GPT-6 Astra 全网高热度实测案例+提示词复现
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用鹈鹕可以测试 gpt 6 astra是否被降智，出现下面这种设计就说明无降智

用 Codex 如何节省算力？为什么聊几句 token 就限额了？

那是因为你没使用 OSIR 算力平台，GPT 模型稳定、便宜、实力不限量！

别拿外面拉胯的算力平台和我比较！

GPT 模型限时福利：1 元=0.04 刀，等于你 1 元就能买 GPT 5.6 系列模型原生 50 刀配额。
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开个 GPT 5.6 系列模型的活动

给大家推荐一个手机远程 Codex最简单直接的方法：

网易 UU 远程。主要是远程控制电脑。

向日葵、ToDesk 都用过，目前体验下来，还是 UU 最方便：免费、低延迟、帧率不受限，最高支持 4K，手机直接控制电脑。

Mac 设置合盖不休眠后，随时都能远程调起很方便，
这样手机也能无需任何配置的情况下，远程 codex 来干活～

GPT 5.6来了，Codex宣告退出沿用codex客户端，现在的ChatGPT=之前的ChatGPT+work+codex三者的合体。

GPT-5.6 这次最值得关注的，不只是“模型又变强了”，而是它开始把模型能力、成本结构和工作流入口放到同一张桌子上。

Sol 是旗舰档，适合研究分析、代码攻坚和长任务；
Terra 更像日常主力，价格维持在 GPT-5.5 档位，但能力和效率更高；
Luna 则面向批量摘要、文本清洗和自动化这类高频低成本任务。对普通用户来说，重点不是永远选最强模型，而是按任务选择合适档位。

性能层面，GPT-5.6 的价值也不能只看跑分。
更关键的是：同样任务下，输出 token 更少、完成时间更短、返工更少，这些都会直接影响真实使用成本。换句话说，便宜不只是单价低，能更快把事情做完，也是一种便宜。

能力变化上，Chat、Work、Codex 的边界正在被重新组织。
Chat 负责理解和问答，
Work 更偏跨文件、跨应用的任务执行，
Codex 则进入代码库和工程交付。
再加上工具调用、多 agent、持续推理和 Sites 这类能力，GPT-5.6 更像从“聊天模型”升级成“AI 工作台”。但也要注意，跑分不等于你的场景一定赢，ultra 很强，也不适合拿来做所有小任务。

Agent时代，你需要这样一个像复利增长的知识库，你投入越多，它就越聪明。

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写了一本15w 字《Codex 入门与实战指南》

最近发现 用codex 的人越来越多，但是很多教程都太散乱了，于是整理编写了一份《Codex 入门与实战指南》分享给大家！

不是那种只讲概念的内容，更多是围绕“怎么真正用起来”去写的。

从认识 Codex、环境准备、第一次使用，到工作区搭建、核心能力、常用任务模板，再到一些轻量实战案例，基本把新手最容易卡住的地方都补上了。

如果你也在看 Codex，或者想把 AI 真正用到工作里，这套内容会比较适合。

我自己更想把它做成一份能直接照着走的实战路线，而不是只停留在了解。

#Codex #AI工具 #AIGC #实战指南 #一人公司 #效率工具 #AI学习

终于Codex 自由了！我用 GPT5.5 最低倍率可到0.08！
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一个月多月已经稳定跑了 10w 多次 prompt、143 亿 token…
不说了，我直接分享 10 个 1 刀额度券，先到先得！

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GPT-image-2玩了一下午了，开放给大家免费用吧！