reasonix中断了怎么办
呃今天我用了一天的 reason 啊呃开始是觉得挺惊艳的，然后功能呢，其实也挺好。呃但是这个跟它传说中的这个啊，这个 节省就是缓存这个命中率啊，也确实高啊。他确实高，但是啊他这个位就是这个，呃以命中的缓存然后花费的掏垦量啊，太大了。 我是觉得它它所谓的这个缓存命中率高，是不是因为它的这个呃以命中的缓存量 tucker 量太高了导致的 呃所以它的这个缓存呃缓存率才会高。因为我我之前就是一直用这个 cherry 啊 呃我来对比的话就是就是，同样我都是干一天的活，基本上干一天的活用这个瑞瑞斯那个他的这个呃以命中的缓存率啊呃他会高出拆瑞我看得将近一倍甚至两倍啊。 嗯其实总的算下来我感觉好像费用更更多。虽然说这个命中缓存的话 他的这个呃这个这个单价更更低吗？啊但是你总的算下来，因为他数量太大了，他这个多几倍的话你像他我基本上， 呃如果用拆瑞的话我一天也就一个多亿这个命中缓存，但是呢，如果用这个锐志 max 他一天今天我都达到四个多亿的就是命中换算了。其实总的算下来我感觉这个价格好像反而比用拆瑞这种方式虽然他命中率要低一些，但是也得也百分之九十以上， 呃差了那么几个点啊。但是你要总算总账的话，我感觉还是拆瑞 呃更便宜一点啊。相对来说，呃我不知道可能是用 pro 的 话可能会好一些吗？因为 pro 的 话它的这个未命中缓存跟命中缓存它的这个价差更大， 所以说可能是不是用这个 pro 版本 pro 的 这个模型啊，可能会好一些。这个我还没试过，但是我觉得我现在的项目好像也用不上 pro。 pro 我 感觉还是有点贵。 呃， pro 的 话我一天我要是这么啊完全算的话，我一天我感觉得三 得二，三十块钱都打不住。但是我用 flash 的 话可能一天也就十块钱左右分怎么用啊？就是我如果啊满打满就是一天我都在工作都在使用的话，一天可能也就十块左右就能打住了。那 pro 的 话可能得要二十或者三十。 呃，但是我如果是我今天用了这个，呃， rezenix 啊，呃，我用了 不到一天它就超过十块钱了。我是觉得好像是用这个东西有点贵，稍微比这个 cherry 有 点贵。 但是 china 呢？它现在的问题就是它没有这个多标签，还没有一个，就是比如说我输入一下，它能排序这个整体的界面上 read 那 个字要强一些。嗯， china 要加油啊。
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01:42查看AI文稿AI文稿刚才我查了一下账单，发现自己用 deepsea 写代码花了将近二十三块钱，三千多次调用将近四亿 token， 同等量级扔到 gpt 上，一个月少说几百十几倍的差价，而且用起来说实话没感觉有什么区别。这就是我今天想聊的东西， resonix， 一个专门适配 deepsea 的 本地编程助手。先说清楚，这玩意儿不需要外网，装起来也很简单。 github 搜 resonix 小 白直接下桌面客户端，双击打开即可， 首次启动会让你填 a p i 密钥，据 deepsafe 官网注册一下，领个密钥粘进去一两分钟的事。界面就是个聊天窗口，有两个模式需要注意， review 和 auto 模式会申请工作区外的文件访问权限，而我日常电脑没什么重要的文件，所以一般直接开 ulog 模式，省事方便。 来实际带你们体验一下。比方说我想知道 ai 热点，用这个 ai 热点的 skill， 直接跟他说帮我搜今天 ai 圈有什么新闻，整理成精简文案，他自己就去抓信息了，不用写任何代码。 等了大概几分钟，结果直接出来了，可以看到这都是最新的资讯，时刻紧跟热点。我做自媒体内容的时候，给他搭了一套完整流程，从八视频素材提文案到改写预判数据表现，一条指令走通， 花费一两个小时搭建，就能节约以后我找素材的时间。而且如果你完全不懂代码，也能用它搭个人网站。 我试过用了开源的模板，借助 deep c 转化为我想要的样子，可以给大家稍微看一下成品纯前端，自己图一，乐呵乐呵的。当然运行中间报错了也别慌，它会自己看错误信息 自己修，修完继续跑。对新手来说，这体验确实可以。原作者我在评论区 a d 出来了，感兴趣的可以关注。下期的话，看评论区问的最多的问题，我挑一个话题继续深入。
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03:01查看AI文稿AI文稿第四个 v 四本来就够便宜了，结果有人还嫌不够省，直接把缓存命中率干到了百分之九十九点八二。一亿 token 的 输入任务没做缓存优化，三百块缓存命中干到百分之九十九点八二，只要三块钱， 从三百到三，省了百分之九十九。我是老张，四十岁转型学 ai， 让 ai 搞定 ai 做到这件事的项目叫 reasonx， 一个专门给 do it seek 做的编程 agent。 但今天我不讲怎么装它， 因为工具会变，今天是 windows， 明天可能又来一个更强的。我们真正要学的，是它背后的方法论，别让 ai 每次都重新读一遍世界很多人用 ai 做长任务烧钱，不是因为模型贵，是因为你的上下文一直在乱， 每一轮重新组织提示词，重新塞工具说明，重新塞历史记录模型一看前缀变了，缓存并不重，只能重新算，这钱就是这么烧掉的。 reason 最关键的一招就是把上下文分成三块。第一块，固定前缀， 系统提示词工具说明，少量事例尽量固定不动。第二块，追加日制历史消息，直往后加，不反复重写，不每轮打乱顺序。第三块，临时草稿 模型中间想到临时式的，不要直接塞进正式历史，先整理再入库。你发现没有，这跟我们前面讲的数据中台多一阵调度是一回事。 任务中心要稳定，技能中心要稳定，数据中心也要稳定。不要让 agent 的 每次干活都重新问一遍，任务在哪，技能是什么，文件放哪。 所以这件事给我的启发不是赶紧换 business， 而是回头检查自己的系统，哪些内容应该固定成前缀，哪些过程应该只追加不重写，哪些临时结果应该压缩以后再放进长期记忆 缓存。命中的神不是某个工具，是稳定。 ai 长任务最怕的就是一边跑一边改规则，规则变了，缓存没了，历史乱了，成本上来了，上下文脏了，质量也掉了。记住这句话， 想让 ai 长任务省钱，就别让它每次重新认识你。固定的东西，固定住变化的东西，好往家，临时的东西先整理再进系统。 这才是我们从开源项目里真正应该学走的东西。不是照搬代码，而是把方法论喂回自己的系统。 我是老张，四十岁转型学 ai， 让 ai 搞定 ai 缓存命中自检提示词放在视频最后截图就能用，我们下期见！
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