北京网站如何做推广门户网站架构

北京网站如何做推广,门户网站架构,设计网站项目描述,网站上做的vi设计是怎么做的大家好#xff0c;我是 Qoder 团队的夏振华#xff0c;主要负责 Qoder Agent 相关工作。今天我将从技术角度解释 Qoder 中 Credits 的消耗机制#xff0c;并分享节省 Credits 的最佳实践。一、主流 AI 模型的定价策略首先#xff0c;很多用户对海外模型的定价体系不太了解我是 Qoder 团队的夏振华主要负责 Qoder Agent 相关工作。今天我将从技术角度解释 Qoder 中 Credits 的消耗机制并分享节省 Credits 的最佳实践。一、主流 AI 模型的定价策略首先很多用户对海外模型的定价体系不太了解所以对 Credits 的消耗“没概念”——比如一个任务为什么会消耗这么多 Credits这里以某厂商的两个模型系列为例O 系列模型最新输入 $5/MTok输出 $25/MTok缓存读取价格 $0.50/MTok。S 系列模型次新输入 $3/MTok输出 $15/MTok缓存读取价格 $0.30/MTok。两个系列的整体定价策略基本类似但最关键的一点如果能命中缓存成本只要 1/10所以Qoder 做了很多技术策略去优化缓存命中率。而大家在使用时如果也能用一些能命中缓存的方式也会非常节省成本。二、Qoder Agent 的交互成本构成接下来让我们来看下 Coding Agent 的交互流程与 Token 消耗的情况1.SystemTools如果做过 Agent 的开发的同学可能会了解到我们会给模型一个身份“你是一个编程专家擅长 XXX遇到 XXX 情况要用 XXX 工具”。还会给模型很多工具例如代码读取、代码编辑、终端执行、Web 检索……如果用了 MCP也会加进去。这部分一般是可以命中缓存的在前面的模型下约 $0.3/MTok。2.User你其实在提问的时候经常会类似我这里写到的一些用法比如“帮我生成一个 to-do APP。”你还可能引入文件、图片比如设计稿截图、Agents.md、Rules、目录等辅助让 Agent 的生成的更好。这部分是输入一般会命中到前面讲的那个模型的成本里面的 catch。3.Action然后模型会输出一个一个的 Action相当于让模型帮我去构建一个 to do APP那么这个模型可能会说“我要读 一个文件” 、“我要编辑 一个文件”或 “我要创建一个新文件”。这个其实就是模型的输出模型的输出是比较贵的约 $15/MTok。4.Observation最后 Qoder 的 Agent 就会通过工具会调用的方式去拿到这个 Action 对应的一个 Observation 的结果。这个结果通过 Catch Write 的方式去请求模型成本约 $3.75/MTok。重点来了你问一个问题Agent 不是一次就完事的它会循环调用模型Action → Observation → Action → Observation……直到任务完成或需要你确认。所以一次用户请求 N 次模型调用 N 次收费三、Qoder 真实场景成本测算一次对话的成本计算公式​​总成本 模型调用次数 × (缓存部分 普通输入 输出部分)​​。一次对话的成本其实它是由那个模型调用的次数作为这个基数的就是你调十次那就收十次的钱。如果你问一个你好Qoder 回一个你好那可能就只收一次的钱。每一次的话其实有它的缓存部分也有没有命中缓存的部分再加上模型的输出部分最后加在一起的总成本。场景 1上下文长度对成本的影响从 100K 上下文开始对话假设一次任务调用 10 次模型90%缓存命中率O 系列模型≈ $1.00/次对话S 系列模型≈ $0.59/次对话同样的任务从20K上下文开始对话O 系列模型≈ $0.22/次对话S 系列模型≈ $0.13/次对话可以看出从20K上下文开始对话与从100K上下文开始对话相比可以节省约 78%成本。所以如果你的新任务和历史对话无关请务必新开一个窗口目前Qoder 支持查看用户的Credits 消耗账单在真实场景下我们的单次对话调用大约$0.1~$1这是正常的 Credits 消耗范围。场景 2上下文压缩对成本的影响当上下文快达到模型上限比如 200K时必须做压缩。Claude Code 上下文在 160~180K 时的一次压缩成本大约 $0.48。Qoder 做了深度优化通过智能缓存命中一次压缩成本节省 84%上下文逐论累积到达阈值压缩每次模型交互都会有相关的压缩成本。以文件大小影响压缩成本为例小文件任务成本 ≈ $0.20结束时上下文 ≈ 40K大文件任务成本 ≈ $0.65结束时上下文 ≈ 140K结束时上下文大小也会直接影响后续追问成本。四、节省 Credits 的最佳实践1. 无关话题新开窗口避免上下文积累保持会话简洁减少 Token 消耗。2. 明确告知期望行为告诉 AI特定项目不要写测试、不要运行、不要写过程说明和解释文档。3. 发现跑偏立即终止发现 Agent 偏离目标时立即停止避免无谓 Token 消耗。4. 慎用对话式回滚如果某一次的对话产生了一些代码变更不是我预期内的建议使用 Qoder 的 Revert 功能或 Reject 变更不推荐通过聊天让 AI 回滚代码。5. 按需选择模型等级Qoder提供多级模型选择您可根据任务复杂度和具体场景需求灵活选择适合的模型Lite适合简单任务例如简单问答、语法检查。Efficient经济高效适合日常编码、小功能开发。Auto、Performance适合复杂功能、全栈开发。Ultimate使用海外最好、最顶尖的模型适合企业级项目、高精度任务成本最高。6. 优化代码仓库结构尽量让我们的代码仓库的结构和 AI 更友好控制仓库代码文件的长度避免过长的代码文件。建议单文件不超过200行避免2000行的巨无霸文件以提升代码可维护性和AI处理效率。使用强类型语言减少 AI 幻觉写代码时添加函数注释提升 AI 检索精度配置 ​​.qoderignore​​排除无需分析的目录如 ​​node_modules​​、构建产物、隐私文件减少无效 Token。7. 按需启用 MCP 工具MCP 的工具你可以按需启用别因为某个 MCP 工具“挺火”就一直开着它会一直占着你的上下文成本不用的 MCP赶紧禁用。避免加载“工具数量庞大”的低效 MCP。8. 连续对话利用缓存模型缓存有效期基本上在 5~10 分钟如果你提完问题半小时后再追问就无法命中缓存成本就会更高。妙招用 Qoder 的消息队列任务还在跑时直接在输入框里写下一条指令回车。它会自动排队无缝衔接大幅度命中缓存降低 Credits总结节省Credits的本质是提升人机协作的效率绝非一味地减少使用而是通过清晰的指令、对上下文的主动管理和恰到好处的人机分工来极致提升人机协作的效率。掌握这些技巧您将能最大化Credits的价值让Qoder真正成为提升您开发效率和创造力的强大助力