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做AI API中转也有一年了发现再多的散户也不如服务好b端客户|现在只找企业和下游,生产级跑量
▪️Claude全模型 1.4x|5亿TPM高并发量大可谈
▪️GPT全系0.4x|全天满血不降智
▪️生图:Image2/2.5|Gemini-Banana‑2.1香蕉生图
▪️视频:满血seedance2.0返官链路 10/条
有人问我们现在扩到两千多Claude账号要是用不完怎么办,因为随时封号,我们和一些台子有合作都是先想办法回本同时供给用户蒸馏的,自己的号封了我们也可以用台子的额度来抵扣我们消耗的,这是一个互利互惠的时代,欢迎各位老板来稳定蒸馏,我们cc号现在甚至3000一个了,我们觉得还是暂时不涨价
总有人拿超低价中转跟我比价。
客户常问:别家那么便宜,你咋不跟着卷?
怕客户跑,但是更怕账本不清,踩套壳大坑。
低价看着香,背后什么模型都不知道,自己的上游都说不清。
我定价在同行里适中,不杀价内卷,但直接给到满血模型。
价格适中、链路干净稳定,调用起来不烧心。
宁可少赚,规矩不能坏,先把规矩立住,路才能越走越宽。
ccmax 1.4x可蒸馏,高并发,24h稳定池子,0注入 带思维透传,能跑量的来
aisafa.xyz
Fable 和 Opus,日常用起来好像差别不大,为什么价格差距这么大?
其实对于普通场景,确实如此。如果你只是写短文、润色文案、简单问答、摘要几百字的资料,不管是 Fable 还是 Opus,输出的文字流畅度、回答完整性几乎看不出明显差距。普通人直接上手测试,大概率会觉得两个模型差不多,甚至会疑惑 Fable 溢价到底值不值。
模型的差距,不会在简单任务里显现。只有当任务升级到高难度、强专业、长上下文场景的时候,两者的鸿沟才会立刻体现出来。
比如一次性精读几十万字合同、生物科学研究、多份法律文件交叉比对风险;大型项目完整代码库审查、多层嵌套逻辑重构;多变量商业推演、复杂学术材料深度梳理;需要持续几十轮的长链路 Agent 任务,处理大量碎片化信息并且不能丢失关键细节。
在这类硬核场景下,Opus 很容易出现细节遗漏、逻辑跳步、隐性幻觉,处理超长上下文时容易遗忘前文关键条件。而 Fable 的深度推理能力、对海量文本细节的保留能力、自我纠错能力会强很多,面对层层嵌套的复杂问题稳定性更高,编造信息的概率更低。
简单总结选型思路:
✅ 日常轻度使用、普通文案、简短问答:Opus 足够,性价比更好,体感上和 Fable 差别很小
✅ 专业重度工作、超长文档研判、复杂代码重构、多步骤深度推理:优先 Fable,它的上限明显更高
简单任务是看不出顶尖模型之间真实差距的。真正拉开差距的,永远是那些复杂、繁琐、容错率极低的专业任务。
#Claude #AI #Fable #Opus
GPT-6 Sol 这波真把人整笑了。号称新一代,实际就是把 5.6 Sol 换个皮、砍半价,任务经常断、意图理解更差。便宜是便宜了,但真有一点垃圾。
回归Claude了,Claude Opus 5.5 的鹈鹕
claude-opus-5-5.riba2534.cn/
claude-opus-5-5、gpt-6-sol、gpt-6-luna已上线
Claude 5.5可ZL,1.4X 0注入带思维带透传随便验
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目前做了GPT号池在优化,一个号只路由给特定的3个用户,目前跑了一天暂未发现降智,欢迎大家来测
#gpt-6-astra
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CCMAX首字快高并发可蒸馏1.4x,需要的老板可联系
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