一位AI开发者分享了模型迁移的实战经验:由于此前使用的Google Antigravity账号被封,不得不转测国产大模型。经测试,智谱GLM在工作流中表现不佳,无法稳定调用工具,而DeepSeek V4 Pro和Mimo 2.5与业务逻辑高度契合。然而,直接接入官方API导致成本失控——单晚消耗8200万Token且缓存命中率低,面临“破产”危机。该案例揭示了国产模型虽能力强劲,但其高昂的推理成本已成为开发者应用落地的核心痛点。
原文链接:Linux.do
一位AI开发者分享了模型迁移的实战经验:由于此前使用的Google Antigravity账号被封,不得不转测国产大模型。经测试,智谱GLM在工作流中表现不佳,无法稳定调用工具,而DeepSeek V4 Pro和Mimo 2.5与业务逻辑高度契合。然而,直接接入官方API导致成本失控——单晚消耗8200万Token且缓存命中率低,面临“破产”危机。该案例揭示了国产模型虽能力强劲,但其高昂的推理成本已成为开发者应用落地的核心痛点。
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