成的好习惯。