AI 编程实时动态与要闻

美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

美团 LongCat 团队 11 月 2 日在 API 平台更新日志中上线 LongCat-2.5,这是 9 月 25 日 LongCat-2.5-Preview 的正式版。官方技术博客称它总参数 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿,在 LongCat-2.0 基础上强化原生视觉理解和智能体编程,训练和 W4A4 推理都在国产 AI 加速卡上完成。官方口径成绩包括 Terminal Bench v2.1 88.4、Terminal Bench v4.0 38.5、BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1。API 支持 OpenAI 和 Anthropic 两种格式,1M 上下文、最多 128K 输出,限时价每百万 token 输入 $0.30、缓存输入 $0.006、输出 $1.20。

美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

核心要点速览

  • 规模:1.6 万亿总参数 MoE,每 token 激活约 480 亿;1M 上下文、最高 128K 输出(官方博客、API 文档)
  • 代码智能体(官方口径):Terminal Bench v2.1 88.4(Claude Opus 5 89.1、GPT-5.6-Sol 88.8)、Terminal Bench v4.0 38.5(GPT-5.6-Sol 37.3、Claude Opus 5 53.9)、DeepSWE v1.1 64.6
  • 通用智能体(官方口径):BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1、AutomationBench v1.0.6 51.8、HLE w/tools 63.1;相比 LongCat-2.0 的 AutomationBench 15.8 大幅提升
  • 价格:限时每百万 token 输入 $0.30(¥2)、缓存输入 $0.006(¥0.04)、输出 $1.20(¥8)(定价页)
  • 工程:W4A4 推理相比 W8A8 基线预填充吞吐 +43.3%、解码吞吐 +42.77%;长序列 SFT 中 FSDP 单卡吞吐比 DDP 基线高 86%
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Karpathy 用 Claude Code + Opus 5.5 约 2 小时做出 HackerTube:只收录 HN 推荐过的 6,454 个 YouTube 视频

Andrej Karpathy 10 月 31 日在个人博客发布 HackerTube(hackertube.org):一个 YouTube 风格的视频站,只收录 2007–2026 年间被 Hacker News 评论推荐过的 6,454 个 YouTube 视频,分 150 个主题。他说整件事由 Claude Code 里的 Opus 5.5 完成:下载全部 HN 评论、用 Workflow 让 Sonnet 批量筛选出约 4 万条推荐视频的评论,再套上 YouTube 界面、部署到 VPS 并做加固,耗时约 2 小时。他本人只手动做了三件事:申请 YouTube API key、开 VPS、买域名。他把帖子发到 HN 后冲到首页,约 1,005 分、308 条评论。

核心要点速览

  • 来源:Karpathy 个人博客《HackerTube》(10 月 31 日),站点 hackertube.org
  • 数据规模:从全部 HN 评论中筛出约 4 万条推荐 YouTube 视频的评论,得到 6,454 个视频、150 个主题,时间跨度 2007–2026(作者自述)
  • 做法:Opus 5.5 负责下载和整体流程,用 Claude Code 的 Workflow 功能调度 Sonnet 批量过滤评论、去掉垃圾内容,再生成 YouTube 风格前端并部署、加固 VPS
  • 产品细节:用视频 50% 处的截帧代替原始缩略图;无账号的 For You 推荐,状态只存在浏览器本地;支持快捷键;提供全站数据导出,方便交给自己的 Agent 再做一个版本
  • 工作方式:Karpathy 说默认用 Opus 5.5 Medium effort,已不再读写代码或敲终端命令;HN 帖子约 1,005 分、308 条评论(HN 公开数据,截至 11 月 1 日 14:10 SGT)
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xAIdocs.x.ai·
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xAI 宣布 11 月 7 日起 Grok API 文本默认加隐形水印:覆盖 grok-4.7 等 7 个模型,团队管理员可按模型退出

xAI(文档署名 SpaceXSI)10 月 31 日在 API 文档新增《Output Watermarking》页面:从 2026 年 11 月 7 日起,grok-4.7、grok-4.6、grok-4.5、grok-4.3 以及 grok-4.20 的推理、非推理和多 Agent 三个版本,生成的文本默认带隐形水印,理由是遵守欧盟 AI 法案。水印覆盖 Responses 和 Chat Completions 两套接口的普通文本、结构化输出和工具调用参数,在生成时轻微影响选词,不添加任何字符。开发者可读响应头 x-watermark 判断;团队管理员可在控制台按模型退出,但须确认适用法律豁免,部分模型可能被锁定无法关闭。

核心要点速览

  • 生效时间:2026 年 11 月 7 日起默认开启,无需改代码、没有请求参数(xAI 文档)
  • 范围:7 个模型 ID(grok-4.7、4.6、4.5、4.3 及 grok-4.20 的 reasoning、non-reasoning、multi-agent),全球与区域端点、Responses 与 Chat Completions 都覆盖
  • 覆盖内容:普通文本、结构化输出和工具调用参数;响应头 x-watermark: true 表示本次输出带水印
  • 退出:团队管理员按模型关闭,5 分钟内对新请求生效、写入审计日志;须确认适用法律豁免,部分模型被锁定不可关
  • 官方口径:水印不影响质量和速度;检测为统计方法,结果分为有水印、无水印、不确定三档,检测 API 需申请
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Anthropic (Claude Help Center)support.claude.com·
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Anthropic 把文本水印扩展到旧款 Claude:Mythos 5、Opus 4.7/4.6、Sonnet 4.6 输出将带隐形水印,媒体称 11 月 3 日生效

Anthropic 官方帮助中心「How Claude marks AI-generated content」(10 月 28 日更新)的支持表已把 Claude Mythos 5、Opus 4.7、Opus 4.6、Opus 4.5、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 等 8 月 2 日前发布的旧模型列入「第一方产品文本水印」,并写明正在为这些模型补加水印,以履行欧盟 AI 法案第 50 条透明度义务。据 MACCUS 等媒体披露的 Anthropic 客户邮件截图,旧模型水印 11 月 3 日起生效,Amazon Bedrock 可能晚几天;具体日期官方公开页面未写明。水印基于 Google DeepMind 的 SynthID-Text 方法,不加隐藏字符、不多耗 token,检测 API 目前只对监管、媒体、研究者等合规机构私测开放,X 上不少用户对「无法自查」表达不满。

Anthropic 把文本水印扩展到旧款 Claude:Mythos 5、Opus 4.7/4.6、Sonnet 4.6 输出将带隐形水印,媒体称 11 月 3 日生效

核心要点速览

  • 覆盖范围:官方支持表中,Mythos 5、Opus 4.7/4.6/4.5、Sonnet 4.6/4.5 等旧模型目前只勾选了「第一方产品文本水印」一列;云厂商输出水印和 C2PA 文件凭证仍只在 8 月 2 日后的新模型上(见 帮助中心)
  • 时间:媒体披露的客户邮件称 11 月 3 日起生效、Bedrock 可能晚几天(MACCUS 报道,官方公开页面未写日期)
  • 成本与质量:官方称水印不加任何字符、不多耗 token、不涨价,方法是 SynthID-Text 的一个变体(见 Anthropic 说明)
  • 检测:检测 API 为私测,仅对监管、执法、媒体、事实核查、研究者及有合规义务的企业开放,普通用户暂无法自查
  • 覆盖面:水印在 Claude、Claude Platform API、Claude Code、Cowork、Tag 等所有支持的产品上全球统一生效,因为官方「暂无按地区区分的可靠办法」
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Wiz「黑色十月」报告:10 月至少 9 家 AI 开发平台被攻破,被盗 API Key 流入 LLMjacking 转售市场

云安全公司 Wiz 10 月 30 日发布研究,指出本月至少 9 家 AI 开发平台披露安全事件:Fireworks AI、Andromeda、Zeabur、Lightning AI、OpenCode、Railway、Warp、CommandCode 和 Northflank。攻击者普遍搜刮存储的环境变量,尤其是能调用付费模型的密钥;Wiz 追踪到两把被盗企业密钥分别被刷了约 80 万次和 170 万次 Amazon Bedrock 调用,仅这两例按标价估算就超过 10 万美元。

Wiz「黑色十月」报告:10 月至少 9 家 AI 开发平台被攻破,被盗 API Key 流入 LLMjacking 转售市场

核心要点速览

  • 规模:10 月 6 日至 30 日,至少 9 家 AI 开发平台披露事件,Zeabur 因此宣布关停(Wiz 博客)
  • 手法:Fireworks、OpenCode、Warp 报告了「Agent 集群」式攻击,OpenCode 与 CommandCode 将事件归因于「蒸馏」企图;共同点是专门搜刮存有 AI 访问权限的环境变量
  • 案例 A:被盗密钥在 30 小时内被刷约 80 万次 Bedrock 调用,约 90% 成功,四分之三是 Opus 系列(Wiz 口径)
  • 案例 B:13 小时内单个地址刷约 170 万次调用,其中 100 多万次成功;两例合计按标价估算超过 10 万美元
  • 转售链:Wiz 识别出两个打折转售前沿模型访问的站点,并观察到它们曾检测这两把被盗密钥
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Pika 发布开放权重视频模型 Pika H3 Flex:基于 MiniMax H3 后训练,6 步出片、5 轨音频分轨,API 起价 0.01 美元/秒

Pika 于 10 月 29 日发布 Pika H3 Flex,这是在 MiniMax H3 基础上后训练的音视频一体生成模型,权重已上架 Hugging Face、代码开源在 GitHub,并支持 ComfyUI 和 Diffusers。官方称它把去噪步数从 50 步蒸馏到 6 步,在 768p 下 DiT 去噪平均比 Fal H3 Max 快约 1.8 倍,15 秒带配乐片段最快约 7 秒生成;托管 API 额外提供 1080p 到 4K 超分和对白、配乐、音效、拟音、环境声 5 条可导出音轨。以上速度与质量数据均为官方口径。

Pika 发布开放权重视频模型 Pika H3 Flex:基于 MiniMax H3 后训练,6 步出片、5 轨音频分轨,API 起价 0.01 美元/秒

核心要点速览

  • 定价(官方口径):文/图生视频起价 0.01 美元/输出秒,参考生视频起价 0.03 美元/秒;官方对比表中 MiniMax H3 为 0.08 美元/秒、Seedance 2.5 为 0.103 美元/秒
  • 速度(官方口径):6 步采样,768p 下 DiT 去噪平均比 Fal H3 Max 快约 1.8 倍,10–15 秒文/图生视频约 2 倍;8 张 B300 上 5 秒 768p 生成全流程提速 1.60 倍
  • 排名:官方产品页称在 DesignArena 文生视频榜得分 1293、总第 7,是榜上最高的开放权重模型
  • 开源形态:Hugging Face 标注为基于 MiniMax-H3 的 adapter,许可证为 other;本地推理原生支持 480p/768p 与混合立体声,4K 超分和分轨音频仅在托管 API 提供
  • 支持最多 12 个参考输入(图、音、视频、草图等),以及风格迁移、动作迁移、角色替换、局部编辑等下游任务
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⚡ Pika H3 Flex⚡ MiniMax H3⚡ Fal H3 Max⚡ HeyGen Video⚡ Gemini Omni 1.1 Flash🌐 Pika🌐 MiniMax

X 热议:Anthropic 平台工程负责人称团队起步时没有 Rust 工程师,由 Claude 写代码把 Messages API 整体移植到 Rust,CPU 约省 40–50%

Anthropic 平台工程负责人 Katelyn Lesse 在 Latent Space 播客(10 月 27 日上线)中说,上周已全量上线用 Rust 写的 Messages API:原系统是吃 CPU 的 Python 单体,团队起步时「一个 Rust 开发都没有」,人负责系统设计和验证,Claude 写实现,再用影子流量比对新旧两套输出。她给出的粗略数字是 CPU 少约 40–50%,首 token 延迟改善约 10–20%。这段片段被 Somi(@somi_ai)剪出后在 X 上获得 1,000+ 点赞、约 14 万次浏览,swyx 等人转引,讨论焦点是「别搞大重写」这条老经验是否已经过时。以下观点属于 X 讨论,数字为 Lesse 口头估算,Anthropic 尚未发布书面工程报告。

X 热议:Anthropic 平台工程负责人称团队起步时没有 Rust 工程师,由 Claude 写代码把 Messages API 整体移植到 Rust,CPU 约省 40–50%

核心要点速览

  • 一手来源是 Latent Space 播客节目《How Anthropic ships Claude with Claude》中 Katelyn Lesse 的口述,「56:05 Rebuilding the Messages API in Rust」一段
  • Lesse 说迁移起因是用量暴涨后 CPU 成了瓶颈,CPU 需要提前做容量规划,Anthropic 内部研究沙箱、产品沙箱、CI 等都在争同一池 CPU
  • 做法是一次性 fork 整个 API 的 Rust 版本,跑影子流量对比 Python 与 Rust 的输出一致后逐步切换,刻意不在移植中加新功能
  • 她估算 CPU 节省约 40–50%,首 token 延迟改善约 10–20%,长时任务改善更大;这些是播客中的口头粗略数字,非正式基准
  • X 上 Somi 称「别搞大重写」的建议已死,swyx 说 Anthropic「把整个后端 vibecode 成了 Rust」;后者是夸张说法,Lesse 只谈到 Messages API
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OpenAI Agents API 本周更新:上线 Auto Review 命令审查、后台异步压缩、实验性时间感知,并支持随时更新会话工具

OpenAI Developers 官方账号转发 OpenAI API 团队成员 Steve(@stevendcoffey)的帖子,公布 Agents API 本周 5 项更新:像 Codex 一样在执行前审查命令的 Auto Review、在后台进行的异步上下文压缩、让模型感知时间流逝的实验性功能、可随时更新会话的工具列表,以及系统提示词在所有会话间自动缓存。截至写稿时,官方 API 更新日志尚未列出这些条目。

核心要点速览

  • 共 5 项更新:Auto Review、异步压缩、时间感知(实验性)、会话工具随时更新、系统提示词跨会话自动缓存
  • Auto Review 与 Codex 中的同名机制一致,在执行命令前评估是否存在潜在不良行为
  • 时间感知让模型能执行「把 CI 修复限制在 10 分钟内」这类带时限的指令
  • Agents API 于 9 月 10 日进入公开测试,这是它 7 周内的又一轮功能迭代(此前有 9 月 29 日计算机操作、10 月 9 日沙箱预热、10 月 16 日 Ultrafast 模式)
  • 官方未公布延迟或成本节省的具体数字,更新日志也暂未收录
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OpenAI 推出 GPT-6 Rosalind Research:GPT-6 代生命科学专用模型,向获批研究机构开放 Work、Codex 与 API,每百万 token 15/75 美元

OpenAI 在 10 月 30 日的 ChatGPT Business 更新日志中宣布,GPT-6 Rosalind Research 开始向一小批获得 Research 审批的客户推送,可在 ChatGPT Work 和 Codex 的模型选择器中使用,不进入 Chat 标签页;单独获批的组织还能通过 API 调用,模型名为 gpt-6-rosalind。按 Enterprise 按 token 计费的价目表,它的价格是每百万输入 token 15 美元、缓存输入 1.50 美元、输出 75 美元,是上一代 GPT-5.5 Rosalind Research 的 3 倍。

核心要点速览

  • 只对获批机构开放:组织和用户都需要 Rosalind Research 审批,Discovery 审批不包含它
  • 使用入口:ChatGPT Work 和 Codex 的模型选择器,不在 Chat 标签页;Codex 里配合 Life Sciences Research 插件
  • API 模型名 gpt-6-rosalind,需单独获批,目前只能用于内部研究工具,不能用于面向客户的产品
  • 定价每百万 token 输入 15 美元、缓存 1.50 美元、输出 75 美元,GPT-5.5 Rosalind Research 为 5/0.50/25 美元
  • Enterprise 工作区先有两周 Admin Preview,默认关闭,需管理员为获批用户开启
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⚡ GPT-6 Rosalind Research⚡ GPT-5.5 Rosalind Research⚡ GPT-6 Astra🤖 Codex🤖 ChatGPT Work🌐 OpenAI

Claude API 上线 Usage and Cost Analytics API 测试版,可按模型、API Key、调用者拆分用量与成本;单次请求上限提到 128 MB

据 Claude 官方 API 更新日志,10 月 29 日 Anthropic 推出 Usage and Cost Analytics API 测试版,新增 /v1/organizations/analytics/usage 和 /analytics/cost 两个端点,可按模型、工作区、API Key 以及发起请求的用户或服务账号筛选、分组,按分钟、小时或天出时间序列;旧的 Usage and Cost API 转为 legacy 但继续支持。10 月 28 日,第一方 Claude API 的 Messages 和 Token Counting 接口单次请求上限从 32 MB 提高到 128 MB。

核心要点速览

  • 新 API 需带 beta 头 analytics-usage-cost-2026-08-24,两个端点分别返回 token/请求数和美元成本(据官方文档)
  • group_by 最多 5 个维度,时间桶可选 1m、1h、1d,每个筛选条件最多传 100 个值
  • Claude Console 和 Claude Enterprise 组织共用同一套端点和字段;AWS 与 Google Cloud(Anthropic 托管)上也可调用
  • 旧 Usage and Cost API 及 Enterprise Analytics 的 4 个用量/成本报表端点转为 legacy,仍继续支持并提供迁移指南
  • 10 月 28 日起,Messages API 和 Token Counting API 单次请求上限从 32 MB 提到 128 MB(约 4 倍),仅限第一方 Claude API
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OpenAI 推出 Private Intelligence 企业隐私方案:零数据保留、Private Inference 预览与 Agent 权限审批

OpenAI 于 10 月 30 日发布 Private Intelligence,把零数据保留(ZDR)、即将推出的 Private Inference 机密计算预览、Agent 访问与操作审批、加密与合规认证打包成覆盖 ChatGPT、Codex 和 API 的企业隐私方案,与部分大客户共同打造。

OpenAI 推出 Private Intelligence 企业隐私方案:零数据保留、Private Inference 预览与 Agent 权限审批

核心要点速览

  • 覆盖 ChatGPT、Codex 和 API 三条产品线,官方按产品分别说明管控方式
  • Private Inference 以 API 预览形式提供,官方描述为机密计算加可验证的严格管控
  • 企业可预先设定 Agent 能访问的数据、可用工具、允许的操作和需要人工审批的步骤
  • 官方列出 SOC 2 Type 2、ISO 认证、HIPAA BAA 和 FedRAMP 支持;跑分与价格官方未公布
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OpenCode 2.2.3 内置 Claude Agent 提供方:用自己的 Claude Code 登录(含订阅)在 OpenCode 里跑 Claude 模型

开源编程 agent OpenCode 于 10 月 30 日 09:55(UTC)发布 v2.2.3,新增内置的「Claude Agent」提供方:安装 Claude Code 并运行 claude auth login 后,在 /connect 里选择 Claude Agent,即可用自己的 Claude Code 登录(订阅、API key 或云账号均可)调用 Claude 模型。它通过 Anthropic 公开的 Claude Agent SDK 运行用户本机的 claude 程序,但关掉 Claude Code 自带工具,改用 OpenCode 自己的工具和权限系统。发布前几小时,OpenCode 团队成员 dax(@thdxr)在 X 上预告「如果能在 opencode 里用你的 Claude 订阅呢」,获约 2,300 赞。

核心要点速览

  • v2.2.3 于 10 月 30 日 09:55(UTC)发布,首条亮点即「在 OpenCode 中使用 Claude Code」,对应 PR #58782(发布说明)
  • 用法三步:安装 Claude Code,运行 claude auth login,在 /connect 中选择 Claude Agent;可用 OPENCODE_CLAUDE_PATH 指定 claude 路径
  • 设计文档称:只用公开 SDK,不读取 Claude Code 保存的登录信息,也不拦截或修改其请求;订阅、API key、云账号登录都能用(设计文档)
  • Claude Code 自带工具、CLAUDE.md、hooks、MCP、技能、自动压缩和自动记忆全部关闭,统一走 OpenCode 的工具、权限和压缩;每个会话一个 claude 进程,空闲 5 分钟停止
  • dax(@thdxr)的预告帖约 2,300 赞、280 条回复(原帖);官方未公布任何性能对比
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ElevenLabs 发布音效模型 SFX v3:一句提示词生成多层音效,音乐与人声更好,API 已可调用(限量开放)

ElevenLabs 官方账号 10 月 29 日 18:03(UTC)发布 SFX v3,称它能从单条文本提示词生成更丰富、更精确的音效,音乐和人声表现更好,已在 ElevenCreative 和 ElevenAPI 上线。官方文档显示新模型 ID 为 eleven_text_to_sound_v3,沿用原有 Sound Effects API,但默认模型仍是 v2,且 v3 目前限量开放、并非所有地区可用。

ElevenLabs 发布音效模型 SFX v3:一句提示词生成多层音效,音乐与人声更好,API 已可调用(限量开放)

核心要点速览

  • 模型 ID:eleven_text_to_sound_v3,与 v2 共用同一个 Sound Effects API,只需改 model_id;默认仍是 eleven_text_to_sound_v2
  • 官方文档列出 4 项改进:多条指令同一提示词、能处理音乐与人声、更自然、高频声(锣、钟、哨)更少削波
  • 限量开放:没有权限的账号调用会返回 Unknown model 错误,且并非所有地区可用
  • 时长 0.1–30 秒,指定时长时按每秒 40 credits 计费(Sound Effects 接口通用口径),支持 loop 无缝循环
  • 跑分:官方未公布任何量化基准,文档建议用自己的提示词对比 v2 与 v3
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⚡ SFX v3⚡ eleven_text_to_sound_v3🌐 ElevenLabs

GitHub Copilot Automations 升级:团队共享自动化归仓库所有,新增 24 个触发器、20 个工具和 AI 额度上限

GitHub 在 10 月 28 日 Universe 大会上发布一组 Copilot Automations 更新:共享自动化归仓库所有,以 Copilot 身份执行、AI 额度记在仓库所有者账上,创建者离职也照常运行;新增 24 个 GitHub 事件触发器、REST API 外部触发和自动化串联,20 个新工具并支持自定义 MCP 服务器;可按单次、每天、每周、每月设置 AI 额度上限;自动化还能根据真实结果提出改进自身提示词的建议,VS Code 1.144 起可在云端运行。

GitHub Copilot Automations 升级:团队共享自动化归仓库所有,新增 24 个触发器、20 个工具和 AI 额度上限

核心要点速览

  • 共享自动化归仓库所有:有读权限即可查看、有写权限即可编辑,操作记为 Copilot,AI 额度计入仓库所有者
  • 新增 24 个触发器,覆盖 issue、PR、Discussions 和安全告警;可用 REST API 从 Jira、Sentry、PagerDuty 等外部系统触发
  • 新增 20 个 GitHub 工具(如合并 PR、重跑 workflow、上传截图),并可接入自定义 MCP 服务器
  • AI 额度上限可按单次、每天、每周、每月设置;组织仓库需管理员开启「Allow use of Copilot cloud agent billed to the organization」策略
  • 面向 Copilot Pro、Pro+、Max、Business 和 Enterprise 用户逐步开放;VS Code 1.144 打开 chat.automations.cloud.enabled 即可在云端运行
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xAI 给 Grok API 加上 guidelines 字段:按请求设定 NSFW、暴力、脏话三类内容的收紧策略

xAI 10 月 28 日在 @grok 官方账号宣布,所有 API 客户现在都能在文本请求里加 guidelines 数组,对 nsfw、violence、profanity 三个类别逐一设为 decline,让 Grok 在写回答时自己收紧这类内容,而不是事后过滤。字段同时支持 Responses API、Chat Completions 和 xAI Python SDK;多智能体模型和延迟补全暂不支持,参数不合法时 API 会在调用模型前直接返回 400 或 422。

xAI 给 Grok API 加上 guidelines 字段:按请求设定 NSFW、暴力、脏话三类内容的收紧策略

核心要点速览

  • 3 个类别:nsfw、violence、profanity,目前唯一可选行为是 decline,未列出的类别保持模型默认(官方文档)
  • 覆盖 Responses API、Chat Completions 和 xAI Python SDK 的 chat.create;OpenAI SDK 需用 extra_body 传入
  • 只对携带它的那一次请求生效,整段对话要每次都带上;xAI SDK 的 chat 对象会自动带
  • 不支持 grok-4.20-multi-agent 等多智能体模型和延迟补全;同一类别重复出现返回 400,未知取值返回 422
  • 官方账号原帖约 59 万次浏览、271 个赞(截至本文写入)
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