4月底，AI圈的热度被两场重磅发布会彻底点燃：OpenAI亮出GPT-5.5，DeepSeek紧接着推出V4。当我们把视角从模型能力转向商业层面，会发现一个极为荒诞的现实——两家给同等任务标的Token价格，差了一个甚至两个数量级。 GPT-5.5的输出价格，是DeepSeek V4-Pro促销价的30多倍。2026年的AI行业正处在算力成本集体上行的关口，为何会同时出现“涨价”与“白菜价”两种截然相反的信号？答案指向同一个核心：我们必须重新理解Token——这个原本只是技术文档里的字符切分单位，如今已演化为一种全…
本文适用于在 Chatbox 中通过 Aekor API 添加第三方模型服务，并在 Chatbox 内正常调用模型对话。 一、准备工作 在开始配置前，请先准备好： 二、打开 Chatbox 设置 打开 Chatbox 客户端后，点击左下角的 设置。 三、新增模型提供方 进入设置页面后，在左侧菜单中选择：模型提供方 这里是管理各种模型服务商的地方，例如 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 等。 在“模型提供方”页面中，找到左侧模型服务商列表底部的：添加 点击后，会弹出“添加模型提供方”窗口。 …
本文教你如何在 Cherry Studio 里添加 Aekor API 服务商，并通过 Aekor 的 API Key 调用 Claude、GPT、DeepSeek 等模型。 一、准备工作 在开始之前，你需要先准备好： 二、进入 Cherry Studio 服务商配置页面 打开 Cherry Studio 后，首次进入会看到欢迎页面。 不要直接登录 CherryIN，而是点击页面中的：选择其他服务商 这个入口可以手动添加第三方 API 服务商。 三、添加新的服务商 进入“选择其他服务商”页面后，左侧会显示很多服务商…
一、升级概览 2025 年 11 月 15 日，TradingAgents-CN 围绕 学习中心建设 和 平台合规定位 完成了一系列重要改进。 本次优化将项目统一定位为 “多智能体与大模型股票分析学习平台”，明确强调项目主要用于 学习、研究和技术实践，避免被误解为实盘交易指引。同时，项目进一步完善了 学习中心文档体系 与 前端页面展现，并合并预览分支，确保主线代码保持最新一致。 今日关键成果 二、合规定位与 README 更新 为了提升项目的 合规性 和用户认知清晰度，TradingAgents-CN 对项目名称、…
一、系统简介 TradingAgents-CN 是一个基于 多智能体架构 的 AI 股票分析系统，面向中文用户优化，支持多维度股票研究与智能分析。 系统核心能力包括： 对于普通用户来说，使用 Docker Compose 部署的最大优势是：不用手动安装复杂依赖，只需要配置好环境变量，就可以快速运行整套系统。 二、部署架构 本次部署采用 Nginx 统一入口 的架构。 整体服务由以下组件组成： 访问路径设计： 这种架构可以让用户只访问一个地址，例如： 即可使用完整系统。 三、部署流程总览 完整部署流程可以分为六个阶段…
一、升级概览 2025 年 10 月 25 日，TradingAgents-CN 完成了一次全面的 系统优化。 本次更新通过 28 个提交，完成了 302.ai 聚合平台接入、深色主题优化、配置管理改进、智谱 AI URL 修复、WebSocket 连接优化 等多项工作。 这次更新显著提升了系统的 易用性、稳定性、模型兼容性和用户体验。 核心改进 二、302.ai 聚合平台接入 2.1 功能背景 相关提交： 302.ai 是一个企业级 AI 聚合平台，提供多种主流大模型的统一接口。 本次接入后，TradingAge…
一、更新概述 2025 年 10 月 22 日，TradingAgents-CN 针对用户在实际部署和使用过程中反馈的问题，进行了一次集中修复。 本次优化主要聚焦两个方向： 通过 10 个提交，项目修复了 LLM 配置测试、数据库连接、Google AI 中转地址、Gemini 响应解析、网络请求超时、自定义厂家支持 等关键问题。 这些问题大多不是“功能不存在”，而是“测试通过但实际运行失败”这类更影响部署体验的问题。本次更新的重点，就是让系统在真实生产环境中更可靠。 二、LLM 配置测试使用写死模型的问题 1. …
一、更新概述 2025 年 10 月 21 日，TradingAgents-CN 对配置系统进行了全面优化和修复。 本次更新涉及 20+ 个提交，重点解决了配置管理中的多个关键问题，包括： 这次更新的核心目标，是让系统配置从“能展示”变成真正“可验证、可追踪、可部署、可扩展”。 二、配置测试功能真实化改造 1. 问题背景 用户反馈，在配置管理页面测试 大模型、数据源、数据库 配置时，无论填写什么内容，系统都会提示测试成功。 排查后发现，原来的配置测试只是模拟等待后返回成功： 这种“假测试”会严重影响用户判断，导致错…