ATsimbalistov · HN

Show HN: Tracking GenAI cost and endpoint fragility so app teams don't have to

@8DavideRighini8 · X

@spectragai · X

cocodot LLM 降智检测 — 免费的 LLM API「降智/偷换模型」在线检测：填入任意 OpenAI 兼容端点的 base_url 和临时 API Key，跑 6 项探针（模型声明、动态题、能力完整性等）生成分项报告；Key 仅用于当次检测、不落库不留存，检测方法[开源](https://github.com/cocodot2026/cocodot-llmprobe)

u/Zyron_X · Reddit

I built a service for people to use Codex API without 5-hour limit disruption I built a small service for people who use the OpenAI Codex API regularly and want more predictable usage without the 5-hour or weekly limits. It currently provides: Frontier OpenAI models (GPT 5.6 family included) Managed API key Monthly usage budgets depending to plan No 5-hour limit No weekly limit Under the hood, it is built on top of an open-source project and proxies requests to

bingus-bongo · HN

Use GLM-5.3 in Cursor today via tokengo API

g418572664 · V2EX

做了一个文档解析与记忆工具，专门辅助给传统行业做 AI 落地的老哥 现在 AI+的工作还挺常见的，就像大佬们说的，“所有行业的产品可能都会用 AI 重新做一遍”。最常见的就是各种 agent ，说要用 AI 赋能传统行业啥的，代替人类专家去处理海量的复杂资料、进行深度分析并做出决策。 举个例子，金融行业的“智能审计与尽调 Agent”。 过去，银行或投资机构想要给一家企业贷款或投资，需要人类审计师去读几十份、每份几百页的招股书和财务报表。现在虽然有了 AI ，但把文件一股脑全丢给它是不现实的，且不说烧 token 的问题，这些文档里有无数的跨行、跨列单元格表格，普通工具一拉，表格数据全串行了。如果 AI 把“第一季度利润”和“第二季度支出”的信息碎在一块，那得出的财务分析就完蛋了。 所以，现在要真想开发出一个能干活，还确保正确率的 agent ，就需要一个专业的、AI-native 的解析工具，把复杂的表结构和章节层级完整还原出来。我做的工具 Knowhere 就是干这个的： https://knowhereto.ai/?utm_source=v2ex 它能把复