在Cursor平台使用GPT5.2-xhigh模型的用户分享了一个令人振奋的发现:一次处理千万token的请求仅需消耗1额度。通过计算,这比使用0.1倍率的codex中转服务更加经济实惠,突显了GPT5.2-xhigh在成本效益方面的显著优势。这一经验来自Linux.do社区的讨论,多位参与者分享了实际应用案例,强调了在AI开发中选择高效模型的重要性。文章提供了具体数据支持,帮助开发者优化资源分配,提高工作效率,对于关注AI技术和模型优化的读者来说,这是一个极具参考价值的实用洞察。
原文链接:Linux.do






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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。