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GPT-6 Astra Ultra 消耗有点大

今天发现可以用 GPT-6 Astra 了, 让它操作我的一个在线的 google spreadsheet 表格按以往的 pattern 预测未来一年的数据, 发送 prompt 的时候手多 拉到最满选了 Ultra 级别, 最后跑了十分钟, 生成了百多行新数据, 数据质量看起来还可以. 一看用量, 我是 plus 的周额度一下掉了 15%, 要这么跑的话 一个小时就能烧掉我一周的额度

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GPT-6 Astra - 新的 O1 时刻

Astra 正式推送后我和我的小伙伴立马试了一下。 这是他的一些结果： 你以为我要和 x 上那些网红开始吹他的出色的“one-shot”生成 xxx 游戏吗？或者他的视觉或者 3d 能力提升吗？ 这些提升都很重要，比如按照反馈，之前 5.6 完全识别不了这些游戏的素材，以及这些素材能干什么，有什么用而 astra 则可以轻松解决，但是这些提升完全对不上这个标题。 真正的突破是，比如这个可玩的游戏，astra 仅仅使用了 40 分钟，和以下的 token 用量和分布。 Input: 8,354,979 Cached…

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GPT-6 Astra 全面推送，依旧让它跑了一个自己的介绍页面，长这样

相比之前的 Sol 刚出时快了很多，同样是 Ultra ，Sol 用了半个小时左右，Astra 则 15 分钟左右 额度的话，Pro 20x 的周额度下降了不到 1% 使用 Prompt 如下 参考 https://openai.com/index/gpt-6-astra/ 为 gpt-6 生成一个介绍网页，不使用任何 skill 部署网址： https://gpt6-astra-intro.garrymorton613.chatgpt.site/ 之前用 Sol 生成的介绍网页在： https://gpt-5-…

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写给 Python 工程师的 OpenClaw.NET 上手指南：用你熟悉的 Python 思维，跑起一个生产级 AI Agent - 张善友

【摘要】对 Python 工程师来说，这套系统的学习曲线比想象中平：async/await 写法几乎照搬、异步队列、信号量、中间件链、显式依赖组装——你在 asyncio + FastAPI 里练出的那套直觉，在这里基本全部成立。真正要适应的只有三件事：类型是编译期铁板一块（不是提示，是纪律）、接口要显式声... 阅读全文

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