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LLM 应用成本工程实战 2026：小模型价格战时代，把 API 账单压成零头
2026 年 10 月，旗舰模型输入价降到每百万 token 两美元、缓存读取低至一折，小模型价格再砍到上一代十分之一，模型能力快速商品化。成本不再是月底才看一眼的账单，而是写进架构里的一等决策：同样的功能，合理的路由、缓存与降级设计能让单次调用成本相差几十倍。本文系统实战 LLM 成本工程：看懂 token 定价结构、建立成本地图、三级模型路由与级联升级、Prompt 缓存断点设计、语义缓存、输入输出双端压缩、批处理异步化、降级链与预算熔断，以及独立开发者按 ROI 排序的落地清单。
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DeepSeek V4 + 国产大模型 2026：5 大模型全面对比与实战指南
2026 国产大模型格局已变。DeepSeek V4 / Qwen3-Max / GLM-5 / Kimi K3 / 豆包 Pro 5 大模型对比 + 6 个实战 + 成本基准 + 选型决策树。
DeepSeekQwenGLM
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当 AI 学会自我构建：Anthropic《When AI Builds Itself》深度解读
Anthropic 最新文章揭示了 AI 自我构建循环的真实数据：头部 AI 项目 60%+ 代码由 agentic 循环产生。本文深度解读这一范式转变与开发者的应对策略。
AIAnthropicAgent
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LlamaIndex vs LangChain 2026 选型指南
LlamaIndex 和 LangChain 是 LLM 应用的两大框架。本文用真实项目对比两者在 RAG、Agent、性能、生态上的差异。
LlamaIndexLangChainLLM
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LlamaIndex Workflow 实战：事件驱动的 RAG 流水线
LlamaIndex Workflow 提供事件驱动的 pipeline 编排。本文演示如何用 Workflow 构建复杂 RAG。
LlamaIndexWorkflowRAG