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同一个需求写成 6 种问法，用 cl100k 和 o200k 各数一遍，从 7 个 token 到 251 个，差 35.9 倍。范例最贵，加一个就翻倍。同样的三条要求，连写 27 个 token，列表 32 个，Markdown 表格 49 个。一篇 1560 汉字的中文稿约 2435 token。只数输入，没调接口。

四段带价格和日期的日常文字，8 种条件渲染成 32 张图，共 944 个字次，用编辑距离逐字比对 RapidOCR 和 Windows 自带 OCR。总分 4.77% 对 7.84%，但分项完全不同：12px 小字 Windows 错 19.5%、Rapid 全对；旋转 1.5 度 Rapid 错 20.3%、Windows 只错 1.7%。文里列了全部错例和数字错法。

6 张 1200×800 的真实照片，用 Pillow 各存成 JPEG、WebP、AVIF、PNG。按各自的默认质量比，WebP 只有 JPEG 的 88.2%，但 PSNR 低了 3.8 dB。用二分法把画质对齐后反过来：WebP 变成 JPEG 的 114.9%，AVIF 是 80.7%，代价是编码从 20.5 ms 涨到 2561 ms。文里给了每张图的明细和我最后的取舍。

报价单只写每百万 token 多少钱，不会告诉你那篇稿子是多少 token。完整三步：装 tiktoken、三行代码数、把 token 换算成钱。附十五种写法的经验值、中英文提示词的实测差（旧分词器 1.51 倍，新 1.08 倍），以及四个我没有验证的地方。

把 CJK 基本区 20,992 个汉字逐个送进分词器：旧分词器里只有 2.6% 能压进一个 token，平均每字 2.357 个；换成新分词器是 12.0%、1.922 个。再用自己写的六篇文章实测，一个汉字 1.575 个 token，换分词器省 26%。六篇 16,201 个 token 里有 4,975 个是「半个字」。

10 天 30,128 次访问日志逐行拆开：AI 公司爬虫只占 6.1%，卖外链的 SEO 工具占 32.8%，404 占 43.1%。中间我想用「有没有加载 css」判断真人，结果发现这个判据被自己的 nginx 配置关进了日志盲区。

三步查清谁在爬你的站：数总量、按 UA 分组、查 IP 归属，再结合访问行为判断是不是真人。附实际跑通的 PowerShell 命令、我踩过的静态资源日志盲区，以及 robots.txt 怎么写才真的有用。

Anthropic 的 ClaudeBot 来了 472 次，其中 57% 在读 robots.txt 和 sitemap.xml，落到文章页的只有 8%。OpenAI 的 OAI-SearchBot 更极端：29 次请求里 28 次在读 robots.txt。Common Crawl 的 CCBot 有 86% 在抓一个早就下线的老路径。

同一张桌面照片，同一个模型，六种问法。问「描述这张图片」回来 423 个字，里面塞了九处主观评价；问「有哪几样电子设备，逐个列出」回来 17 个字的清单；问「几台显示器，只回答数字」，它只回了一个字符。

一张 NASA 拍的 1616 万像素太空照片，进模型前被缩成 224×224，只剩原来 0.31% 的像素。我把同一张图缩成六个尺寸问同一个问题：112 像素时背景的地球夜景彻底消失，56 像素时它把这张太空照片说成了昆虫。

DeepSeek 9 月 10 日发布 V4.1 Flash，并在 4 天后把请求从自家旗舰 V4 Pro 转到它身上。被顶掉的旗舰骨干参数 1.6T，顶上来的这个只有 552B。官方给的理由不是更聪明，而是每 token 的全局 KV 缓存从 3514 字节压到 890 字节，对 HBM 的需求只剩四分之一。同时它输在哪几项也写在评测表上：世界知识、多语、纯数学、长文本理解。

Anthropic 于 10 月 16 日发布博文，宣布内部研究用 Claude 模型在不到 30 分钟内，追溯出五条美国国家标准与技术研究院（NIST）标准椭圆曲线的种子来源，为一桩延续约 26 年的密码学悬案给出了可复现的答案。这些曲线 2000 年被纳入美国数字签名标准，种子由 NSA 提供却未说明生成过程，长期引发是否暗藏后门的猜测。Claude 排查上世纪 90 年代常用软件工具，发现种子来自 C 语言库中的伪随机数生成器 lrand48，初始化输入是 Unix 时间戳，生成时间落在 1997 至 1998 年；P-256 的标准种子对应 1997 年 8 月 16 日一次运行中的第 1842 个候选值。团队已公开复现代码。Anthropic 强调这不是破解 ECDSA，也没有发现新的攻击方式，用户无需因此采取措施；但 B-163 种子来源、部分曲线基点生成方式、以及为何跳过某些可用候选曲线仍未解释。

Anthropic 于当地时间周五发布内部报告，披露 AI 如何重塑自家用工结构：技术部门初级员工占比从 2025 年初的 21% 降至 14%，初级技术岗新员工占比从 27% 跌至 9%；约三分之一机器学习经理和五分之一软件工程经理表示，因 AI 出现而减少了招聘。同一时期公司整体仍在扩张，销售、财务、招聘岗位增长更快。采用编码智能体后工程师人均代码提交量达到 6 个月前的 5 倍，追踪 192 名工程师后发现被删除或回滚的代码比例未见恶化。另一份 10 月 16 日发布的材料提到，到 2026 年 8 月员工部署的交互式智能体工作时长已达人类的 6 倍。代价是人的注意力成为瓶颈：元工作占员工交互式 Claude 会话的 22%，人均会议时长同比增加 20%。公司承认产出更多代码不等于质量更高，但目前尚未发现质量下降的迹象。

OpenAI 于 10 月 15 日更新 ChatGPT for Chrome 扩展（版本号 1.26.1005.11759），ChatGPT 现在能读取 Chrome 中已打开的多个标签页，并基于页面内容回答问题、整理信息或完成跨页面任务，该功能面向所有用户开放，无需订阅。Work 模式下还能在授权后控制标签页，帮你填表单、发消息、下载文件、整理和分组标签页，并复用你在 Gmail、LinkedIn、Salesforce 等已登录网站的登录状态。代价是权限明显扩张：可能要读取和修改网站数据、访问页面调试工具、管理标签页和下载内容，甚至读取书签、浏览历史。默认每接触一个新网站都会请求确认，「对所有网站始终允许」被 OpenAI 自己标记为较高风险选项；浏览历史与文件上传、下载需单独授权。

苹果于 10 月 16 日更新《App 审核指南》，在修订后的 1.2 条款中，把 AI 生成的、未经当事人同意的私密图像明确纳入禁止范围；新增 2.5.19 准则，禁止应用在审核时隐瞒真实功能、通过之后再加入「裸露化」（nudify）等有害能力，这类「诱饵式营销」可能导致应用下架，开发者也可能被终止 Apple Developer Program 资格。直接背景是近一年围绕 App Store 的多起争议：科技透明度项目发现数十款 AI 裸体化应用，且 App Store 的搜索建议和广告会把用户导向这类应用；旧金山官员要求下架 8 款可生成未经同意私密图像的应用；苹果还曾警告 xAI 治理 Grok 的深度伪造内容，xAI 增设防护机制后更新版本才获批准。苹果同时把禁止助长人口贩卖或剥削儿童的适用范围扩展至替代应用分发渠道。