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以前拼人数，以后拼Token：创业的打法变了！

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YC说"AI不再是功能，是基础层"——这意味着创业公司的成本结构正在从"拼人数"转向"拼Token"。但别急着高兴：token消耗最高的前10%开发者，产出只有其他人的2倍，烧得多不等于赚得多。真正该投的不是"多烧Token"的公司，而是能绕过工具直接卖结果、把隐性经验变成可执行规则的"公司大脑"。AI-native服务的本质，不是让浪费变快，而是重新设计组织。
笔记侠
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OpenAI给Codex找了份新工作

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OpenAI的7月更新彻底重构了AI办公赛道的竞争格局。GPT-5.6三阶模型体系与ChatGPT Work的推出，将编程Agent的能力延伸至通用办公场景，通过与Microsoft 365的竞合关系，重新定义了AI时代的工作入口。本文深度解析这次战略级更新如何重塑人机协作范式。
盒饭财经
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模型已经会工作了，为什么还要继续升级？

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几个月前，GPT-5.5 和 Claude Opus 4.6 已经能够完成大量编程、调研、文档和办公任务。到了 GPT-5.6、Opus 4.8 与 Grok 4.5，普通用户却未必还能感受到类似早期模型迭代时的巨大代差。 这并不意味着模型停止进步了，而是竞争的重点正在发生变化：从提高单次回答的质量，转向延长可独立执行的任务时间、提高工具适配能力、管理上下文、验证结果、调度子智能体，以及降低每个有效交付物的总成本。 下一阶段真正被比较的，可能不再是一个孤立的模型，而是一整套由模型、工具、上下文、运行环境、验证机制和真实用户反馈组成的工作系统。
礼乐昇
AI产品GPT-5.6产品分析
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GPT-5.6 发布后，AI 产品经理该砍掉“默认最强模型”了

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GPT-5.6的发布不仅带来了Sol、Terra、Luna三档模型的性能差异，更将AI产品的成本结构问题摆上台面。当模型分层成为标配，产品经理必须从‘盲目追求最强模型’转向构建精确的任务路由能力。本文深度解析如何为不同价值任务匹配合理模型资源，避免产品陷入‘惊艳Demo与失控成本’的尴尬境地，真正实现AI能力的商业化落地。
钟文峰
AI产品GPT-5.6产品化
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