token

小七-七牛开发者

TokenPilot：让 LLM Agent 长会话成本降 60%+ 的上下文管理今天解读的这篇论文叫 TokenPilot: Cache-Efficient Context Management for LLM Agents，作者来自浙江大学、电子科技大学、西安电子科技大学和 HomologyAI。

小七-七牛开发者

周一上线 | SpaceX 收购 Cursor、支付宝进入 AI 时代、DeepSeek 完成 500 亿元融资这期的「周一上线」，有点像 AI 终于不满足于“坐在聊天框里等你提问”了。一边，Cursor、GitHub Copilot 继续把 AI Coding 推向开发工作台；另一边，支付宝、腾讯 WorkBuddy 也开始让 AI 真正替用户跑流程、找服务、发起支付。

GLM HUD用量实时显示github地址：GitHub - MaoMiDeMao/glm-hud: Display GLM model usage (5h/7d token quota, MCP monthly) in Claude HUD status line · GitHub

理人综艺好会

双Token机制在实际项目中的应用与实践在现代Web应用与移动应用中，用户认证是保障系统安全的核心环节。传统的基于Session的单Token机制存在服务端存储压力大、跨域支持困难、移动端适配复杂等痛点。本文结合理论分析与实际项目经验，系统阐述 Access Token + Refresh Token 双令牌机制的设计思想、安全模型与落地要点，帮助读者不仅“会用”，更能“懂用”。

一个基于 Python 的轻量级 LLM（大语言模型）API 客户端程序：从API交互到LLM应用架构一个基于 Python 的轻量级 LLM（大语言模型）API 客户端程序，其核心功能是通过 HTTP 协议与大语言模型服务进行交互，实现用户输入提示词（Prompt）并获取模型生成结果的能力。程序采用极简设计理念，仅依赖 requests库完成网络通信，通过预配置的服务器地址和认证令牌实现身份验证，最终以 JSON 格式处理响应数据。

小七-七牛开发者

AI Agent 的 4 个工程关键词：Prompt、Context、Loop、Harness 到底是什么？这周，AI Agent 圈又出现了一个新词：Loop Engineering。它看起来有点陌生，但如果放到我们和 AI 的交互变化里看，就会自然很多。

AI API 调用优化实战：统一入口与超时处理指南AI API 经常超时？我后来把项目统一接到 API 中转站最近接 AI API 的项目多了以后，我发现一个很影响体验的问题：

国产大模型譬如DeepSeek接入codex教程分享之前在很长的一段时间里，国产大模型主要都是接入claude code、opencode、openclaw、hermes这样的agent软件

LLM 是什么？从 API 调用到 Token 机制别被"大语言模型"这个名字吓到。本质上，它就是一台"接话机器"——你给它一段文字，它预测最合理的下一段文字。真正重要的是理解 API 怎么调、Token 怎么算、参数怎么调。

阿昌喜欢吃黄桃

大模型常见参数学习笔记Hi，我是阿昌，今天记录下大模型里面几个经常看到，但是一开始又很容易混在一起的概念词汇。比如平时调用大模型 API 的时候，经常会看到这些参数：

LangChain 实践4： 7个人AI助手全栈项目：完整拆解+分阶段开发指南本项目是一个从零搭建的全栈AI实战项目，覆盖大模型应用开发全链路核心技术。下文结合项目整体架构、功能模块与落地流程，拆解出7个递进式开发阶段，按照规划逐步开发，即可完成从本地调试到线上部署的完整流程。

Token 经济重构价值分配：中国移动成核心枢纽，算网安一体化按需计费普惠中小企业AI 大模型的规模化落地，正催生以 Token 为核心的全新经济范式。Token 作为 AI 算力消耗的最小单位，不仅重构了算力服务的计价逻辑，更重塑了数字产业的价值分配体系。本文深度剖析 Token 经济的底层逻辑，明确中国移动在算网安融合生态中的核心枢纽地位，拆解 “算力 + 带宽 + 安全” 打包为 Token 服务的商业模式，分析按需计费模式如何破解中小企业 AI 转型高门槛痛点，同时探讨产业现存挑战与未来发展趋势，为行业参与者提供参考。

阿里云代理商：阿里云词元监控与优化在 AI 应用爆发的时代，词元（Token）已成为企业算力成本的核心载体。每一次问答、内容生成或模型推理都在消耗词元，但许多企业正陷入 “用量模糊、消耗失控、成本飞涨” 的困境：

完整学习LLM(四):Token是什么好家伙,上一篇我们聊了:当时一直在说 token.但其实还有一个问题没有拆:这个词在大模型里出现得太频繁了.

【系统学AI】02 token机制全解：LLM如何‘读懂‘人类语言Token = LLM处理文本的最小单位。一段文字先被切分成Token序列，再映射成整数ID，最后转为向量送入模型。分词算法决定了怎么切，上下文窗口决定了能吃多少。

weixin_55365448

Claude 4.7 的“逻辑美学” vs GPT-5 的“暴力推理”：2026 核心业务代码审计该用谁？到了 2026 年，如果还有人在讨论“AI 能不能帮你写个 CRUD 增删改查”，那真的可以说是外行中的外行了。现在行业内真正致命的痛点在于：大模型在疯狂提高敲键盘速度的同时，也在给全球的软件工程批量注入极其可怕的“系统性腐烂”与“隐形屎山”。

04-大模型智能体开发工程师：Tokenization与模型推理流程系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文详解Tokenization（BPE/WordPiece/Unigram三种主流方法）及其对模型"字数限制"、"数错字"和成本的实际影响，并逐步拆解从用户输入到模型输出的完整推理流程（Tokenization→特殊Token→Embedding→位置编码→Transformer层→采样→自回归→Detokenization），涵盖采样参数（Temperature/Top-p/Top-k）和KV Cache加速原理，附OpenAI API实战

Token聚合平台 vs 传统云 vs AI原生云，AI推理应用怎么选？在大模型能力深度融入生产环境的当下，后端 AI 架构的选择往往决定了应用的生死。从早期的“调用一个接口”到如今复杂的智能体（Agent）工作流，开发团队在底座选型上面临着两条截然不同的演进路径：一条是追求便利与极致轻量化的 Token 聚合平台；另一条则是在提供大模型的同时，提供更加自主可控的云基础设施的AI原生云。

【AI入门知识点】LLM 原理是什么？为什么 ChatGPT 看起来像“会思考”？为什么 ChatGPT 能聊天、写代码、写文章？为什么 AI 好像“懂人话”？为什么一句 Prompt，就能生成完整方案？为什么它有时候又会“一本正经地胡说八道”？

BestOrNothing_2015

VS Code 中 Codex 功能详解：登录、IDE上下文、Token窗口、使用额度与重连问题说明目录一、摘要二、Codex 是什么？为什么要登录？2.1 Codex 的基本作用（1）解释代码含义（2）修改代码文件