AI 编程实时动态与要闻

Vercel Token Pass 额度自动走 AI Gateway:标准 API Key / OIDC / fx 即可扣减,用尽可回落团队额度

2026-11-06,Vercel 更新 Token Pass:featured 模型用量经 AI Gateway 时,标准 API Key、OIDC 或 fx 登录即可自动扣减 Token Pass 额度,不必再用专用 key;额度用尽后标准认证回落到团队 AI Gateway 额度,专用 Token Pass key 仍停到下账期。

Vercel Token Pass 额度自动走 AI Gateway:标准 API Key / OIDC / fx 即可扣减,用尽可回落团队额度

核心要点速览

  • 官方:Vercel changelog 2026-11-06「Token Pass credit now applies automatically across AI Gateway」
  • 行为:标准 API Key / OIDC / fx 登录均可先扣 Token Pass 额度,无需专用 key
  • 回落:额度用尽后标准 key/OIDC 用团队 AI Gateway 额度;专用 Token Pass key 仍停到下账期
  • 产品口径:Pro 约 $30/月 → ~$80 featured 开源模型额度;路径保持 ZDR
  • 建议:早期专用 key 用户改用标准 key/OIDC 以启用回落
阅读全文

Nous Research 发布 Hermes Agent v0.23.0「Hearth」:浏览器 Webapp 桌面、统一 Gateway 会话与插件目录破千

Nous Research 于 2026-11-05 发布 Hermes Agent v0.23.0(The Hearth)。自有 Gateway 可在浏览器提供完整 Desktop;CLI/TUI/Desktop/编辑器/Bot/cron 共用单一会话权威;插件目录约 600→1050+;并带来对话 rewind、终端内联图片与付费 MCP 花费上限。官方:约 1950 个合并 PR、666 名贡献者。

Nous Research 发布 Hermes Agent v0.23.0「Hearth」:浏览器 Webapp 桌面、统一 Gateway 会话与插件目录破千

核心要点速览

  • 官方 GitHub Release:Hermes Agent v0.23.0(2026-11-05),代号 The Hearth
  • Webapp:Gateway 在浏览器提供完整 Desktop(默认关闭,webapp.enabled)
  • 统一会话:单机单 Gateway 拥有会话,避免多端重复写消息
  • 插件目录约 600→1050+,新增 Verified 档;付费 MCP 可标价与对话花费上限
  • 自 v0.22.0 起官方口径:~10,080 commits / ~1,950 PRs / 666 contributors
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Nous Research 开放 Hermes Agent 官方移动端 Beta:iOS 走 TestFlight、Android 走 Firebase,手机直连自己的 Gateway 审批工具、管理 Bot 与定时任务

Nous Research 在 10 月 30 日纽约 NousCon 2026 期间放出 Hermes Agent 官方手机端 Beta,并在 hermes-agent.nousresearch.com/mobile 上线报名页:iOS 通过 TestFlight 加入「Hermes Agent - Mobile」测试,Android 通过 Firebase App Distribution 加入。TestFlight 页面写明,这个 App 连接用户自己的 Hermes Gateway,可以流式聊天、审批工具调用、在任何地方管理 Bot 和定时任务。Hermes Agent 联合创始人兼首席工程师 Teknium 在 X 上确认 iPhone 和 Android Beta 已同时上线。官方未公布正式版时间和跑分。

核心要点速览

  • 入口:官方报名页 hermes-agent.nousresearch.com/mobile 同时提供 2 个平台:iOS 走 TestFlight,Android 走 Firebase App Distribution
  • 定位:TestFlight 说明写明 App 连接「你自己的 Gateway」,支持流式聊天、工具调用审批、管理 Bot 和定时任务,本身不是独立运行在手机上的新 Agent
  • 确认:Hermes Agent 联合创始人兼首席工程师 Teknium 在 X 上回复 时确认 iPhone 和 Android Beta 已在 NousCon 当天同时上线
  • 防骗:社区已有多款第三方 Hermes 手机客户端,官方 App 只认上面的报名页链接;正式版时间与跑分官方未公布
阅读全文
A
Anthropic@AICoder·
👀106
🔥80

Claude Code 2.1.314 发布:新增禁止写出工作目录的权限开关,网关支持按 IdP 分组路由,VS Code 和桌面版也有了空闲压缩

Anthropic 于 10 月 30 日 01:06(UTC)在 GitHub 发布 Claude Code v2.1.314,官方 CHANGELOG 列出 119 条变更,超过一半是修复。新功能主要面向企业:permissions.blockWritesOutsideWorkingDirectories 让 Write、Edit、NotebookEdit 在任何权限模式下都拒绝写工作目录之外的路径;Claude apps 网关的上游可以按 IdP 分组限定使用者,Bedrock 上游可记录触发的 guardrail;空闲压缩扩展到 VS Code 和 Claude Desktop 的 Code 标签页。此外修复了管理员限制 effort 时会话反复报错、claude -p 启动失败却返回 0 等问题。

核心要点速览

  • 规模:v2.1.314 官方 CHANGELOG 共 119 条变更,超过一半为修复,发布于 10 月 30 日 01:06 UTC
  • 安全:新开关 permissions.blockWritesOutsideWorkingDirectories 在所有权限模式下阻止 Write/Edit/NotebookEdit 写到工作目录之外
  • 企业网关:上游可加 groups 列表,只有指定 IdP 组的开发者会被路由过去(故障切换时同样生效);Bedrock 上游新增 guardrail_trace
  • 体验:空闲压缩扩展到 VS Code 和 Claude Desktop Code 标签页,20 万 token 以上的闲置会话会先生成摘要
  • 修复:管理员限制 effort 时 Claude Code 会自动降档重试;claude -p 启动失败现在打印错误并以 1 退出
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:
AD赞助内容

Suhail 新公司 Particle 发布首个模型 Particle-1:基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练,编码任务平均少用约 45% token

Mixpanel 创始人 Suhail Doshi 10 月 28 日(SGT 10 月 29 日 01:36)在 X 上宣布新公司 Particle,首个模型 Particle-1 已上线。官方博客称它在 DeepSeek V4.1 Flash 上用强化学习后训练,在四个编码与数据工程基准上输出 token 少 28.4%–52.2%、单任务成本低 34.4%–51.6%,通过率仍在基座模型置信区间内。可通过 Particle API、OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 调用,官方文档标价每百万 token 输入 0.25 美元、输出 1 美元,上下文 1,048,576 token。

Suhail 新公司 Particle 发布首个模型 Particle-1:基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练,编码任务平均少用约 45% token

核心要点速览

  • 四个基准(Terminal-Bench 2.1、ReactBench、ADE Bench、DeepSWE 1.1)上输出 token 少 28.4%–52.2%,单任务成本低 34.4%–51.6%(官方口径)
  • 官方汇总表:每任务成本 0.2211 美元,对比 DeepSeek V4.1 Flash 0.3368 美元、GLM 5.3 Flash 0.6523 美元;平均输出 59,580 token,对比 83,246 和 98,155
  • 任务通过率 72.57%,对比基座 71.15%、GLM 5.3 Flash 66.82%;GPQA Diamond 90.40%(基座 90.91%)、MMLU 86.08%(基座 85.98%)
  • 训练方式:在全部层的专家上训练 rank-64 LoRA,可训练参数约占模型 1.25%,用 GSPO 序列级策略优化分两阶段 RL
  • 定价:官方文档当前为每百万 token 输入 0.25 美元、缓存输入 0.03 美元、输出 1.00 美元,上下文 1,048,576 token,单次输出上限 131,072 token
阅读全文

LiteLLM 官方网关突发 v1.107.0 供应链投毒事件:官方紧急回滚至 1.106.2 并发布深度复盘与凭证轮换指南

作为全球下载量数百万、被 LangChain、OpenHands 等大量智能体项目广泛采用的核心统一网关框架 LiteLLM 官方突发严重供应链安全事件。其自动化发布流水线遭到黑客攻破,并向 PyPI 与 Docker Hub 推送了携带恶意凭证窃取载荷的 v1.107.0 版本。攻击代码能够静默窃取服务器环境变量中的各类大模型 API Key 与云凭据并外发至远程黑客服务器。LiteLLM 团队与慢雾(SlowMist)等安全团队紧急介入,在数小时内从 PyPI 下架恶意版本、将稳定版本回滚至 1.106.2,并发布安全事后深度复盘,呼吁全球开发者立即固定依赖版本并轮换全部涉及的生产 API 密钥。

LiteLLM 官方网关突发 v1.107.0 供应链投毒事件:官方紧急回滚至 1.106.2 并发布深度复盘与凭证轮换指南

核心要点速览

  • LiteLLM 自动化发布流水线遭黑客攻破,恶意版本 v1.107.0 被推送至 PyPI 及 Docker Hub(latest / main-stable 标签)
  • 恶意载荷在初始化时自动抓取主机环境变量(包括各类大模型 API Key、数据库连接串与云凭证)并静默外发
  • 官方团队已联合安全厂商(SlowMist 等)紧急下架恶意包,将 PyPI 与 Docker 镜像全面回滚至安全稳定的 1.106.2
  • 官方强烈敦促所有使用 LiteLLM 作为网关的 Agent 开发者立即排查流水线依赖,锁定版本并立即轮换所有大模型 API 密钥
阅读全文

沃尔玛向 AI 购物 Agent 开门:基于 MCP 的 Agent Gateway 开启开发者 beta,Agent Profiles 下月上线,可设 50/100/200 美元消费上限

10 月 21 日,沃尔玛发布 Agent Profiles、Walmart Agent Gateway 和 AI Agent 使用条款。Gateway 让 Agent 通过 MCP 直接搜索并购买 Walmart 与 Sam's Club 商品,先对企业和开发者开放 beta;Agent Profiles 下个月上线,用户可为每个 Agent 单独授权、单独查看订单、设消费上限或逐笔审批,随时撤销。Agent 拿不到支付卡信息,违规会被封禁。与此同时,据 TechCrunch 报道,亚马逊正在屏蔽第三方购物 Agent。

沃尔玛向 AI 购物 Agent 开门:基于 MCP 的 Agent Gateway 开启开发者 beta,Agent Profiles 下月上线,可设 50/100/200 美元消费上限

核心要点速览

  • 接入方式:Walmart Agent Gateway 走 MCP(Model Context Protocol),先面向企业和开发者 beta,替代 Agent 用浏览器模拟点击下单
  • Agent Profiles 下个月上线:每个 Agent 一个独立档案,订单单独列出,官方举例消费上限 50、100 或 200 美元,也可逐笔审批
  • 条款:默认需用户批准购买,Agent 拿不到支付卡信息、不能增改支付方式,只能读取任务所需数据,违规直接封禁
  • 定价口径(官方):Agent 看到的价格与 Walmart.com 上人看到的一致;据 Reuters,无需 Walmart+ 会员
  • 官方提到已与 Muse、ChatGPT、Gemini 等做对话式电商集成;TechCrunch 称亚马逊同期在屏蔽第三方购物 Agent
阅读全文

LiteLLM 1.107.0 遭供应链投毒:PyPI 与 Docker 镜像被植入凭证窃取器和后门,官方确认已控制并建议回退 1.106.2

10 月 21 日,热门 LLM 网关 LiteLLM 的发布流水线被攻破,恶意 1.107.0 版本在 PyPI 上线约 2 小时(11:39–13:23 UTC),Docker 的 v1.107.0、latest、main-latest、main-stable 标签也在 11:46–14:20 UTC 指向被污染镜像。官方事件报告称恶意文件会在每次 Python 启动时窃取云、SSH、AI 工具和代理库中的密钥,现已下架,开源用户应固定 1.106.2 并轮换凭证,企业私有仓库不受影响。

LiteLLM 1.107.0 遭供应链投毒:PyPI 与 Docker 镜像被植入凭证窃取器和后门,官方确认已控制并建议回退 1.106.2

核心要点速览

  • 影响范围(官方口径):PyPI litellm==1.107.0 全部 7 个 wheel,11:39:51–13:23 UTC 在线;Docker Hub 与 GHCR 的 4 个标签从 11:46:56 UTC 起被污染
  • 攻击链:攻击者拿到 3 组开发者 GitHub CLI 凭证,其中一个属于组织所有者,借此关闭分支保护、强推修改,让发布流程从仿冒仓库 Berri-AI/litellm 构建并签名
  • 载荷:cook.pth、cook.py、sitecustomize.py 在任何 Python 启动时运行,删除 litellm 包也不会清除;另有每小时拉取远程代码的后门
  • 处置:先手动删除这 3 个文件和对应 pyc,再固定 litellm==1.106.2 或从零重建环境,并轮换代理库中的全部供应商 key、master key 和数据库密码
  • 这是 LiteLLM 2026 年第 2 次供应链事件(3 月曾涉及 1.82.7/1.82.8),GitHub 源码标签 v1.107.0 本身不含恶意文件
阅读全文
A
Anthropicgithub.com·
👀68
🔥82

Claude Code 2.1.304:新增 /auto-mode-setup 引导式配置 auto mode;Pro/Max 恢复旧会话前提示 5 小时额度消耗

Anthropic 于 10 月 19 日(UTC)发布 Claude Code v2.1.304:新增 /auto-mode-setup,读取项目与近期会话来教 auto mode 认识你的环境,并扩展到 Bedrock、Vertex、Foundry、Claude apps gateway 与关闭遥测的会话;新增 /claude-api managed-agents-secure,对照官方安全指南只读检查 Managed Agents 配置;Pro/Max 恢复闲置会话前若会明显占用 5 小时额度会先提示。同版修复 claude --worktree 退出时可能不问就删除分支导致丢 commit 等 40 余项问题。

核心要点速览

  • 新增 /auto-mode-setup:读取项目与近期会话为 auto mode 建立环境认知,覆盖 Bedrock、Vertex、Foundry、Claude apps gateway 等 5 类此前不支持的会话(v2.1.304 Release)
  • 新增 /claude-api managed-agents-secure:把 Managed Agents 配置与官方安全指南逐项对照,只读、不改配置
  • Pro/Max 计划恢复闲置会话前,若会明显占用 5 小时用量额度,会提示「仍然恢复」或「新开会话并按需回查旧会话」
  • Mods 的 tool.check 新增 decider: "person" 与 e.isReadOnly,可强制只有人工权限对话框能批准某类调用
  • 修复 40 余项问题,包括 claude --worktree 在 HEAD 游离时退出可能不问就删除 worktree 与分支、CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=200k 被静默设成 100K
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

Inception 10 月 19 日发布 Mercury 3,称其为迄今最强的扩散式大语言模型(dLLM)。官方口径:参数规模是 Mercury 1 的 40 倍以上,输出速度 1068 token/秒,上下文从 Mercury 2.5 的 26 万扩到 100 万 token,在 GPQA Diamond、IFBench、SWE-Bench Atlas 等基准上超过 GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5(均为 medium 档)。标价每百万输入 0.20 美元、输出 0.70 美元,首发五折。已上线 Inception API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel AI Gateway,兼容 OpenAI API。跑分均为厂商自测,暂无独立复现。

Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

核心要点速览

  • 速度:输出 1068 token/秒,官方对比表中 GPT-6 Luna 约 130、Haiku 5.5 约 240(厂商口径)。
  • 跑分:GPQA Diamond 89.23、IFBench 76.84、SWE-Bench Atlas 51.08,均高于 Luna 与 Haiku 5.5;但 DeepSWE v1 46.31 低于 Haiku 5.5 的 51.62,MRCR v2 也落后 Haiku。
  • 规模与上下文:参数是 Mercury 1 的 40 倍以上,上下文 100 万 token(Mercury 2.5 为 26 万)。
  • 价格:标价输入 $0.20/M、输出 $0.70/M,首发五折为 $0.10/$0.35,缓存输入再打 1 折;新 API key 赠 1 亿 token。
  • 渠道:Inception API、OpenRouter、Baseten、Vercel AI Gateway,OpenAI API 兼容,可直接替换。
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:
AD赞助内容

Perplexity 发布开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与 Flash(4B):图文直出类型化概率决策,输入仅 $0.02/百万 Token

Perplexity 开发者团队(@perplexitydevs)联合 OpenRouter 与 Vercel AI Gateway 正式上线新一代开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与轻量级 pplx-decider-flash-v1.2(4B)。该系列模型支持同时输入文本与图像,直接返回带校准概率分布的类型化决策结果(Typed Answers with Probabilities),其中 27B 版本输入定价低至 $0.02/百万 Token,4B Flash 版速度更快且成本再砍半,成为智能体路由与工具选择的极速基础设施。

Perplexity 发布开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与 Flash(4B):图文直出类型化概率决策,输入仅 $0.02/百万 Token

核心要点速览

  • 双尺寸多模态决策模型上线:发布 27B 旗舰版 pplx-decider-v1.2 与 4B 极速版 pplx-decider-flash-v1.2,支持图文输入直出类型化概率决策
  • 输入定价低至 $0.02/百万 Token:27B 版本仅售 $0.02/1M 输入 Token,4B Flash 版本速度更快且成本再减半
  • OpenRouter 与 Vercel 同步首发:支持 pplx-decider-latest 动态别名,专为智能体工具路由、护栏审查与多模态状态分类打造
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Liquid AI 发布 d1-ultra 决策模型:不生成 token 直接输出校准概率,Artificial Analysis Decision Index 以 65 分居首,输入 $0.042/百万 token

Liquid AI 于 10 月 15 日发布多模态决策模型 d1-ultra,输入文本和图像,一次前向传播直接返回是非、单选、打分三类问题的概率,不生成任何 token,只按输入计费。Artificial Analysis 独立评测中它以 65 分登顶 Decision Index v1.0,领先至少 8 分,非幻觉率 85%;已上线 Liquid API、Vercel AI Gateway 与 OpenRouter。

Liquid AI 发布 d1-ultra 决策模型:不生成 token 直接输出校准概率,Artificial Analysis Decision Index 以 65 分居首,输入 $0.042/百万 token

核心要点速览

  • Artificial Analysis Decision Index v1.0 得分 65,第一名,领先其他决策模型至少 8 分(独立评测)
  • AA-Omniscience-Decision 非幻觉率 85%,第二名 Microsoft-Decision-1 为 40%;但因更多弃答,准确率 32% 低于 d1 的 41%
  • 定价 $0.042 / 百万输入 token,输出免费;1024×1024 图像计 1,536 token(官方博客)
  • 上下文 32,768 token,支持 44 种语言,Liquid 自有 112 项评测中八大类全部领先(厂商口径)
  • 调用方式:Liquid /decisions/v1/systemone 端点 model: d1-ultra,或 Vercel/OpenRouter 的 liquid/d1-ultra(文档)
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Hermes Agent v0.22.0 发布:免 Key 引导上手、一键本地 llama.cpp 模型、Gmail/Linear/Notion 连接器与 600 插件目录

Nous Research 于 10 月 14 日(UTC)发布开源智能体 Hermes Agent v0.22.0「Threshold Release」。新装桌面版用免费试用模型 nous/welcome 引导配置,无需 API Key;新增经 Nous tool gateway 接入 Gmail、Linear、Notion 的连接器;内置一键 llama.cpp 本地模型运行时;改为经过测试的 SemVer 稳定通道,并提供签名桌面包(含 Microsoft Store)。官方称这是史上最大更新窗口,代码量从约 106 万行精简到 69.8 万行(−34%)。

Hermes Agent v0.22.0 发布:免 Key 引导上手、一键本地 llama.cpp 模型、Gmail/Linear/Notion 连接器与 600 插件目录

核心要点速览

  • 规模:自 v0.21.0 以来约 24,200 次提交、6,080 个合并 PR、关闭约 7,180 个 issue、约 2,520 名贡献者,约为 v0.21.0 周期的 2.5 倍(Release Notes)
  • 瘦身:源码约 106 万行降到 69.8 万行(−34%),gateway/run.py 从 34,847 行降到 5,512 行;约 19 个冷门工具改为按需加载,桌面端每次调用的工具 schema 约减半,固定提示再省约 2.1k token
  • 本地模型:自动按 CPU/CUDA/Metal/Vulkan/ROCm 安装 llama.cpp(b11370),只推荐能完整放进显存的模型,目录含 Qwen3.8 27B、Qwen3.6 35B-A3B、DeepSeek V4 Flash 及任意 Hugging Face GGUF
  • 插件目录 600 个,每个固定到经过审查的 commit;Honcho、Mem0、Supermemory 等记忆后端移出核心
  • 更新提速:只重建变化部分,macOS 上 16.5 秒 vs 32.5 秒(官方口径)
阅读全文

Physical Intelligence 开放 Pi API 测试版:上传机器人数据即可托管微调 π 系列模型并云端推理

Physical Intelligence 10 月 13 日开放 Pi API 测试版:开发者上传机器人示教数据,在 Pi 托管的算力上微调其最新机器人基础模型,再通过托管网关为自家机器人提供云端推理。官方展示了从无人驾驶装载机、草莓采摘到服务器装配等合作案例,早期客户 Almond 仅迭代 4 天就让双臂机器人完成去毛刺任务。测试版需申请,定价与 API 参数尚未公开;想自托管可继续用 Apache-2.0 的 openpi(π0/π0.5 基座)。

Physical Intelligence 开放 Pi API 测试版:上传机器人数据即可托管微调 π 系列模型并云端推理

核心要点速览

  • 工作流三步:上传数据 → 在 Pi 托管算力上微调 π 模型 → 经托管网关云端推理,并用评测数据决定下一轮采集(官方博客)
  • 早期客户 Almond 用 API 迭代 4 天,得到可让 Axol 双臂机器人为自身零件去毛刺的策略
  • 官方列出约 20 家合作/早期接入方(Actor、Chef Robotics、Formic、Ultra 等),部署覆盖日本、瑞士与美国,多数案例走云端推理,官方承认部分场景存在网络连接问题
  • 自托管替代:openpi(Apache-2.0,约 1.4 万星)提供在 10k+ 小时机器人数据上预训练的 π0 / π0-FAST / π0.5 基座;推理需 >8GB 显存、LoRA 微调 >22.5GB、全量微调 >70GB
  • 测试版需申请,API 定价、端点与参数均未公开
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ π0⚡ π0-FAST⚡ π0.5🌐 Physical Intelligence

ScaleDown 推出约束解码模型 CDM:1M 上下文专做摘要/压缩/抽取/分类,LangChain 同日接入 Deep Agents 中间件

ScaleDown 10 月 13 日推出约束解码模型(CDM):每个模型只为一个任务训练,只输出该任务允许的答案(标签或原文片段),不逐 token 自由生成。LangChain 同日发布 langchain-scaledown 集成与 LangSmith LLM Gateway 支持,提供历史摘要、工具结果压缩、结构化抽取三类中间件。厂商口径:在这些窄任务上比前沿模型快 200 倍、便宜 467 倍;Extract 与 Summarize 已上 OpenRouter,输入 $0.04/百万 token。

ScaleDown 推出约束解码模型 CDM:1M 上下文专做摘要/压缩/抽取/分类,LangChain 同日接入 Deep Agents 中间件

核心要点速览

  • 四款单任务模型 Summarize / Compress / Extract / Classify,输入上限均为 100 万 token,Extract、Summarize、Classify 可直接吃图片与扫描 PDF(LangChain 博客)
  • 厂商口径:对比 GPT-5.5 / GPT-5.4 Mini / GPT-5.4 Nano 均值,Summarize 便宜 41 倍、快 2.7 倍,Compress 便宜 138 倍、快 1.8 倍,且准确率更高(ScaleDown 基准)
  • Classify 对标 Jev 决策模型:Jev 仅文本、每题 32K token 状态;Classify 支持 1M token 与图片,并给每个决策附一句理由
  • LangChain 官方示例中工具压缩中间件把一页文档从 18,402 字符压到 3,110 字符;ScaleDown 调用失败时中间件保留原历史、Agent 继续运行
  • OpenRouter 上 Extract / Summarize 输入 $0.04/百万 token、1M 上下文,Summarize 最多输出 4,000 token,二者均不支持 tools 与 response_format(OpenRouter)
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ ScaleDown Classify-1⚡ ScaleDown Extract⚡ ScaleDown Summarize⚡ ScaleDown Compress🤖 LangChain Deep Agents🌐 ScaleDown🌐 LangChain🌐 OpenRouter