
AI Model Rightsizing for OpenAI and Anthropic | SpendLens AI
Rightsize OpenAI and Anthropic models. See what drives your AI bill, then validate cost-efficient model changes without rewriting your application.
@SpendLensAI · X
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Rightsize OpenAI and Anthropic models. See what drives your AI bill, then validate cost-efficient model changes without rewriting your application.
@SpendLensAI · X

探索精选AI图像提示词库,包含模型适配指南和参考图像指导。
u/cankirkgoz · Reddit
I kept rewriting AI portrait prompts for every reference photo, so I built a tool for it Over the past few months, I’ve been experimenting a lot with realistic AI portraits, and I kept running into the same problem. Finding a good-looking result online is easy. Finding the prompt behind it is harder, but still possible. The real problem starts when you try to use that prompt with your own reference photo. Change the person, outfit, location, or number of people, and the pr

An LLM gateway for OpenAI, Anthropic, Google and Azure. Every request logged, priced to the token, and audited for waste you can actually recover.
@razdagan3 · X

Describe what you want in plain English. Kosmo compiles it into a structured, tool-aware AI prompt — grounded in current documentation and adapted to the AI tool you're using.
@trykosmo · X
AI intake agent, designed to help you craft excellent prompts for your AI tools.

Ohwait 是一个能从想法、草图和图像生成可比较的产品概念的 AI 代理。
@hedge8og · X
4月23日,我开始用 Codex 搭自己的产品。到现在,满3个月了。 截至7月19日,Codex 页面显示247.1亿个 Token,连续使用54天。标题里的“250亿”是取整,准确数字以截图为准。 这三个月,我把 做上线了,产品介绍视频改了很多版,也借助 Codex 做了不少以前一个人很难完成的工作。 具体一点:我用它整理过 BP、导出过 PDF、做过 PPT 工作稿,也把调研、文档、图片、浏览器操作、网站、视频和邮件这些常见 Skills 跑过一圈。有些后来真的进入了工作,有些试完就放下了。 现在回头看,最大的收获不是“我做过这么多种东西”,而是我越来越能分清:哪些能力能进入真实工作,哪些只是演示起来很厉害。 这些数字确实挺夸张。说实话,我自己看到也会觉得:是不是做了很多事? 但如果现在让我总结,我不会把它们当成绩。它们只能证明我很投入,蹬得快冒烟了,不能证明产品已经有价值,更不能证明商业已经成立。 我大学辍学,最高学历是高中,之前一直在制造业工作,也不会写代码。写这些不是为了卖惨,更不是想证明学历没用,只是先把我的真实起点说清楚。 2月 OpenClaw 火起来以后,我开始认真试各种 AI 工具,想先解决工作里那些重复、又不得不做的事情。 这期间还有一次,客户马上要我提案,但公司的设计师手上也有急活。我用 ChatGPT 做了产品效果图,最后拿到了订单。 老板后来跟我说:“早知道你可以帮我做这些,那些外包设计早就可以不用买了。” 到了4月,我又用扣子搭了发货模板和记账系统。原来需要手工对比核验的条形码、外箱码,我也开始想办法交给工具处理。 这张订单图只能证明订单记录是真实存在的,不能单靠它证明订单一定是 AI 带来的,更不是 Ohwait 的客户案例。AI 参与了产品效果图制作,之后拿到订单,是我对那次真实工作过程的记录。 那一刻让我兴奋的,其实不是发现了什么创业机会,而是我第一次觉得,模型真的可以成为人的“数字外骨骼”。 回头看这三个月,我现在有5个比较确定的结论。 ### 1. AI最好先从一个真问题开始 发货、记账、核验、临时要效果图,这些都不是什么宏大命题,但它们有一个共同点:问题原本就存在,而且有人正在为它花时间、花钱或者承担压力。 我现在判断一个 AI 工具有没有价值,还是看两件事:它有没有少让我重复

Compare today's leading AI models by price, intelligence and more.
@spectragai · X

See what happens before you decide. Model alternatives, expose assumptions, quantify uncertainty and discover exactly what would make your decision wrong.
@ANOVIA_Apex · X
Your gut has an opinion. Your spreadsheet has a forecast. MARK C has 10,000 futures and the exact question that matters: what breaks your decision? Stop guessing. C MARK it.” ⚡

用一行代码部署强大的 AI 模型,享受业界最具竞争力的 GPU 价格。
Synexa AI — 一行代码部署 AI 模型 (Replicate 50% 低价平替),Synexa 是运行无服务器 AI API 最具性价比的解决方案,提供业界最具竞争力的 A100 GPU 价格,相比其他服务商可节省高达 62% 的 AI 算力成本 - [更多介绍](https://github.com/1c7/chinese-independent-developer/issues/47

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)

Agent原生的TypeScript框架,在托管GPU上训练和部署定制模型。
@soleil_colza_ · X

将学术论文和草图转化为发表就绪的研究图表。

Know exactly what to eat and exactly what to lift. A gram-precise nutrition and training protocol computed from your biology, then re-computed every week from what you actually log
@0mislice · X