（来源：上观新闻）
顺滑、即时、永远🇫🇴👲在线，1️⃣🇲🇭我们已✔经默认 AI 🌽🗃就应该如此🈴。相关阅读👸。但这些场景的规🚔👩👧👧模化复制⌛，还需要时间🍭。也正是🇳🇵在这个⤵意义上，海淀的变🌌👨👨👦👦化才开始显得关键🇪🇺🇦🇽钢铁侠三。首先，是把创新📇的起点前💒移🚻。但营业利🇴🇲🧙♀️润前景更为复杂⏩。”“昨天到今天，🔰🍟一款主流的👚🤡16G内存条又🚰掉了四五👈🕯十块👩⚕️。把以下对象追加到🇸🇽数组中最后一🇮🇳🇵🇪个模型之后👦💒。如果 👽JSO👱♀️N 语法要📽🇯🇵求，请务必添加🈵🔁逗号： {🇦🇺 "i👠🥔d": "gl📶🧥m-5.🇨🇳1", 🚔"name":🛷✅ "GLM-5.🙍♂️1", 🇪🇸👨⚕️ "reas😆🏰oning":🌚♾️ true,㊗ "input💨": [ 🎐钢铁侠三 "text" 🔮🐊钢铁侠三 ], "☃cost🔄": 🇲🇭{ "i🚵nput": ↩0, "o🥤utput"🚼: 0, 🏯🇧🇫 "cach👙eRead": 🧠0, "🇵🇷🚐cac👥heW🗯钢铁侠三rit🚳e":🛩🇸🇦 0 😹⬆}, 🎉 "conte❄🐋xtWin🦛🎓dow": 2🆙🇧🇱0480🕒🏋️♀️0, "ma💟xToken😨🍑s":⚫⛈ 131072☢} 然后更新“a🏳gents.d🦁🎗efaults.🧲mode⌚🧐l.p🖤rimar☯y”的默认模🦛🏜型： "prim🇲🇳🇹🇷ary"📫🇰🇾: "💪zai🔗🇦🇪/glm👨💼☀-5", 接着，📆👚把上面🕷的代码改为以下👊样式： "🌴👅pri🚬🇲🇳mary": "⛺🤣zai/g🔖lm-5🤞🍘.1", 在“🚫 agents🌻👞.defa🚎ults🇻🇺✴.models”7️⃣📼添加：🔁 "z🇬🇬ai/g♎lm-5.1👩👧👧": {} 第二💝步：更🗜🇹🇨新配置参考 以🏏✨下是参考代码，用🕺🇨🇿于展示😑更新后的配置应该🎴是什么样🗯🐮子 1、“🇺🇾🎗models.🎢provide🌭📼rs.z🥪ai.m🇫🇮💂odels”部分🔴💝： "mode🙆♂️ls": [🇿🇼 {➕ "id🦛": ☃📗"glm-5",🇲🇫🎐 "na👻me": "G🙅♂️LM-5", 🗳 "rea🚔son😶ing": tr🇧🇪🏰ue,😩 "in🤦♂️🕰put": 🏋️♀️✊["tex😵t"], 🎂🇻🇦 "co💬⚫st": {"🇬🇩🎼inpu🕞👨🔬t": 0, "🗾👨👩👧output"🙎🇹🇭: 0, "🇬🇮🛸cacheRe👿ad": 0,😌🚯 "cache♍🖕Write": 🖤0}, "🕡cont🐿extWind🥂🚕ow": 2🏙04800, 🍫☔ "maxT🦀oken🔞s":🇬🇮 131072 🌂 }, 🧜♀️🍱 { 🔈 "id": 🏮"gl🐐m-4.7"💶, "n🐷ame":🤩🚵 "GLM-4🦟.7", 🦁🇸🇴 "reas🏚☦oning": 👘true, 🇮🇲🐾 "inpu🛩⏫t": ["🏤🍀text🔜"], "🈹😮cost📬🗽": {"in📪put": 🇮🇷0, "o🌡🥟utput": 🌛0, "🙋♂️🚤cac🦓⏰heRead🇺🇦": 🌳钢铁侠三0, "ca🐢cheW⛎rite": 0💳🍮}, "🤼♀️contextW❌indow😃💄": 20🎢4800, 🕧 "max🎚Token⏏🥒s": 1310💃🎗72 }, 🎆 { 🥘🧖♂️ "☄🤑id":🥾🎟 "glm-5👯🇵🇦.1", 🇵🇳🌴 "name"🇱🇹: "GLM🇸🇧🎫-5.1", 📥 "🔂reasoni🥵ng": tr📯ue, "🖨🛠input"👎🇳🇴: ["text🇸🇸📟"], ♻ "c💨ost": 🍰{"inp😦ut"🎙: 0,🇵🇱 "out💾☯put":💆♂️🤷♂️ 0, "ca🥶✏cheRead🌄🇭🇳": 0👨👨👦👦♦, "🏊♀️🚛cache⛪➗Write":🔏🙅♂️ 0}📬, "👨🎤contextW😽❎indow⭕🚎": 2048🎷⛪00, 🆕🌘 "ma🧙♀️🇬🇳xToken🇸🇱s": 131📄072 ⏳🇨🇱}] 2、😇🍖“agents🍈⏪.defa🇨🇾ults.mod🇫🇴🍥el.p🇱🇺rimary”🆘🎿部分： "mod🇳🇨el": 🍏{ "🍁pri🇦🇿🏮mary": 🍽💞"zai/🇻🇬glm-⬇5.1", 💧🈯"fallb🐛🤓acks"📜🖌: ["z🎠ai/glm🕛-4.▪7"]} 3、♈“agents.👺🚥defaults🤸♂️.models”🌀部分： "mod⛰els⌨": { 🇪🇪 "zai/g🐽lm-5": {🇮🇩🍇"alias💵": "G🇧🇮LM"}, 😵👁"zai🥒/glm-4.👨🚀😐7": {🌠}, "za🕦i/glm-5.🌰1": 🇫🇷{}} 做完以♎上更改后，运🕦行“openc🔺law gate😫way📚 restar🔖t”命🇦🇽令重启网关 重🇷🇪启后，您应😉该可以直接📣使用 GL🧝♀️🚱M-5.1 📜模型，您😍🍜可以在终端运行“🚤opencla📤w t💋🥘ui”进入聊天🐻界面🅾。
Open🎧🗝AI仓促🤹♀️推出了自己的编程🇻🇨产品Codex🔨新版本，却仍👘难以弥补差🇮🇷🔎距🏰。那么，词元的成🔅钢铁侠三本应该怎么👣进行估计呢📔🎉？在不考🐶🎺虑：第一🕕、基建成本；第🎌🌏二、模型能力冗余🇧🇭的情况🥚下，我们将单❔🇨🇨位词元的基🇲🇰础价格拆解为一⛩🦠个完整数据推🐦🦒导机制： 从上📜钢铁侠三述推导🛄中可以看出，词元🎹⌛（Token）🍥🤼♀️的实际成本是高度🏳️🌈🛶依赖于模型🤱🇧🇪能力和硬😍😜件成本的🗣🇬🇲。
