Thomas Zhou

Google 推出 Gemini Decisions API：不写回答只做判断，一次最多问 1000 个问题，输入每百万 Token 0.1 美元、输出不收钱 Google 今天在 Gemini API 里上线了 Decisions API，配套新模型 Gemini Decision 1。它不生成文字，只答题：给它一份输入和一组问题，它直接返回每道题的答案，外加一个“有多大把握”的置信度。 【它解决什么问题】 做 AI 应用时，很多调用其实只要一个判断：这条客服消息转给哪个组？这个问题交给便宜模型还是推理模型？这张图违不违规？以前只能让大模型写一段话，再从里面解析答案，慢，容易解析失败，还要为输出 Token 付钱。 Decisions API 只有三种题型：是非题，返回“是”的概率；单选题，2 到 255 个选项，返回选中项和每个选项的概率；打分题，按你写的档位打分。每个答案带 0 到 1 的置信度，代码可以设门槛，比如高于 0.7 自动执行，低于就转人工。官方说这些概率是校准过的，意思是模型说 90% 的时候，大约十次里真对九次，所以置信度能直接拿来当门槛。 Google 博客的例子：上传一张茶水间台面的照片，同时问三个问题。“有没有洒了的液体”答 0.95；“怎么处理”选“用抹布擦”，置信度 0.98；“脏乱程度按 0 到 2 打分”给 1.19，置信度 0.77。 【多快、多便宜】 一次请求的输入最多 256K Token，文字、JSON、图片、音频、视频、PDF 可以混着放，比如一段客服通话录音加账户信息。同一份输入上最多挂 1000 个问题，彼此互不影响。输入只计一次费，每多一个问题只多算这道题本身的字数。 Google 称输入在 1.6 万 Token 以内时，端到端延迟 150 到 250 毫秒，问 1 个和问 100 个问题耗时差不多；同一批评测下，比用 Gemini 3.5 Flash-Lite 生成答案便宜近 5 倍。Gemini Notebook 已经用它给每个提问挑模型，日常问题延迟最多降了 40%。 【谁能用】 在 Google AI Studio 拿个 API Key 就能调，模型名 gemini-decision-1，走 v1beta 接口。有免费层，每分钟 200 次、每天 1 万次，免费层的数据会被 Google 用来改进产品，付费层不会。OpenRouter、LangChain、Vercel 等正在接入，Google Cloud 上的 Gemini 要稍后才支持。 不支持上下文缓存和 Batch API，同一份大文档反复问，每次都按全价算输入；不能直接传 YouTube 链接；问题本身只能写文字。 【跟 OpenAI 的同名产品比】 OpenAI 早一个月做了同样的东西，名字也叫 Decisions API：10 月 6 日出测试版，10 月 22 日正式开放，用 GPT-6 Luna，同样每百万输入 Token 0.1 美元、输出不收费。区别是 OpenAI 一次最多 400 个问题，只收文字、图片和 JSON，不收音视频和 PDF；但它支持缓存，重复输入能打折，还能直接塞进对话历史和工具调用记录。 创业公司 TypeSafe 的 Jev 1.14 也专做这类判断，在 OpenRouter 上每百万输入 Token 0.042 美元，只收文字和图片。 Google 博客附的对比表里，Gemini Decision 1 在 9 项测试中 7 项第一（其中音频、视频两项只有它和 Flash-Lite 参测），校准误差 0.025，GPT-6 Luna 是 0.072；网页操作和“该不该调用工具”两项输给了 Jev 1.14。7 项共同评测的总花费，Jev 最低，0.68 美元，Gemini Decision 1 是 0.88 美元，GPT-6 Luna 0.93 美元。以上跑分都是 Google 自己测的。 Google 博客：blog.google/innovation-and-a… 官方文档：aistudio.google.com/docs/dec… OpenAI Decisions API 文档：developers.openai.com/api/do…

突然想通一个逻辑：当年 Google Docs 颠覆本地 Office，核心是从“单机”变“云端”；现在看 Claude Artifacts，它代表其实是软件从“给人用”变成了“给 Agent 用，人审查微调”。 使用软件的主体变了，软件的形态也就彻底变了。

Claude 加了白板和表格，所有付费套餐可用（测试版）；仪表盘改名 Claude Data 正式上线 Anthropic 11 月 10 日给 Claude 加了两种能跟同事一起改的新内容：白板 Claude Whiteboards 和表格 Claude Sheets，所有付费套餐都能用，目前是测试版。 10 月上线的仪表盘 Claude Dashboards 同时结束测试，改名 Claude Data。这些功能今天开始分批推送，账号里暂时没看到属于正常。 【谁能用、怎么开】 三样都要付费套餐，网页、桌面和手机 App 都能用。没有专门的入口，在对话里直接说要什么就行，比如“做个招聘预算表”。Claude Data 要先连一个数据源，比如数据仓库，或者 Salesforce 这类客户管理系统。 Team 套餐三样默认全开。企业版的白板和表格默认关闭，Claude Data 从 11 月 19 日起默认打开，管理员可以在 Organization settings > Artifacts 里随时改。 OpenAI 9 月底推出的 ChatGPT Space 也是让人和 AI 一起改同一份文件，但只给 Pro、Business 和企业版，Plus 用户用不了。Claude 这次最便宜的付费套餐 Pro 也在范围内。 【跟原来的 Artifacts 有什么不同】 Artifacts 是 Claude 在对话旁边做出来、能接着改、能分享的成品。文档、幻灯片和设计 10 月已经正式上线，团队可以一起编辑。这次多了白板和表格两种格式。 白板适合开会时理思路。把一个还很乱的计划口头讲给 Claude，它排成一张带时间线、负责人和日期的白板，同事可以实时一起改。 官方举的例子是复盘会：每个人往板上贴想法，Claude 按主题归类，再给每个人起草待办事项。框住白板的一块区域，可以只针对这一块提问。讨论完，Claude 能把白板转成文档或幻灯片，也能导进 Lucid、Miro 接着用。微软的 Whiteboard 里也有 Copilot，能在板上出点子、给便签归类、写总结，前提是有 Microsoft Copilot 许可证。 表格一句话就能生成，带多个工作表、公式、格式和下拉菜单，比如活动跟踪表、招聘预算。Claude 每改一处，会把改动框出来，方便你看它动了哪里。Claude 以前也能生成 Excel 文件，但要下载下来另外打开；Sheets 留在 Claude 里，你、同事和 Claude 可以一直在同一张表上改。 官方说现在只有基础功能，需要完整的 Excel 功能，可以导出成 .xlsx 或 CSV，或者用 Claude for Excel 插件，也能转到 Airtable、Asana、monday.com、Smartsheet 继续做。 【Claude Data 多了什么】 官方解释改名的原因是，企业用数据早就不止做仪表盘。新增的几项里，最实用的是“认证查询”（测试版）：数据团队把“活跃用户”“收入”这类指标的算法定下来，大家做图都用这一套，图表上会带“已认证”标记，避免两个部门拿着不同的数字开会。 另一项是“实时分享”（测试版）：同事打开你分享的仪表盘，看到的就是最新数字，哪怕他自己没连这个数据源。他只能看到结果，看不到底层数据，也只能跑你批准过的查询。 此外，Claude 能根据指标起草图文并茂的数据故事，或者带旁白的讲解短视频，你审过之后再发出去。仪表盘还加了缓存，打开更快，每个仪表盘可以单独设刷新频率；改动有记录，能看到谁改了什么、退回到之前的版本；也能套用公司的设计规范。 【在 Claude 里直接用别的软件】 同一天，交互式连接器也升级了。连接器支持的话，可以把整个工具在对话旁边打开，或者全屏用，登录的是你自己的账号。比如打开一个 Confluence 页面，让 Claude 改，改动直接出现在页面上；打开 Box 里的文件让 Claude 修订，两个版本并排对比后再决定留不留；在 Adobe 里让 Claude 修照片，或者编辑、涂黑 PDF 里的内容。Claude 动手前要你批准，跟平时批准连接器操作一样。 首批支持的还有 Notion、HubSpot、Asana、Canva、Dropbox、monday.com 等，Figma、Harvey、Shopify 正在接入。这项功能在网页版和桌面版所有套餐分批推送，前提是你的账号已经换成新版 Claude，也就是 9 月起把聊天和 Cowork 合并的那一版。 Anthropic 还预告了 Claude Meetings：把 Claude 拉进会议记笔记，边开会边更新团队正在改的文档，没给上线时间。 官方推文：teapawt.org/claudeai/status/212020… 白板、表格和 Claude Data：claude.com/resources/article… 交互式连接器：claude.com/resources/article… 总览：claude.com/resources/article…

Claude Fable 5.2 发布：比 Opus 5.5 强一档，API 降价两成；Max、Ultra 送 1 次Fable reset，Pro 这一周也可以直接用 Fable Anthropic 11 月 9 日发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，这是它最高端的一档模型。官方说，在测过的几乎所有能力上，新模型都比 Opus 5.5 强一档；输出速度比 5.1 最多快 30%；API 价格从每百万输入 / 输出 Token 10 / 50 美元降到 8 / 40 美元。 订阅用户的用法，Max（100 美元 / 月）、Ultra（200 美元 / 月）和 Team 高级席位没有变化：Fable 5.2 和之前的 Fable 一样含在套餐里，每周最多拿一半额度用在 Fable 上，这次另外送 1 到 3 次“Fable 额度重置”。 Pro（20 美元 / 月）和 Team 标准席位，平时用 Fable 不走套餐额度，要开“额外用量”另外按量付费。11 月 9 日到 16 日这一周临时改成从套餐额度里扣，不另收钱，最多扣到每周额度的一半，还送 1 次额度重置；17 日起恢复按量付费。免费用户用不了。 【Fable 和 Mythos 什么关系】 两个是同一个模型，区别只在护栏。 Fable 加了网络安全和生物方面的护栏，所以能对所有付费用户开放。渗透测试、写漏洞利用代码、分析二进制漏洞，以及大部分生物研究任务，会被拦下，改由 Opus 4.8（网络安全）或 Opus 5（生物）来回答。官方说，Fable 5.2 被误拦的情况比 5.1 少了约 55%。 Mythos 没有这层限制，只给通过审核的机构用。做网络安全或生物医药研究的机构，可以通过 Anthropic 的“网络安全验证计划”和“生命科学验证计划”申请。普通用户能用到的是 Fable。 【额度重置怎么用，还要注意什么】 额度重置会把这周已经花在 Fable 上的额度退回来，花在其他模型上的不退；有 5 小时限额的账号，5 小时窗口会整个补满。它不提高上限，Fable 仍然最多占每周额度的一半。 Max、Ultra 和 Team 高级席位送几次看订阅时长：不满半年 1 次，半年到一年 2 次，一年以上 3 次，2027 年 3 月 8 日前用完。Pro 和 Team 标准席位那 1 次要在 11 月 16 日前用完。只有 11 月 9 日太平洋时间上午 10 点前已经付费的账号才有，在“设置 > 用量”里点“免费重置”就能用。 Fable 消耗额度比其他模型快。默认模型不会自动切换，要在模型选单里手动选 Fable 5.2。Claude 应用和 Claude Code 里默认用 Medium 档思考强度。Claude Code 需要升级到 2.1.321 或更高版本。企业版里 Fable 5.2 先默认关闭，由管理员打开；7 天后会自动加给已开通 Fable 的角色，管理员可以提前选择不加。 开发者用模型名 claude-fable-5-2，AWS、Google Cloud、微软 Azure 都已上线。另有可选的快速模式，生成速度最多快 2.5 倍，价格翻倍到每百万 Token 16 / 80 美元。 【值不值得换】 Anthropic 自己的建议是：大多数写代码和知识类工作，先用 Opus 5.5，任务更大、更开放时再换 Fable 或 Mythos，简单任务可以降到 Sonnet 5.5 或 Haiku 5.5。订阅用户还要算额度：Fable 耗额度更快，每周最多只能拿一半额度用它。 按 Token 算，Fable 5.2 还是 Opus 5.5（4 / 20 美元）的两倍价。但它完成同样任务用的 Token 更少。在智能体编程评测 FrontierCode 2.0 上，Fable 5.2 开 High 档得 45.3%，和 Opus 5.5 开到最高 Max 档的 45.5% 基本持平，每个任务的花费却只有一半左右。开到 Xhigh 档是 49.1%，是已发布模型里最高的，GPT-6 Astra 是 42.8%，Gemini 4 Carbon 是 41.1%，上一代 Fable 5.1 是 32.4%。 读图表的评测 Chartography 上，Fable 5.2 用默认的 Medium 档就超过了 Opus 5.5 的 Max 档，每个任务花费不到后者的十分之一。 也有没赢的项目。商业流程自动化评测 AutomationBench 上，Gemini 4 Carbon 得 53.9%，高于 Fable 5.2 的 51.4%。另外，Anthropic 训练时有意压住了最能直接加速 AI 研发的能力，比如优化芯片底层计算代码、改进大模型架构，这些方面 Fable 5.2 和 Opus 5.5 差不多。 【它做成了哪些事】 费马大定理：1000 个 Fable 5.2 agent 用 30 小时，把费马大定理的证明全部改写成 Lean 代码。Lean 是一种写数学证明的编程语言，计算机能逐步检查每一步对不对。Anthropic 之前用一个未发布的研究版 Claude 做过同一件事，花了 11 天，还用了专门搭的工具和研究员指导。这次 Fable 5.2 只拿到一份中间定理清单用来计分，没给任何数学参考资料，人工干预很少，用的 Token 是上次的三分之一，写出的证明短了七倍。同样设置下，Opus 5.5 18 小时只完成 26%，到 30 小时也几乎没再前进。作为参照，上个月 AI 数学公司 Axiom 用几十个 agent 花 24 天，形式化了长达 1.5 万页的“有限单群分类定理”。 预测病毒衣壳结构：基因疗法常用一种叫“衣壳”的蛋白外壳把药送进细胞。AlphaFold 这类模型擅长预测单个蛋白，一个衣壳却由几十个蛋白拼成。Mythos 5.2 写代码把两个开源蛋白折叠模型分段跑在相邻的几条蛋白链上，再利用衣壳已知的对称结构拼成整体。测试的 34 个衣壳里，28 个误差在 3 埃（约 0.3 纳米）以内。一位计算生物学家说，以前要专用计算集群才能算的结构，现在个人工作站就能算。 控制机器人：在模拟双臂机器人的 RoboDojo 评测上，Fable 5.2 得 64.9%，Opus 5.5 是 39.4%，GPT-6 Astra 是 29.8%。官方说它还超过了大部分专门为控制机器人开发的 AI 系统，没专门训练过的任务也能做。 找漏洞：Anthropic 内部用 1829 个已公开漏洞做测试，Mythos 5.2 比 Opus 5.5 多找到 10.2%。一家安全公司发现，Mythos 5.2 找到的已确认漏洞里，每 6 个就有 1 个是他们测过的其他前沿模型都没找到的。 发布前，英国 AI 安全研究所、Frontier Design 和 METR 做了外部测试。Anthropic 说新模型在大多数对齐指标上不比近期模型差，但也写到，Fable 5.2 和 Mythos 5.2 比近期任何模型都更常说出“我怀疑自己正在被测试”，这让评估它们在真实环境里的表现更难。以上评测数字都来自 Anthropic 自己的发布文章，第三方还没复现。 来源： Anthropic 官方博客《Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2》 anthropic.com/claude-fable-a…

黄仁勋致信员工承认出轨，英伟达董事会成立独立委员会调查他是否成了间谍行动的目标 英伟达 CEO 黄仁勋在给员工的邮件里承认，自己对妻子不忠。美国时间 11 月 8 日（周日），英伟达董事会宣布，由独立董事组成委员会，请外部律师协助调查此事。 这封信牵扯的是一桩间谍案。过去十天，纽约时报接连报道，美国情报部门认定，和黄仁勋关系密切的新加坡数据中心公司 Megaspeed 高管 Alice Huang 是中国情报人员。董事会在声明里说，调查针对的是黄仁勋“成为外国情报行动目标”的相关报道。Axios 把信里承认的这段关系写成“与一名疑似中国间谍的恋情”，但从彭博公布的邮件全文看，黄仁勋没有点名对方，也没有提到间谍，只提到“新闻报道中提出的国家安全疑虑”。 【信里说了什么】 彭博公布了这封邮件的全文，标题是“致公司的一封信”。黄仁勋写道：“我欠家人和你们所有人一个道歉。我对妻子不忠，我的行为伤害了她和我们的孩子，我做的事没有任何借口。我深感抱歉。” 他说自己承担全部责任，接受随之而来的批评，希望家庭能慢慢愈合。对同事、董事会、合作伙伴和股东，他写道：“你们值得我做得更好。”“领导英伟达是我一生的荣幸……我辜负了这份责任。我会全身心投入英伟达，努力重新赢得你们的信任。” 信的后半段谈到了相关报道：“关于新闻报道中提出的国家安全疑虑，英伟达董事会已启动独立调查。我支持调查，并将全力配合。我爱我们的国家和我们的公司，致力于保护英伟达、支持美国的国家安全。我为身为美国人感到自豪和感激。” 信的最后一句是：“我的家人不为我的选择负任何责任，责任在我。请给他们隐私。” 【他还当 CEO 吗，有没有泄密】 还当。彭博报道，黄仁勋会在调查结果出来之前继续担任 CEO。英伟达公共政策传播负责人 John Rizzo 在声明里说：“今天的消息不会让英伟达慢下来。Jensen 会继续担任 CEO，不中断地领导英伟达。” 董事会声明的原话是：“虽然董事会没有理由相信国家安全或英伟达的机密受到了损害，但董事会的调查将审查所有可获得的信息。”据 Axios 报道，董事会还对黄仁勋的领导表示信任。 彭博指出，这件事让外界开始担心英伟达的前景：公司没有公开的接班计划，也没有明显的接班人。63 岁的黄仁勋多次说想再干几十年，他的直接下属主要负责快速执行他的决定。英伟达本月晚些时候发布财报。 【事情是怎么一步步出来的】 10 月 29 日，纽约时报报道，美国情报部门在监控 Alice Huang 时发现她在和黄仁勋联系，认定她一边和黄仁勋发展“密切关系”，一边向北京传递信息。报道还说，特朗普大约一年前就听过这项情报汇报，没有采取行动。英伟达当时回应，两人的往来“并不反常，也不意外”，没有涉及任何与国家安全相关的信息。黄仁勋本人也对彭博说，他和 Megaspeed 员工的往来，和他与许多中国客户、高管之间的往来一样，都是常见的商业往来。 10 月 31 日，特朗普对记者说，他不知道这件具体的事，“我们会非常仔细地查一查”，又说自己一直觉得黄仁勋“非常光明磊落”。 11 月 6 日，纽约时报报道，Alice Huang 是被中国国家安全部招募的，任务是打探信息，并可能推动英伟达的先进芯片进入中国，绕开现有禁令。据 Axios 转述纽约时报的报道，国务卿鲁比奥曾就黄仁勋和这名女子的关系提醒特朗普政府高层。此前，众议院三位共和党籍委员会主席已要求黄仁勋在 11 月 18 日前出席闭门简报，说明这段关系和英伟达保护敏感信息的措施。 11 月 8 日，黄仁勋的信和董事会的调查决定先后曝光。 【为什么这件事敏感】 美国禁止向中国出售最先进的 AI 芯片，黄仁勋是华盛顿主张放宽这条限制的主要人物。他的理由是，让美国技术留在中国市场能增强美国的竞争力，也能让中国没那么快造出可能更先进的自研芯片。2025 年 12 月，特朗普同意英伟达向中国卖 H200 芯片，美国政府从中抽成 25%。不过中方限制进口这些芯片，英伟达在中国的销售至今受限。 按纽约时报的说法，Alice Huang 的任务之一恰好是推动英伟达芯片进入中国。 说明：情报结论来自纽约时报引述的匿名官员，没有公开证据；中国驻美大使馆称相关报道“毫无根据”，是对中国的抹黑。Alice Huang 没有回应。黄仁勋的邮件依据彭博公布的全文，董事会声明依据彭博的引述，声明全文本文没有读到。纽约时报原文有付费墙，相关内容依据 Axios、彭博、Gizmodo、The Hill 等媒体的转述。 来源： Axios：axios.com/2026/11/08/nvidia-… 彭博：bloomberg.com/news/articles/… 纽约时报 11 月 6 日报道（付费墙）：nytimes.com/2026/11/06/us/po… Gizmodo：gizmodo.com/chinese-spy-who-… The Hill（10 月 29 日）：thehill.com/policy/technolog… Gulf News（特朗普表态）：gulfnews.com/technology/trum…

这个逆向技巧其实不止是 Skill 适用，很多 Agent 产品的分析都适用，基本思路就是让 Agent 能看到相关的上下文，然后再问上下文相关的信息。 比如说我这几天在学习 Claude Duet，为了测试它是怎么安装 Skill 的，我就在对话里面提交了一个 Skill 让它安装，等它安装好了后去问它： > 为什么你可以安装 Skill 并且弹出这么一张安装更新 Skill 的卡片？如果我想在我的项目中也添加这样的功能该怎么做？ 它就会告诉你它自己有一个 skill_propose 的工具，我来看看你的项目怎么实现的，帮你也做一个。 你可以让它先写个详细的技术方案，大概就知道它怎么实现的了。

OpenAI 推出 Images 2.6：能导出 SVG 矢量图，还能做 GIF 动图，出图快一半 OpenAI 11 月 4 日发布图像模型 Images 2.6，ChatGPT 和 Codex 所有档位的用户今天起都能用，电脑、手机和网页版都有。 这次一个重要变化是能把生成的图导出成 SVG 矢量图，可以直接拿去做网站、App 和印刷品。另外还能生成 GIF 动图，出图速度比上一版快 50%，改图时能更准确地只改指定的地方。 开发者可以通过 API 调用这个模型。API 是开发者把模型接进自己产品的接口，按用量付费。OpenAI 说，现在全球用户每周在 ChatGPT、Codex 和 API 上生成 40 亿张图，平均每天超过 5 亿张。 【导出 SVG：图能直接拿去用了】 AI 生成的图通常是“位图”，比如常见的 PNG、JPG。位图由一个个小色点拼成，放大后会变糊，边缘出现锯齿。想把 AI 画的图标、Logo 用到正式场合，通常要设计师照着重新画成矢量图。 SVG 是“矢量图”，记录的不是色点，而是线条和形状本身，比如“从这里到那里画一条曲线，填上蓝色”。所以它放大多少倍都清晰，小到 App 图标、大到户外海报都能用同一个文件；在设计软件里还能单独改某根线条的颜色和粗细，不用整张重画。网站上的图标、Logo，大多就是 SVG。 OpenAI 在公告里说，导出 SVG 让设计“可以直接用在网站、App 和印刷品上”。这一项写在给开发者的新功能里，公告没说 ChatGPT 里能不能直接导出 SVG。 【GIF 动图】 GIF 是一种会循环播放的短动图，社交媒体上的表情包大多是这种格式。用户可以用一句话描述，或上传一张照片、一张手绘草图，让模型做成动图。 OpenAI 举的例子有：让品牌吉祥物动起来，把商品图做成循环小动画，拍视频前先用动图试一试角色动作。 合作方 OpenArt 公开的示例提示词是这样做的：先让模型在一张图里按 3 列 2 行画出 6 帧连续画面，再按顺序播放成动图。 这种把多帧画面拼在一张图里的做法叫“精灵图”，游戏动画常用。据 Decrypt 转述 The Verge 的报道，ChatGPT 的 GIF 功能是分批开放的，做好后可以调播放速度、逐帧查看和修改。 【两个 API 版本】 API 里有两个版本可选： 1. Flare 偏速度。画质设为低时，最快约 6 秒出一张图。海报、商品图这类需要排版的图，效果也有改进。 2. Sunburst 偏画质。画质设为中或高时细节更多，连续改好几轮，人物和商品的样子也更不容易走样。 这些速度和画质的说法都来自 OpenAI，目前还没有第三方测试结果。 【给开发者的其他新功能】 除了导出 SVG，还有两项： 1. 图片标注：ChatGPT 里已有的功能加进了 API。在图上圈出要改的位置，模型只改那一块。 2. 复杂度参数：控制模型动笔前花多少功夫安排画面。画质参数管细节清不清楚，复杂度管画面里能安排多少东西。OpenAI 建议简单修改用低复杂度，元素多、要求多的画面用中或高。 设计工具 Figma Weave、图片编辑应用 Picsart 等已经提前接入。 【价格】 ChatGPT 和 Codex 的所有订阅档位都能用 Images 2.6，公告没提要额外付费。 OpenAI 定价页显示，2.6 的 Flare 和 Sunburst 两款同价：生成图片每 100 万 token 30 美元，输入参考图每 100 万 token 8 美元，输入文字每 100 万 token 5 美元。这和上一代 2.5 的价格一样。 Flare 速度更快，但按 token 算的单价和 Sunburst 相同。定价页的批量处理价目表（不急着要结果的任务，价格减半）里暂时没有 2.6。 谷歌 10 月推出的同类模型 Nano Banana 2.1，生成图片也是每 100 万 token 30 美元，按谷歌定价页的换算，一张 1K 分辨率的图约 0.034 美元。 原文链接：openai.com/index/introducing… 来源链接： OpenAI API 定价页 developers.openai.com/api/do… 谷歌 Gemini API 定价页 ai.google.dev/gemini-api/doc… Decrypt 报道 decrypt.co/382574/chatgpt-gi…