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👉 非常省钱的 Agent 模型组合，必备
ds v4 flash + qwen3.7-flash，已覆盖我的非 Coding 任务，一天成本不到 1 块钱
绝对是“穷兄弟”的非 Coding 类 Agent 必备套餐 🤣
1️⃣ 纯按官方原价 API，该搭配成本：
- ds 跑非 agent 任务（比如对、搜索、写作），中度使用 1 天花不到 1 块钱
- 更离谱的是 qwen 识图，1 张成本只要 0.001～0.002 元，识别 100 张也只要 2 毛钱…
（不是所有任务都需要多模态旗舰 Agent 模型，猜测下半年够用便宜的智能将会是开发者的选择重点）
2️⃣ 用法：
❶ ds 作为主模型，qwen3.7-flash 只负责识图，帮没有视觉的 ds 把图片转译为描述文本
❷ 分工的实现方式：
如果你有自己开发的 Agent，可以直接在 ds 拿到图之前，固定让 qwen 把图像块转译为文本【图片描述：……】
如果是在 CC、Codex 等用，可以做个识图的 tool/skill，让 Agent 自行调用工具识图（具体可以和 Agent 聊天直接落地 skill）
3️⃣ 模型质量与价格证明：
❶ v4 flash：真的很强，而且是比较均衡，能写人
我非 coding 任务每天都在用 flash
非复杂 coding 类任务下，任务理解、工具调用都很不错。唯一就是默认的 high 档位思考比较浅，可以按需开 max 推理，或者提示词引导思考的深一点。
价格上，官方原价不命中缓存 1 元/M，命中只要 2 分钱/M。基本中度的非 coding 用户，几毛 1 天就够了
❷ qwen3.7-flash：新一批的多模态模型里，识别最好且最便宜的
虽然 qwen 的 Agent 复杂任务，在 3.8 时期大幅提升；但多模态识别能力，从过年开始一直都是最精准的一档（含国外）
别看 3.7-flash 有阶梯定价（超过 32k 就变贵到了 6 毛钱 1M），但其实看起来很大的图片，1 张图的输入只占 1～2k 左右的 token，只会用到 2 毛钱 1M 的价格区间。
所以 100 张图都只需要 2 毛钱！如果关闭 think，就只要 1 毛钱！
单 query LLM 识别图片，已经进入到比 OCR 还便宜的时代了
具体计算、各家多模态模型定价，可看图
——————
只要不做复杂 coding 任务，这个组合能 cover 绝大部分的场景，而且干的非常好
强烈推荐，欢迎分享给朋友，该给自己的账单省点钱了 hhh
@aigc1024
ds v4 flash + qwen3.7-flash，已覆盖我的非 Coding 任务，一天成本不到 1 块钱
绝对是“穷兄弟”的非 Coding 类 Agent 必备套餐 🤣
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- ds 跑非 agent 任务（比如对、搜索、写作），中度使用 1 天花不到 1 块钱
- 更离谱的是 qwen 识图，1 张成本只要 0.001～0.002 元，识别 100 张也只要 2 毛钱…
（不是所有任务都需要多模态旗舰 Agent 模型，猜测下半年够用便宜的智能将会是开发者的选择重点）
2️⃣ 用法：
❶ ds 作为主模型，qwen3.7-flash 只负责识图，帮没有视觉的 ds 把图片转译为描述文本
❷ 分工的实现方式：
如果你有自己开发的 Agent，可以直接在 ds 拿到图之前，固定让 qwen 把图像块转译为文本【图片描述：……】
如果是在 CC、Codex 等用，可以做个识图的 tool/skill，让 Agent 自行调用工具识图（具体可以和 Agent 聊天直接落地 skill）
3️⃣ 模型质量与价格证明：
❶ v4 flash：真的很强，而且是比较均衡，能写人
我非 coding 任务每天都在用 flash
非复杂 coding 类任务下，任务理解、工具调用都很不错。唯一就是默认的 high 档位思考比较浅，可以按需开 max 推理，或者提示词引导思考的深一点。
价格上，官方原价不命中缓存 1 元/M，命中只要 2 分钱/M。基本中度的非 coding 用户，几毛 1 天就够了
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虽然 qwen 的 Agent 复杂任务，在 3.8 时期大幅提升；但多模态识别能力，从过年开始一直都是最精准的一档（含国外）
别看 3.7-flash 有阶梯定价（超过 32k 就变贵到了 6 毛钱 1M），但其实看起来很大的图片，1 张图的输入只占 1～2k 左右的 token，只会用到 2 毛钱 1M 的价格区间。
所以 100 张图都只需要 2 毛钱！如果关闭 think，就只要 1 毛钱！
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@aigc1024
太方便了！今天ChatGPT 桌面版（codex）迎来一次功能大升级。
现在你可以直接用语音控制电脑，一边聊天，一边让 ChatGPT 同时管理多个 AI 助手，帮你写代码、处理工作、操作电脑，全程几乎不用打字。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
现在你可以直接用语音控制电脑，一边聊天，一边让 ChatGPT 同时管理多个 AI 助手，帮你写代码、处理工作、操作电脑，全程几乎不用打字。
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FCC宣布，将外国生产的先进移动机器人和联网逆变器纳入“受限清单”。未来未经特别批准的新型号，将难以获得FCC认证并进入美国市场。
受影响范围可能涵盖人形机器人、机器狗，甚至部分扫地机器人和割草机器人。已经获批和在售的旧型号暂不受影响。
这次限制表面上针对机器人，背后争夺的是AI时代的供应链、数据和关键基础设施控制权。
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https://mp.weixin.qq.com/s/tGgcLxYLOdKbt4KyxyQ1sw
这是我见过最接地气、最实在的一个“搞钱“项目了：一家新疆早餐店的老板，利用 AI ，直接去做品牌、搞设计、看法务，硬是把一家店开到了 6 家店，营业额直接翻倍。
最近不管是字节、腾讯、阿里、百度等大厂，其实都在下沉去抢占整个 Work Agent 的生态，俨然已经成了兵家必争之地....
而对于大部分普通人来说，最普遍的需求就是：如何能更低门槛、更易用地去使用 AI Agent，来解决自己在企业运营或创业运营过程中的日常实际问，这个早餐店老板的用法就简单直接。AI 不是高高在上的产物，而是能丝滑进入各家各户的水和电..
前段时间去参加纳米 Work 发布会的时候，听到老周说“智能体也有自己的 Scaling Law”，这个观点还是比较有意思的。比如接入的知识、合适的工具、配备的相关技能，以及多种协作模式，然后来去进行场景的应用。
对于这个新疆店老板的案例，以及更多普通人而言，简单易用才是王道..
@aigc1024
在美国，同时持有多张信用卡很普遍。不同的卡对应不同的积分、返现、航空里程、酒店权益和开卡奖励。卡一多，管理就很麻烦：有人忘记还款，有人错过优惠，还有人订阅了一堆服务，几个月后才发现一直在自动扣费。
他看到这个需求后，做出了https://www.stackeasy.ai/，把不同信用卡的余额、额度使用率、积分奖励和还款日期集中在一个页面。用户不用反复登录多个银行账户，就能看清自己花了多少钱、什么时候要还款、哪些权益快过期。
这个项目听起来不大，却抓住了一个真实、高频、愿意付费的需求。现在做产品，未必一定要追逐宏大赛道。很多赚钱的机会，就藏在那些大家每天都觉得麻烦，却一直没人认真解决的小问里。
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