Claude Max 與 Team 套餐新增每月 API 額度
Anthropic 宣布 Claude Max 與 Team 套餐現在每月附帶 API 額度,訂閱使用者可按月領取並用於 API 呼叫。公告未給出具體額度數值、適用模型或有效期,只說明領取方式見幫助文件「API credits for Max and Team plans」。該資訊發布於 2026 年 10 月 7 日。
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Anthropic 宣布 Claude Max 與 Team 套餐現在每月附帶 API 額度,訂閱使用者可按月領取並用於 API 呼叫。公告未給出具體額度數值、適用模型或有效期,只說明領取方式見幫助文件「API credits for Max and Team plans」。該資訊發布於 2026 年 10 月 7 日。
Anthropic 發布快速低價模型 Claude Haiku 5.5:100K tokens 以內輸入輸出定價 $0.10/$0.50 每百萬 token,與 OpenAI GPT-6 Luna 完全一致,官方基準分數更高。超過 100K tokens 後價格漲 5 倍至 $0.50/$2.50,而 Luna 要到 272K tokens 才漲到 $0.20/$0.75;新模型還換了更費 token 的分詞器,同一長提示約多用 1.25 倍 token,構成隱性漲價。
基元律動(TokenRhythm)宣布其 API 平台開發者入駐數超過 30 萬,並開啟雙 11 預售:單筆充值滿 50 元即贈等額模型呼叫額度,活動期間可多次參與、累計贈額不設上限,贈送額度永久有效,歷史贈送額度的有效期也同步調整為永久有效。同期上線的邀請有禮活動,好友註冊並完成實名認證後可獲 18 元額度。平台以一個 API Key 提供主流模型統一入口,並搭配自研開源智慧體 OpenSquilla 做多模型智慧融合路由。
UniPat AI 宣布啟動 UniPat Fellows 計劃,未來一年投入一億元,邀請科學領域頂尖研究者與 UniPat 研究員、工程師共同研究,併為每人提供 50 萬元的模型 API 呼叫額度。入選者還可獲得專業資料、專家網路、有競爭力的薪酬與科研算力環境,研究方向不設學科邊界。機制上,Fellow 從自身熟悉的研究問題出發建立評測基準,再把專業軟體、模擬系統和實驗反饋接入可互動環境,讓 AI 提出方案、使用工具並持續改進。
Grok 4.7 已在 Cursor、Grok Build 和 Grok API 上線,三個渠道同步可呼叫。該訊息由 xAI 官方帳號 @SpaceXAI 於 2026 年 9 月 21 日發布,並附 x.ai/news/grok-4-7 詳情連結。公告未提及定價、上下文長度或額度等具體引數。
Google 的 Gemini 4 Argon(gemini-4-argon)已正式開放 GA,官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態,API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon,未在此列出具體價格或額度細節。
SemiAnalysis 對 Anthropic、OpenAI 等多家 AI 訂閱計劃做限額實測,結論是同等價位下 Anthropic 訂閱的 API 等價價值是 OpenAI 的 5 倍以上。同一 200 美元/月的 Claude 計劃,其等價價值隨模型與工作負載(輸入、快取寫入、快取讀取、輸出)不同而大幅變化,因此不存在孤立的價值數字。訂閱僅佔 Anthropic 總收入約 10%,卻消耗超過 40% 的推理算力,並把混合每兆瓦收入拉低約 3600 萬美元。
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 發布了一條連結,指向 ChatGPT 文件站 learn.chatgpt.com 下的 annotations-extensibility 頁面,主題是標註(annotations)的可擴充套件性。該帖只有連結、沒有附加說明文字,資料中沒有給出文件具體內容、適用模型、開放時間或價格額度等資訊。
Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,官方稱其是迄今最便宜、最快、能力最強的小模型,平均執行成本比 Haiku 4.5 低約 75%。定價為每百萬 token 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元(提示 10 萬 token 以內),並首次在 Haiku 級模型上提供可調 effort 設定,用於權衡成本與智慧。
Mistral AI 公布 Mistral Large 4 在工程圖紙上的能力:模型會縮放、檢查、驗證,直到答案精確,訊息發布於 2026 年 10 月 12 日。官方目前只給出這一句描述,未說明模型是否開放、通過何種訂閱或 API 提供、價格與額度、支援的圖紙格式,也沒有基準測試或演示細節,適用場景與限制同樣未披露。