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ChatGPT桌面端合并对话与工作台，Codex独立保留
ChatGPT桌面端把对话和工作台两个标签页合并，Codex仍单独保留，同时与ChatGPT共用一个token额度池。对每天在构思和落地之间来回切的人，这能少点找文件的时间；但额度池合并后，重度调用模型的用户可能更频繁撞到重置。改动先小范围推送，值不值得等全面开放？
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ChatGPT与Codex共用额度，12月起付费用户的账要重算
从12月起，ChatGPT Plus、Pro和Business的额度要和Codex合并计算，按Token统一扣减。这意味着同一笔订阅费要在聊天和写代码之间做分配，重度用Codex的人可能更快撞到上限。即时对话不受影响，但复杂任务消耗会明显加快——你的套餐还够撑一个月吗？
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KRAFTON自研Raon-1 mini预览：30B
KRAFTON AI公布自研Raon-1 mini预览版，30B-A4B混合专家架构配线性注意力，Apache 2.0开源还送限时免费API。它在编程与智能体任务上对标Meta Muse Glimmer 30B，主打更快推理与更低内存占用。韩语场景要不要试这一档？先领API跑一轮真实负载再定。
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Nginx调优别只改worker_processes：从并发上不去说起
Nginx并发卡在几千就上不去，多数人第一反应是改worker_processes，其实瓶颈常在文件句柄和内核参数。本文讲清worker_connections 65535、worker_rlimit_nofile 35535、sendfile与tcp_nopush该怎么配，以及哪些场景该换大带宽物理机。换你会先调哪一项？
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GPU云服务器跑AI推理，别被"弹性扩展"四个字带偏
24GB显存的RTX 4090跑7B模型FP16大约占14GB，够不够用先看模型能不能装下。这篇讲清楚推理场景该按显存、内存带宽还是CPU核数配，什么时候租GPU云服务器划算、什么时候自己攒机更省，附一张按并发量估算的配置对照表。看完能直接判断你的业务该选哪一档。
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GPU推理服务器怎么配才不浪费钱？算力选型与弹性扩容的实战判断
一张RTX 4090 24GB整机月租普遍在几千元，但70%的推理业务其实用不满。显存能装下模型是底线，带宽决定每秒能出多少字。这篇讲清楚按QPS选卡还是按模型选卡、什么时候该弹性扩容、什么时候租物理机更划算，看完能直接对上自己的业务量。
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GPU云服务器跑AI推理：算力怎么调、弹性怎么扩，钱花在哪一步
7B模型FP16推理约占14GB显存，一张RTX 4090 24GB能装下但并发一上来就吃紧。算力该按什么标准选、弹性扩展什么时候才划算、哪些配置是白花钱，下面按显存、带宽、并发三条线拆开讲。你的预算更适合哪一档？
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GPU服务器租用避坑：算力租赁平台怎么选才不踩坑
想跑7B模型却买不起RTX 4090整机？租GPU服务器前先搞清楚三件事：显存够不够装模型、带宽决定跑多快、散热决定能连续跑几小时。按月付还是按小时算，差的是几千块和几个月的试错成本。看完这篇你能自己算出该租什么卡、花多少钱。你的负载更适合哪一档？
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GPU云服务器跑AI推理：显存、带宽和散热到底先卡谁
RTX 4090 24GB 装 7B 模型 FP16 刚好够，换 13B 就要双卡或者量化；租 GPU 云服务器时显存、内存带宽、散热这三项里，先卡住的往往是显存。这篇讲清楚推理场景下怎么按模型大小反推配置，什么时候该上双卡、什么时候租一个月试负载更省，以及弹性扩展到底该扩在哪一层。
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GPU服务器租用怎么选？从卡型、显存到算力租赁的实战判断
跑7B模型FP16推理大约要14GB显存，RTX 4090 24GB单卡勉强够单人用，多人并发就得考虑双卡或A100。这篇把卡型、显存、带宽、散热和租用方式的取舍讲清楚，帮你算明白租还是买。你的预算更适合哪一档？