# 4All API 文档

> 4All API 企业级大模型 API 聚合网关帮助文档:一个 API Key 接入 GPT、Claude、Gemini 及图像/视频生成等 200+ 模型,完全兼容 OpenAI 协议。

## 产品基础 / Basics

- [更新日志](https://docs.4allapi.com/changelog/): 4All API 平台与模型的更新记录。 | 2026-08
- [三步完成接入](https://docs.4allapi.com/getting-started/): 注册账号、创建 API 令牌、发出第一个请求 —— 三步开始使用 4All API。 | 第一步:注册账号 · 第二步:创建 API 令牌 · 第三步:发出第一个请求 · curl · Python(OpenAI SDK)
- [基本介绍](https://docs.4allapi.com/): 4All API 企业级大模型 API 聚合网关 —— 一个 Key 接入 GPT、Claude、Gemini 等 200+ 模型。 | 产品基础 · 核心接口 · API 能力 · 视频生成 API · 图像生成 API
- [平台动态](https://docs.4allapi.com/news/): 4All API 模型上新与平台功能动态。 | 近期动态 · 订阅更新
- [价格说明](https://docs.4allapi.com/pricing/): 4All API 的计费方式:按量计费、按次计费、额度与分组说明。 | 两种计费方式 · 扣费流程 · 令牌与分组 · 常见疑问

## API

- [认证与密钥](https://docs.4allapi.com/api/authentication/): 4All API 的认证方式、令牌管理与安全建议。 | 认证方式 · 令牌能力 · 安全建议 · 常见认证错误
- [余额查询 API](https://docs.4allapi.com/api/balance-query/): 通过 OpenAI 兼容的 billing 接口程序化查询额度与用量。 | 查询额度 · 查询已用量 · 说明与注意
- [Chat Completions](https://docs.4allapi.com/api/chat-completions/): /v1/chat/completions 接口参考:请求参数、响应结构与示例。 | 请求参数 · 请求示例 · 响应结构
- [错误码与重试](https://docs.4allapi.com/api/errors/): 4All API 常见错误码含义与重试建议。 | 常见错误码 · 重试建议
- [日志查询 API](https://docs.4allapi.com/api/log-query/): 用 API 令牌直接查询该令牌的调用日志。 | 查询令牌日志 · 账号级日志 · 建议
- [多轮对话](https://docs.4allapi.com/api/multi-turn/): 用 messages 数组维护上下文,实现连续对话。 | 基本用法 · 上下文管理 · 注意事项
- [流式输出](https://docs.4allapi.com/api/streaming/): 使用 stream 参数以 SSE 流式接收模型输出。 | 请求 · 响应流 · SDK 示例(Python) · 注意事项
- [令牌管理 API](https://docs.4allapi.com/api/token-management/): 用系统访问令牌程序化创建、查询、修改和删除 API 令牌。 | 认证方式 · 常用接口 · 创建令牌示例 · 典型用法

## Capabilities

- [Abra 视频生成](https://docs.4allapi.com/capabilities/abra/): Abra 系列:8s/10s 时长的文生与参考生视频。 | 在售型号 · 提交示例 · 使用要点
- [Claude 原生格式](https://docs.4allapi.com/capabilities/claude-native/): 通过 /v1/messages 使用 Anthropic 原生协议调用 Claude 系列模型。 | 请求示例 · Anthropic SDK
- [Claude 缓存计费](https://docs.4allapi.com/capabilities/claude-prompt-caching/): 用 cache_control 显式缓存长前缀,大幅降低 Claude 重复输入成本。 | 用法 · 确认命中 · 实践建议
- [流式与非流式响应](https://docs.4allapi.com/capabilities/claude-response-handling/): Claude 原生 Messages 接口的响应结构与流式事件解析。 | 非流式响应 · 流式响应(SSE) · 注意事项
- [思考模式(Thinking)](https://docs.4allapi.com/capabilities/claude-thinking/): Claude -thinking 档位与原生 thinking 参数的用法与输出解析。 | 两种开启方式 · 输出解析 · 选型建议
- [废弃模型列表](https://docs.4allapi.com/capabilities/deprecated-models/): 已下线与计划下线的模型清单及迁移建议。 | 当前状态 · 下线策略 · 迁移建议
- [文本嵌入](https://docs.4allapi.com/capabilities/embeddings/): /v1/embeddings 接口:把文本转换为向量,用于检索与 RAG。 | 请求示例 · 实践建议
- [免费模型](https://docs.4allapi.com/capabilities/free-models/): free 分组的零成本模型清单与使用限制。 | 在售免费型号(节选) · 调用示例 · 使用须知
- [FC 函数调用](https://docs.4allapi.com/capabilities/function-calling/): 通过 tools 参数让模型调用你的函数,GPT/Claude/Gemini 统一用法。 | 基本流程 · 示例 · 注意事项
- [Gemini 原生格式](https://docs.4allapi.com/capabilities/gemini-native/): 使用 Google Gemini 原生 generateContent 协议调用。 | 请求示例 · 该用原生还是 OpenAI 兼容?
- [联网搜索(Google Search)](https://docs.4allapi.com/capabilities/gemini-web-search/): 用 -google-search 型号让 Gemini 基于实时搜索结果回答。 | 在售联网型号 · 调用方式 · 使用要点
- [文生图 API 参考](https://docs.4allapi.com/capabilities/gpt-image-t2i/): GPT-Image 系列 /v1/images/generations 请求参数与响应完整参考。 | 请求 · 响应 · Python 示例 · 计费与失败
- [对话与推理](https://docs.4allapi.com/capabilities/grok-chat/): Grok 对话调用与推理档位的用法。 | 基本对话 · 推理场景 · 选型建议
- [Grok 概览](https://docs.4allapi.com/capabilities/grok-overview/): xAI Grok 系列在 4All API 上的接入方式与能力总览。 | 接入方式 · 能力特点 · 通用能力
- [联网搜索与 X 搜索](https://docs.4allapi.com/capabilities/grok-web-search/): Grok 的实时联网检索与 X(Twitter)生态搜索能力。 | 调用方式 · 适用场景 · 使用要点
- [图片调用须知(最佳实践)](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-best-practices/): 图像生成接口的超时、重试、画幅与成本控制要点,调用前必读。 | 超时与重试 · 型号与画幅选择 · 结果处理 · 成本控制
- [连接中断排查](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-connection-drops/): 图像生成请求超时、断连的常见原因与逐项排查方法。 | 排查清单 · 中断后的正确处理 · 仍无法解决
- [图片编辑 API](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-edit/): 通过 /v1/images/edits 以图改图:上传原图 + 提示词生成编辑结果。 | 接口 · 示例 · 使用要点
- [图像生成(GPT-Image)](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-generation/): /v1/images/generations 与 /v1/images/edits 接口:文生图、图生图与分辨率变体。 | 文生图 · 图生图 / 编辑 · 高分辨率变体
- [如何生成满意图片](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-prompt-tips/): 图像提示词的结构化写法与迭代技巧。 | 提示词四段式 · 迭代流程 · 分模型侧重 · 常见翻车与修法
- [图片压缩与输出分辨率](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-resolution/): 分辨率档位选择、输出格式与体积控制。 | 分辨率由模型名决定 · 怎么选档位 · 输出格式与体积 · 常见问题
- [图像与视频生成模型](https://docs.4allapi.com/capabilities/image-video-models/): 4All API 在售图像/视频模型总览与型号命名规则。 | 图像模型 · 图像型号后缀 · 视频模型 · 视频型号命名规则
- [Claude 系列](https://docs.4allapi.com/capabilities/models-claude/): 4All API 在售 Claude 型号清单、思考档与选型建议。 | 在售型号 · 调用方式 · 选型建议
- [Gemini 系列](https://docs.4allapi.com/capabilities/models-gemini/): 4All API 在售 Gemini 型号清单:文本、联网与多模态档位。 | 在售型号 · 调用方式 · 选型建议
- [GPT 系列](https://docs.4allapi.com/capabilities/models-gpt/): 4All API 在售 GPT 型号清单、档位差异与选型建议。 | 在售型号 · 调用示例 · 选型建议 · 相关
- [模型总览](https://docs.4allapi.com/capabilities/models/): 4All API 聚合的主要模型系列与选型建议。 | 主要模型系列 · 获取模型列表 · 选型建议
- [文生图/编辑 API 参考](https://docs.4allapi.com/capabilities/nano-banana-reference/): Nano Banana(Gemini 图像)系列的生成与编辑接口参数参考。 | 文生图 · 图片编辑(以图改图) · 型号档位
- [Nano Banana 图像](https://docs.4allapi.com/capabilities/nano-banana/): Nano Banana 系列图像模型的文生图与图生图用法。 | 文生图 · 图生图(参考图) · 提示词建议
- [Omni Flash 视频生成](https://docs.4allapi.com/capabilities/omni-flash/): 快速视频模型:4s–10s 时长、横竖画幅,文生/图生/参考生全支持。 | 型号命名 · 提交示例 · 使用要点
- [兼容模式调用(SDK 接入)](https://docs.4allapi.com/capabilities/openai-compatible/): 用 OpenAI 官方 SDK 无缝接入 4All API,只改 Base URL 和 API Key。 | Python · Node.js · 环境变量方式 · 注意事项
- [原生调用(Responses API)](https://docs.4allapi.com/capabilities/openai-native/): OpenAI 新一代 Responses 接口在 4All API 上的用法。 | 基本调用 · 与 Chat Completions 的差异 · 使用建议
- [推理模型输出](https://docs.4allapi.com/capabilities/openai-reasoning/): -high/-low/-thinking 等推理档位后缀的用法与输出解析。 | 档位后缀 · 调用方式 · 输出解析 · 选型建议
- [响应数据处理](https://docs.4allapi.com/capabilities/openai-responses/): Chat Completions 响应结构、usage 用量字段与 finish_reason 的正确处理方式。 | 非流式响应结构 · finish_reason 处理 · usage 用量字段 · 解析建议
- [缓存计费](https://docs.4allapi.com/capabilities/prompt-caching/): 提示词缓存命中的识别方式与缓存倍率计费规则。 | 如何命中缓存 · 如何确认命中 · 省钱实践
- [文本生成(对话补全)](https://docs.4allapi.com/capabilities/text-generation/): 文本生成能力总览:接口、模型系列与选型路径。 | 快速上手 · 在售系列 · 通用能力 · 选型路径
- [VEO 3.1 视频生成](https://docs.4allapi.com/capabilities/veo-3-1/): 谷歌 VEO 3.1 全系型号:文生/图生/参考生视频,标准、fast、lite 多档位。 | 型号总览 · 提交示例 · 选型建议
- [视频生成(异步)](https://docs.4allapi.com/capabilities/video-generation/): /v1/video/generations 提交-查询异步协议,支持 Veo、Sora、Kling、Omni Flash 等视频模型。 | 1. 提交任务 · 2. 查询结果 · 轮询建议
- [视频理解 API](https://docs.4allapi.com/capabilities/video-understanding/): 用 Gemini 系列模型分析视频内容:场景识别、内容摘要、时间轴问答。 | 调用方式 · 能力与场景 · 使用要点
- [视觉理解](https://docs.4allapi.com/capabilities/vision/): 在 Chat Completions 中传入图片,让模型读图、识别与分析。 | 请求示例 · 典型场景 · 注意事项

## Scenarios

- [内容批量生产](https://docs.4allapi.com/scenarios/batch-content/): 用文本、图片和视频模型批量生成短视频脚本、封面图、广告素材和社媒内容。 | 典型流水线 · 推荐模型 · 落地要点
- [代码辅助开发](https://docs.4allapi.com/scenarios/code-assisted-dev/): 统一接入 Claude、GPT、Gemini 等代码模型,为不同技术栈匹配最合适的助手。 | 推荐模型 · 工具接入 · 落地要点
- [电商视觉营销](https://docs.4allapi.com/scenarios/ecommerce-visual/): 生成商品场景图、模特试穿图和营销海报,降低拍摄与外包成本。 | 典型玩法 · 推荐模型 · 落地要点
- [金融研报生成](https://docs.4allapi.com/scenarios/financial-research/): 调用长上下文模型分析财报和公告,生成结构化研究摘要与报告。 | 典型流水线 · 推荐模型 · 落地要点
- [教育个性化辅导](https://docs.4allapi.com/scenarios/personalized-education/): 根据学生水平动态选择模型,从基础答疑到竞赛辅导全覆盖。 | 分层选型 · 落地要点
- [智能客服升级](https://docs.4allapi.com/scenarios/smart-customer-service/): 按问题复杂度自动分配模型,在体验、成本与稳定性之间取得平衡。 | 分层路由策略 · 落地要点

## Tools

- [Chatbox](https://docs.4allapi.com/tools/chatbox/): 在 Chatbox 中接入 4All API。 | 配置步骤 · 建议
- [Cherry Studio](https://docs.4allapi.com/tools/cherry-studio/): 在 Cherry Studio 中接入 4All API。 | 配置步骤 · 常见问题
- [Claude Code](https://docs.4allapi.com/tools/claude-code/): 让 Claude Code 通过 4All API 的 Anthropic 原生协议工作。 | 配置步骤 · 模型选择 · 常见问题
- [Cline(VS Code)](https://docs.4allapi.com/tools/cline/): 在 VS Code 扩展 Cline 中接入 4All API。 | 方式一:OpenAI Compatible(推荐) · 方式二:Anthropic 协议 · 建议
- [Cursor](https://docs.4allapi.com/tools/cursor/): 在 Cursor 编辑器中使用 4All API 模型。 | 配置步骤 · 注意事项
- [Dify](https://docs.4allapi.com/tools/dify/): 在 Dify 平台接入 4All API 作为模型供应商。 | 配置步骤 · 建议
- [沉浸式翻译](https://docs.4allapi.com/tools/immersive-translate/): 在沉浸式翻译扩展中使用 4All API 的模型做网页/文档翻译。 | 配置步骤 · 建议
- [LangChain](https://docs.4allapi.com/tools/langchain/): 在 LangChain 中使用 4All API(Python / JS)。 | Python · JavaScript / TypeScript · 建议
- [Open WebUI](https://docs.4allapi.com/tools/open-webui/): 在 Open WebUI 中接入 4All API。 | 配置步骤 · 建议

## FAQ

- [计费与额度](https://docs.4allapi.com/faq/billing/): 4All API 的计费方式、额度与用量查询。 | 计费方式 · 额度与令牌 · 用量查询 · 常见疑问
- [限流与 429](https://docs.4allapi.com/faq/rate-limits/): 触发 429 的原因与正确的重试姿势。 | 429 的三种原因 · 正确的重试姿势 · 降低触发概率
- [数据安全](https://docs.4allapi.com/faq/security/): 4All API 对请求数据的处理方式与合规建议。 | 数据处理原则 · 你可以做的 · 合规提示
- [服务可用性](https://docs.4allapi.com/faq/sla/): 4All API 的高可用架构与故障处理机制。 | 高可用架构 · 故障期间的表现 · 建议的客户端配置

## News

- [嬴彻科技自动驾驶里程突破10亿公里，定义“货运物理AI”](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-04-嬴彻科技自动驾驶里程突破10亿公里-定义货运物理ai/): 结论：该产品或方案已吃下约90%的市场，成为相关领域的绝对主导者。不过，现有摘要未明确具体对象、市场范围及统计口径，“90%市场份额”的数据来源和适用场景仍需进一步核实。 | 商业化领跑：从价值呈现到规模优势 · 技术升维：原生“货运物理AI” · 货运物理AI全场景拓展，全球化布局加速落地
- [陈大年复出，进军大模型领域](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-陈大年复出-进军大模型领域/): 这款新模型首秀表现已逼近 DeepSeek 的万亿参数旗舰，说明其核心能力与顶尖模型的差距正在缩小，也显示大模型竞争已进入更高强度的正面较量阶段。 | 陈大年复出，入局大模型 · 首秀逼近 DeepSeek 万亿旗舰 · 27B 对上 1.6T，小模型打出大结果 · 参数做减法，能力不打折 · StartLux 接棒本地模型
- [通过 100 步 GRPO 微调 3.5 亿参数模型，提升结构化输出能力](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-通过-100-步-grpo-微调-3-5-亿参数模型-提升结构化输出能力/): 通过开源与开放科学推动人工智能发展并实现普惠，让更多研究者、开发者和公众能够参与技术创新、共享成果，共同构建更开放、透明且可持续的 AI 生态。 | 前置条件 · 在 LFM2.5-350M（基础模型）上评估 IFStruct · 使用 TRL 对结构化输出进行 GRPO 微调 · 训练数据 · 模型与 LoRA
- [让你的编码智能体拥有一份由你掌控的记忆](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-让你的编码智能体拥有一份由你掌控的记忆/): 通过开源与开放科学推动人工智能（AI）发展，让更多研究者、开发者和公众能够共享技术成果、参与创新，并共同降低先进 AI 技术的使用门槛，促进其更广泛、更公平地服务社会。 | 为你已经在使用的代理添加记忆 · 记忆是数据集，而不是服务 · 先提问，之后再接入 · 切换代理而不丢失上下文
- [神秘具身团队接连发布重磅 Demo：自进化模型技术路线曝光](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-神秘具身团队接连发布重磅-demo-自进化模型技术路线曝光/): 未提供可供润色的摘要正文，仅包含一张 QbitAI 标志图片，无法在不改变事实的前提下生成 80～120 字的答案式 TL;DR。 | 视频1：手眼协调不分离，高超的动力学理解 · 视频2：对空间和物体属性的理解，以及对人类习惯的总结 · 视频3：拉平床单、抖床单、放床单，机器人组队干活了 · 视频4：能量驱动，最优能量的行为解 · 总结
- [没有 Token 的 CS 学生应立即退学](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-没有-token-的-cs-学生应立即退学/): 结论：禁止采用“古法编程”，也不得要求个人自费承担 Token 成本。相关开发应避免传统手工编码方式，模型调用产生的费用须由项目或统一预算承担，个人无需垫付。核心要求可检索为：Token 自费。 | 不自费烧Token，就要退学？ · 第一种焦虑：AI替我上大学 · 第二种焦虑：认真学了四年，发现被大学骗了 · 蒋炎岩：一个超爱玩梗和“劝退”的老师！
- [新版 GPT Image 2.5 已能伪造 GPT-6 发布会](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-新版-gpt-image-2-5-已能伪造-gpt-6-发布会/): 结论：改进 GPT Image 2 的噪点问题，应重点优化图像生成阶段的去噪策略与细节保留能力，并通过不同分辨率、构图和光照条件下的对比测试，定位噪点来源，持续提升输出稳定性与清晰度。
- [推出 WeatherNext 3：我们迄今最先进、最精准的全球天气 AI 模型](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-推出-weathernext-3-我们迄今最先进-最精准的全球天气-ai-模型/): Google已将全球最先进的天气AI模型 WeatherNext 3 部署至搜索、Gemini、Google地图、Google Maps Platform 和 Cloud，全面提升天气预报、位置服务及云端气象能力，为用户和开发者提供更精准、覆盖更广的全球天气信息。 | WeatherNext 团队 · 以空前分辨率实现快速天气预测 · 真实世界数据覆盖持续更新的全球尺度 · 降水预测准确度实现突破
- [刚刚，GPT-6 正式发布！OpenAI：欢迎来到 AGI 时代](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-刚刚-gpt-6-正式发布-openai-欢迎来到-agi-时代/): 摘要内容不完整（目前仅有“全球最强C”），无法在不改变事实的前提下改写为 80～120 字的答案式 TL;DR。请提供完整摘要。 | 基准测试接近「饱和」 · 自己进 KiCad 画电路板 · 一栋房子能进去走两步 · PPT 和表格，也开始讲究能不能直接交 · 把几小时的搜索任务压到几分钟
- [公司要接 AI API,发票、SLA、数据安全怎么把关?](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-公司要接-ai-api-发票-sla-数据安全怎么把关/): 编辑部选型短讯 | 先说结论 · 1. 发票：先确认“谁来开、开什么票” · 2. SLA：不要被“稳定”两个字带过去 · 3. 数据安全：重点看“会不会留、会不会训、谁能看” · 4. 计费和权限同样重要
- [使用 TRL 和 OpenEnv 训练编程模型绘制水彩画](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-使用-trl-和-openenv-训练编程模型绘制水彩画/): 人工智能要实现更广泛、更公平的普及，关键在于坚持开源软件（Open Source）与开放科学（Open Science），让模型、工具和研究成果被更多人获取、验证、改进与复用，降低技术门槛，推动行业持续创新。 | 人们为什么喜欢它 · 用强化学习超越审美偏好
- [今年最难的机器人 Demo：“机器人含量”为零](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-今年最难的机器人-demo-机器人含量为零/): 结论：遥操可能带来真实且不可忽视的安全风险，不能仅凭“远程”或“自动化”标签就默认其可靠。面对这一技术，应保持谨慎，先确认风险边界与防护措施，再判断是否适合继续使用。 | 遥操，可能真的危险了 · TwinDEX：让具身数据提前对齐 · 数据金字塔的塔尖正在被磨平
- [世界生成模型迎来3D头部玩家，场景级生成进入生产管线时代！](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-世界生成模型迎来3d头部玩家-场景级生成进入生产管线时代/): 结论：单图直出正从顶会最佳论文走向实际应用，核心价值在于输入一张图片即可快速生成可用结果，显著缩短从研究成果到产品功能的落地链路，并推动视觉生成技术进入更多真实业务场景。 | 一张图→一组资产→一个场景 · 从顶会最佳论文到产品化，WorldGen攒了整整一年 · 3D生成，进入场景级时代
- [一个模型通吃多种场景！石智航 AWE3.7 的泛化能力有点强](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-一个模型通吃多种场景-石智航-awe3-7-的泛化能力有点强/): “从工厂一路干到家庭”意味着，这项技术的应用边界正在持续扩展：先在工业生产中承担实际任务，再逐步进入家庭场景，覆盖更多日常工作。核心变化不是概念更新，而是从专业环境走向普通人的生活，成为可被直接使用的工具。 | 工业产线：精度、力度与稳定性的三重考验 · 动态作业：场景在变，机器人也要跟着变 · 家庭与生活服务：越熟悉的场景，越难迁移的现场
- [Playco 借助 GPT-6 Astra 将游戏原型开发中的人工修复工作减少了 50%](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-playco-借助-gpt-6-astra-将游戏原型开发中的人工修复工作减少了-50/): Playco 使用 GPT-6 Astra 基于同一套灰盒基础，快速构建了三款不同主题的游戏原型；与上一代模型相比，人工修复工作量减少 50%，显示其在游戏原型开发和迭代中的效率优势。
- [NeoMME：高效的多模态原生多语言编码器](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-neomme-高效的多模态原生多语言编码器/): H 公司在 Hugging Face 发布了一篇博客文章，但现有信息仅说明发布主体与平台，未透露文章主题、技术方案或核心结论。要准确了解其内容及影响，需进一步查看原文。检索关键词：H company、Hugging Face。 | TL;DR · 为什么还需要另一个多模态编码器？ · *NeoMME* 编码器骨干网络 · 使用一个 Transformer 处理图像和文本 · 通过掩码文本从图像中学习
- [Legora 使用 GPT-6 Astra 在几分钟内审阅了 41 份文档](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-legora-使用-gpt-6-astra-在几分钟内审阅了-41-份文档/): Legora 借助 GPT-6 Astra 在几分钟内完成 41 份文档审查，成功找出全部 4 个预设错误，并将该金融审查流程的整体表现提升近 40%，显示生成式 AI 可显著加速高准确度的专业文档审核工作。
- [GPT-6 Astra：可雇用的自动化 AI 工程师，每小时费用低于 6 美元](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-gpt-6-astra-可雇用的自动化-ai-工程师-每小时费用低于-6-美元/): 借助超过 200 亿个 GPT-6 Astra tokens 的大规模探索，团队系统检验了模型在知识、推理与复杂任务中的能力边界，并总结出一套关于性能表现、使用方法及潜在局限的关键经验。 | 提高你的目标
- [GPT‑6 Astra](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-gpt-6-astra/): GPT-6 Astra 已开始向少量组织分批开放，未来几天将陆续覆盖 ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户。首批上线范围有限，其他用户需等待官方逐步推送，具体开放时间将因账户类型而异。
- [[AI 新闻] Muse Spark 1.3 达到 GPT-5.6-Sol 水平，确认 Meta Superintelligence 成为最新前沿实验室；训练成本降低逾 90%](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-03-ai-新闻-muse-spark-1-3-达到-gpt-5-6-sol-水平-确认-meta-superintelligence-成为最新前沿实验室-训练成本降/): Meta正在上演一场史诗级逆袭：这家科技巨头从低谷中重新找回增长动能、市场信心与行业影响力。真正值得关注的，不只是短期反弹，而是它能否通过持续的战略调整，把一次成功复苏转化为更稳固、更长期的竞争优势。
- [llm-gemini 0.34 版](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-02-llm-gemini-0-34-版/): llm-gemini 0.34 新增 Gemini 3.8 Flash 模型 gemini-3.8-flash，支持低、中、高三档思考级别；同时修复异步响应无法记录实际解析模型版本的问题，提升模型调用记录的准确性。
- [ATV Big Air Tour 借助 ChatGPT 将 3 天的工作缩短至 3 小时](https://docs.4allapi.com/news/2026-09-02-atv-big-air-tour-借助-chatgpt-将-3-天的工作缩短至-3-小时/): ATV Big Air Tour借助 ChatGPT Work 加速营销、商品运营等工作，并将商品照片快速转化为库存网站，整个过程仅用 15 分钟完成。实践表明，AI 能提升团队效率，把零散视觉素材直接转化为可用业务工具，显著缩短从创意到上线的时间。
- [生产环境的多模型架构,为什么建议留个聚合网关兜底?](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-30-生产环境的多模型架构-为什么建议留个聚合网关兜底/): 编辑部选型短讯 | 先给结论 · 网关兜底，主要解决三件事 · 有几个坑，别只看“能不能调用”
- [OpenClaw：红过、爱过，散了](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-openclaw-红过-爱过-散了/): 结论：以“龙虾”为代表的热潮正在退去，Harness成为新的关注焦点。行业讨论的重心由短期概念炒作转向更具持续性的产品、平台与落地能力，Harness的上位意味着市场偏好正在发生变化。 | 从“贾维斯时刻”到时代的眼泪，OpenClaw只用了几个月 · 龙虾没死，但大家已经开始玩“原厂代打”了 · 龙虾之父现在忙啥呢：跑去给下一代贾维斯盖厂了
- [Hy4 Preview 现已推出](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-hy4-preview-现已推出/): 腾讯发布 Hy4 Preview 开放权重文本大模型，仅支持文本输入、不具备视觉能力；模型总参数量达 7700 亿，激活参数 490 亿，支持 100 万 token 上下文窗口，模型文件在 Hugging Face 上占用 1.56TB。
- [Coding 不再是程序员专属：阿里 Qoder 这波有点绝](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-coding-不再是程序员专属-阿里-qoder-这波有点绝/): 结论：Coding正在成为AI世界的“数字执行力”：它将模型的理解与推理转化为可运行的软件，推动AI从生成内容走向调用工具、完成任务和落地应用。以GitHub Copilot为代表的代码智能工具，正成为连接模型能力与现实业务的关键环节。 | 聊着聊着，就成了 · Coding 正在变成 AI 的数字执行力 · Coding 不只属于程序员了
- [Claude 开始训练 Claude：时薪 4 美元，跑赢时薪 150 美元的人类研究员](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-claude-开始训练-claude-时薪-4-美元-跑赢时薪-150-美元的人类研究员/): AI“自进化”正从概念走向现实：以大语言模型为代表的新一代系统，已能根据反馈优化推理、工具调用与任务执行流程。随着训练、评估和部署形成闭环，AI有望在较少人工干预下持续提升能力。 | 听雨 发自 凹非寺 · 4 美元一小时，Claude 跑赢人类研究员 · 10 道安全难题，Claude 全部找到改进方案 · 85% 对 20%，Claude 大比分跑赢人类研究员 · 较弱 Claude 训练更强 Claude，60 小时逼近正式版
- [AI 本地部署不如官方版的元凶找到了：734 个依赖包，个个都可能踩坑](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-ai-本地部署不如官方版的元凶找到了-734-个依赖包-个个都可能踩坑/): 结论是：推理结果并不只由模型权重决定，推理软件栈中的微小差异也可能改变输出 token 数量。即使使用同一模型，不同的软件实现、配置或运行环境，也可能生成长度不同的结果，因此复现与对比时必须纳入软件栈因素。 | 梦晨 发自凹非寺 · 权重不变，换个注意力后端就变傻 · KV 缓存量化导致智商断崖式下跌 · 权重量化横评：英伟达官方 FP4 垫底 · 734 个依赖包，每一个都可能有坑
- [20ms将PDF转换为Markdown，开源OCR工具提速近300倍](https://docs.4allapi.com/news/2026-08-29-20ms将pdf转换为markdown-开源ocr工具提速近300倍/): 核心结论：该方案可在 3 秒内处理 200 份 PDF，显著提升批量文档处理效率，适用于资料整理、内容提取、文件归档与信息检索等场景，优势在于高吞吐与快速响应。 | OCR It 怎么用 · 1. 手动模式 · 2. 自动模式 · 处理复杂任务时还不太稳定