生产环境中推理服务商锁定的真实面貌
每家大模型 API 服务商都会拿同一件事来证明换供应商很容易：如今几乎所有厂商都支持“OpenAI 兼容”的聊天补全（chat completions）端点。把 SDK 指向新的 base URL，换上新的 API 密钥，事情就办完了，对吧？我们的 《将 AI 云端推理迁离前沿模型公司》 一文，就完
代理永远看不到密钥：验证 DigitalOcean Action Gateway 的凭据代理机制
一个只会回答问题的 AI 智能体 用不到任何密码。但要真正干活的 agent，处处都离不开凭证：开一个 pull request 需要 GitHub token，建一张工单需要 Jira token，查一笔订单需要数据库密码。安全评审人员面对任何 agent 产品，第一个问题永远是同一个：这个 to
如何设计用户真正会用的送礼功能：来自58款应用的证据
2025年假日购物季期间，美国消费者在礼品卡上的花费约达290亿美元，其中43%的人至少买了一张。据 美国零售联合会 统计，在人们最想收到的礼物清单上，礼品卡高居榜首。 这些数字解释了商家为什么要备货礼品卡，却没有回答一个更关键的问题：产品该在什么时机引导用户送礼，效果才最好。本文将探讨送礼功能在你
最便宜的批量推理：2026年六家低成本AI推理服务商对比
批量推理 是一种一次性发送大量 AI 请求、稍后收集答案的方式，而不是实时等待每个请求完成。服务商通常会给出更低价，常约为半价，因为无截止时间的任务更易安排在繁忙时段。 如果你需要对一百万条支持工单分类、为整个目录生成产品描述、对数千条测试提示运行评估套件，或在夜间充实数据仓库，批量定价通常是购买
2026 年初创企业的五大可扩展 AI 推理服务提供商
对于2026年正在构建的初创公司来说，挑战不仅仅是选择一个模型——而是 选择一条能够演进的基础设施路径 。随着AI功能从实验阶段过渡到生产阶段，最初在简单的基于token的API和细粒度的GPU控制之间的决定，往往决定了你以后是否会面临昂贵的重新平台化。本指南剔除噪音，对前五名的推理服务提供商进行比
如何构建自评估AI系统：LLM应用的自动化测试与评估流水线
你已经把 AI 功能发布了，在演示中运行良好。团队对此印象深刻。随后，用户提出了一个略微超出你测试用例的问题，模型却自信地返回了完全错误的答案。 使用大型语言模型构建系统的真相是，传统的软件测试方法在这里失效了。当系统每次运行都会生成不同的文本时，你无法仅仅写一个简单的 assert output
什么是 Agent Harness？Claude Code、DeepSeek Harness 和 Hermes Agent 背后的架构
2026年8月13日，DeepSeek 在 GitHub 上发布了一个名为 deepseek-harness 的仓库。仅两天，它的星标就超过了 95,386，分叉达到 8,826（这本身只是一个虚荣指标，但如此迅速的激增预示着不仅仅是运气）。这在 2026 年是开发者工具在 GitHub 上增长最快
如何使用 Vercel AI SDK 和 Shadcn/ui 构建 AI 聊天应用界面
如今你打开的几乎所有 AI 产品都呈现相同的界面：底部有一个消息列表、一个文本框，以及逐 token 流式出现的文字。看起来简单，但要做好并不容易。 你需要管理流式状态、部分 token、工具调用、重试、Markdown 渲染、滚动位置以及十几个细微的 UX 细节……同时还要保持界面的可访问性和高速
Spot GPU Droplet 上的容错训练：设置检查点、断点续训，让任务持续运行
最新款的 GPU，反而是短期任务最难弄到手的资源。如果你所在的 AI 团队规模不大，想用上 NVIDIA HGX B300、AMD Instinct MI350X 和 MI355X，基本只能走合同容量或 12 个月预留套餐两条路，而且都得跟销售团队谈。对于要连续跑上一年的生产级推理集群来说，这没什么
为什么最佳模型是两个模型：在 Kimi K3 与 Claude 之间的路由
我认识的一位开发者上个月拉出了推理账单，却解释不清为什么修改配置文件中的一个拼写错误的成本竟然几乎和花了整个下午构建的功能相当。两个请求都经过了同一个编码代理。两者都调用了同一个模型。这正是该代理的设计方式：一个模型、一个 API 密钥、每 token 一个价格，无论它面前的任务是琐碎的还是真正艰难