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美国出现一个离谱的 AI 媒婆——Keeper AI。
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我发现大多数人并不是真的信仰 AGI
包括了 AI 圈子的人和真金白银投了 AI 的投资人
怀疑 AGI 无法达到,只是个概念
怀疑 AGI 只是生产力过剩,不会产生新需求
怀疑 AGI 只是取代原有劳动,不会产生新机会
怀疑 AGI 只能是很窄的几个领域,不能泛化到全人类
满脑子都是历史,都是教训,都是周期
沉浸在人类过去的线性推演里,跳不出来
大家信念不同,其实也聊不到一起
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我 80% 的 API 调用根本不需要claude。
换掉这部分之后,账单直接砍到 $40。
大多数人搭 Agent 的时候犯同一个错误:把所有任务都丢给一个模型。
格式转换、信息提取、简单分类;这些活儿用claude做,就是杀鸡用牛刀。
问不是模型不好,是用错了地方。
我现在的架构是这样的:
复杂推理 → Claude
高频重复任务 → Elephant Alpha
Elephant Alpha 的价格极低,256K 上下文,处理工程化任务稳定。
它不是用来替代所有模型的,是用来让你不再为不值得的调用付钱。
最省钱的场景是长文档处理。
我有个节点需要每次读入万字的背景资料。
用 Claude:$0.12/次
用 Elephant Alpha:$0.008/次
你自己算。
并发场景更夸张:
同时跑 500 个实例做数据抓取和摘要,旗舰模型的成本会让你不敢开并发。
Elephant Alpha 的极速响应 + 低单价,让你可以放心跑 7×24小时,不用盯着余额报警。
很多人以为省钱 = 用更差的模型 = 效果变差。
不对。
省钱 = 把对的任务给对的模型。
这不是妥协,这是架构设计。
容错率高了,才敢真的去试复杂编排。
如果你在搭 Agent,建议先做一件事:
把调用日志拉出来,看看哪些节点在用高级模型做重复性工作。
那就是你的省钱空间。
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