生产力1 month ago
AINA: The best AI models. One simple workspace.
AINA: 多模型AI工作空间，用于研究、网络搜索、文件分析和内容创作。
@sahiinthehood · X
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技术栈
60 projects
AINA: 多模型AI工作空间，用于研究、网络搜索、文件分析和内容创作。
@sahiinthehood · X
使用自动化承保和敏感性分析来分析酒店投资。
u/Additional-Study2600 · Reddit
Yaay!!! I finally got some subscribers to my platform after 6 weeks… any growth tips? Hey yall I’m super excited because after months of vibe coding and sleepless nights learning about repos, PRs, branches and commits to main lol I finally have a product I’m proud of and my first real revenue! The platform is called Underwrote.AI. it’s B2B and it’s somewhat niche… it’s underwriting software for hotel acquisitions (think institutional-grade Excel models, generated from a guided workflow). O
多模型事实检验API，在部署前验证AI输出的准确性。
kostaj · Product Hunt
Lenz Independent, multi-model fact-checking API for AI workflows
通过 OpenAI 兼容的 API 网关运行 OCR、VLM 和视觉模型,提供 21 种模型选项。
dr_blueberry · HN
Run open-weight OCR, VLM and vision models behind one API
Echo – Fable-level results at 1/3 the cost using open-weight models
adam_rida · HN
Echo – Fable-level results at 1/3 the cost using open-weight models
通过统一 API 访问 200+ AI 模型（Claude、GPT、Gemini），支持自动故障转移。
@MixRoute_ai · X
在不同AI模型之间路由API调用，优化成本和可靠性。
@RunPei83973 · X
Claude Code users: Did you know API routing can significantly reduce AI costs? We built VIAPI to test different AI routes: Budget → lower cost Stable → production Pro → high availability
在一个工作区对比并运行多个AI模型生成文本、图像和视频。
AI Onekit — AI 聚合模型创作平台 - [更多介绍](https://aionekit.com/models)
输入预算和使用需求，找到最适合你的 AI 订阅组合。
@JCheng557 · X
COMBO-001 上线了。 这是一个 AI 订阅最优搭配器。 只需要 - 月预算 - 使用强度（限额触发频率） - 主要使用场景 - 需要哪些特殊能力（生图、视频、音频、OCR 等） 我就会给你最优的订阅组合（Claude、Grok、Cursor、GLM 等），并控制在预算范围内。 不再为新模型纠结，也不再为用不上的订阅买单。 试试看 → #100个网站 #AI工具 #AI订阅
浏览每小时更新的社区 AI 模型性能评分。
schafberg · HN
Is AI Dumber Today? An index of AI model experience from user's opinion
用Sakura基准测试本地编码模型，测量准确性、延迟和吞吐量。
u/Unfair_Association89 · Reddit
I built a reproducible benchmark for local coding models (Ollama, 27 tasks, live leaderboard) ran it on my 8GB card, here's what I found I kept eyeballing "vibes" to decide whether one quant of a coding model was actually better than another on my machine, so I built Sakura to get real numbers instead. What it does: - Points at any Ollama model and runs it through 27 hand-curated tasks: codegen, bugfix, SQL, refactor, systems design, protocol implementation, and terminal-agent episode
