缓存命中率能做到 90%，为什么团队的 Token 消耗还是降不下来？
“本文是模力方舟关于企业 Token 治理系列的第十二篇。TL;DR：大模型的前缀缓存能把重复输入的成本降低九成，成熟工具的命中率也能做到 90% 左右。但很多团队接入后，实际账单并没有下降。
Cache Engineering for Agents 深度解读
Cache Engineering for Agents 深度解读论文：Cache Engineering for Agents，arXiv:2610.
Fable 5.2发布！30小时形式化费马大定理
Claude Fable 5.2 直接登顶 AA Intelligence Index v5，拿下 65 分，全榜第一!
AI编程的钱烧在哪？是缓存读取
先说结论：据 Max Woolf 整理，用 agent 写代码时，账单里约 96%～99% 是「缓存读取」——不是你以为的输入、输出。缓存读单价砍 75%，总成本往往能少约 70%～75%。比模型时，先看缓存读那一列和命中率。文末有一张价格对照表和 3 个看账单问题。
大客户直接打1折、模型四个月降价80%：大模型价格战没有退路
作者 | Tina 2026 年 10 月 25 日，多家媒体报道称，Replit 已将大部分 AI 支出从 Anthropic 转向 OpenAI。OpenAI 为一份年金额超过 1 亿美元的合同提供了超过 30% 的折扣。
DeepSeek官方智能体教程来了：一句话造插件，7套提示词免费公开
只需要描述需求，AI就可以搓出一个侧边栏就能打开的插件，像埃菲尔铁塔、长城这些3D模型随手roll:提示词:Create a DeepSeek Harness plugin with a left sidebar entry that renders 3D models of the Eiffel Tower in Paris， the Great Wall of China， the Forbidden City， and one more famous building of your choice.
山姆奥特曼最近一个月社交媒体贴文速览
Sam Altman（山姆·奥特曼）X平台社媒贴文｜最近一个月（2026‑09‑28 ~ 2026‑10‑28） 账号： @sama （X，原推特），按时间先后排序，英文原文 + 分段中文翻译 ✅ 帖子1｜9月28日 DevDay开发者大会预热 英文原文Pretty excite
提示词工程（四）：为什么改 prompt 比换模型更划算？
上一篇 LLM 开发（三）：用 LangChain 写一个工业级示例[1] 里，prompt 只是几个字符串常量，存在 TRIAGE_PROMPT 里，看起来最不起眼。
最强Fable 5.2震撼发布！费马大定理30小时形式化，全面碾压Opus 5.5
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降价最高达80%！OpenAI、Anthropic为何突然打起价格战？
近几年来，DeepSeek、Kimi 等国产大模型凭借较低的调用成本和不断提升的模型性能，让大模型市场的价格竞争愈发激烈。如今，OpenAI、Anthropic 也相继下调模型价格，部分模型的降幅甚至达到 80%。大模型越来越便宜，背后究竟是怎样的市场逻辑？