[程序员] 帮大家试过了 V4 变强了,但是也太贵了,早点出 coding plan 吧
早期,我用 deepseek-reasoner 连最基本的问题在生产项目都搞不定。但是 V4 确实能力比之前强很多了。token 也很贵,一个简单的问题 V4 Pro 花了我 5 块钱多钱
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早期,我用 deepseek-reasoner 连最基本的问题在生产项目都搞不定。但是 V4 确实能力比之前强很多了。token 也很贵,一个简单的问题 V4 Pro 花了我 5 块钱多钱
DeepSeek 4 上了,说是用来编程的,但是这个价格。。。 有没有富哥来分享一下体验感? https://imgur.com/a/z62cUo0
问个可能有点笨但是我想有些人也会有相同疑惑的问题,claudecode的额度,sonnet有单独额度,算不算在周额度中呢,假如我只用opus周额度用了100%,sonnet也不能用是嘛,gpt是否也这样呢,gpt5.5用完周额度就不让用gpt5.3codex了? 8 个帖子 -
https://developers.openai.com/api/docs/pricing?latest-pricing=standard Model Input Credits Output Credits GPT-5.3-Codex 43.75 350 GPT-5.4 62
话说,现在跑claude-sonnet-opus4-6的除了反重力还有啥支持呀佬们?gemini的pro好像还得碰运气才有反重力,wind的又问不了多少就限制了,还有啥渠道没呢? 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
https://developers.openai.com/api/docs/pricing?latest-pricing=standard Model Input Credits Output Credits GPT-5.3-Codex 43.75 350 GPT-5.4 62
在面对没有正确答案、需要推理、存在需要模型主动思考,用户问题没有明面上指出的边缘条件的开放性问题时,DS的表现和之前的几个版本一样,依然处于完全无法使用的程度。 具体来说我拿一个和opus4.6讨论的问题重新问了一遍DS,opus是一轮过的,之后我就开始聊更深入的东西了,而和DS
一直是两个 gpt plus 混用,除了缓存,没遇到任何问题。 今天升级了一下 codex 。 功能改完后,想改一下风格,发完这句话以后,A 账户返回额度耗尽 然后我换 B 账户,跟 B 账户对话前,我"git inti ➡ git add .➡ git commit
早期,我用 deepseek-reasoner 连最基本的问题在生产项目都搞不定。但是 V4 确实能力比之前强很多了。token 也很贵,一个简单的问题 V4 Pro 花了我 5 块钱多钱
除了做 demo ,任何一个需要稳定性的系统都不应该使用 vibe coding 实现。全黑盒,完全不可控。 之前的一家公司,PM 开始自己 vibe coding ,推到上线后结果完全不可维护,到最后还是研发来擦屁股。产品爽了,最后烂摊子研发全接走?
早期,我用 deepseek-reasoner 连最基本的问题在生产项目都搞不定。但是 V4 确实能力比之前强很多了。token 也很贵,一个简单的问题 V4 Pro 花了我 5 块钱多钱
flash版本也很能打 llm2014.github.io LLM Benchmark Dashboard 18 个帖子 - 16 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 24 日消息,阿里云百炼平台宣布首发上线 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 两款模型,其 API 定价与 DeepSeek 官网基本一致,其中 Flash 版本输入价格最低 1 元百万 Tokens ,输出价格最低 2 元百
欢迎进来投票,每个人观感不同,欢迎每个佬 一天下来感觉多多少少佬友们都试过了吧,来简单做个测评投票,看看大家的观感如何! 使用过的佬友们可以根据自己体验进行投票!如果还没用的可以按 查看其他人情况 你认为deepseek v4 flash 你认为deepseek v4 flash
ccswitch显示正常 模型的api什么也都没有问题应该,但是接到Claude里面就会这样,佬有知道怎么解决的吗 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
买的具体是哪个就不说了 不构成任何投资建议 投资需谨慎 也没赚多少 今晚和妹妹吃火锅去了 嘿嘿 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在进行一些特殊领域的文学创作时,gpt5.5与Gemini3pro哪家好? 搞七捻三 现在的我的需求类似于写论文,写小说类似的(举例),需要扩展思路类型的需求,但是内容中是有比较强的逻辑的,会有夹带伪代码类似的逻辑文学,现在我各自使用了深度研究,产出的报告又扔给gpt深度研究融合
只用一刀,如何把4个蛋糕分给4个小朋友 只有 DeepSeek 输出了完全错误的答案 Gemini 和 GPT 都意识到了,根本不需要切 Grok 和 Kimi 虽然没意识到不需要切,但是说的也没有毛病 类比之前的洗车问题,会发现,顶尖的ai模型在处理低端弱智问题时往往会犯错 我