根據實際測試，OpenAI Response API 的回應速度主要受模型和推理等級影響。GPT-4.1 平均回應時間約 918ms，而 GPT-5 需設定 reasoning=minimal 才能達到相似速度（935ms）。推理等級越高，延遲越明顯：reasoning=low 約 2.5 秒，reasoning=medium 超過 4 秒，reasoning=high 約 2.6 秒。對於需要即時回應的客服場景，建議使用 GPT-4.1 或將 GPT-5 的推理等級設為 minimal 以獲得最佳效能表現。
開源大型語言模型正在顛覆製造業的AI應用生態。過去企業只能花大錢使用封閉式AI服務，現在可以自己部署像OpenAI gpt-oss-20b這樣的開源模型，不但省錢還能完全掌控資料安全。這股趨勢讓製造業者可以用自家的工程手冊、維修記錄來微調模型，打造專屬的智慧助理。雖然需要投入硬體和人力，但長期來看成本效益遠勝傳統按次計費的雲端服務。更重要的是，企業不再被單一廠商綁定，可以根據需求靈活選擇技術方案。製造業正站在智慧化轉型的新起點上。
你知道自己每個月花多少錢在 SaaS 訂閱上嗎？AI API 的 token 費用又是多少？透過 ChatGPT Gmail connector 來實驗性的自動分析 Gmail內容幫你找出所有隱藏的訂閱支出，提供具體的省錢建議，讓每一分錢都花得更有價值。
This report offers an in-depth analysis of mainstream open-source uncensored (NSFW) large language models (LLMs) whose weights are publicly available for download and modification. We explore the technical definitions of “NSFW” and “uncensored” in the context of text generation, highlighting the motivations behind community-driven development. The report outlines the current ecosystem, from foundational models by
YC’s Summer 2025 RFP is here, showing us that AI is no longer just for tech giants—it’s disrupting every industry. Don’t just build tools for others. Instead, use AI to create new, full-stack companies that compete head-on with traditional players. The era of “AI agents” is now, and the biggest opportunities are waiting for those
Palantir Foundry 的「Ontology」模組，就像一張全公司共同的互動白板，把人、機台、訂單等關鍵資訊全都串在一起，不只查資料，還能直接操作和同步更新。它結合主資料管理、知識圖譜、數位孿生，把過去分散在 ERP、MES、CRM 等系統裡的資訊一次整合，讓企業能用統一語言快速查詢、決策和追蹤。
AI 公司宣稱快要用完訓練資料了，解決方案是什麼？合成資料——由 AI 自己產生的資料。但這真的安全嗎？從自駕車到金融詐騙偵測，我們深入分析合成資料的機會與風險，並完整解析這個趨勢對 LLMOPs SaaS 廠商的戰略影響。包含完整 SWOT 分析，探討台灣科技產業如何在這波 AI 資料革命中找到新的競爭優勢。模型崩潰、錯誤放大、監管挑戰——了解合成資料背後你必須知道的關鍵風險與商機。
OpenAI Batch API 打破即時呼叫侷限，以非同步批次處理方式讓你一次併發上萬筆請求，並在最長 24 小時內回傳結果。本文深入解析核心運作機制、成本折扣優勢與實務應用場景，並附上 Python 範例與測試建議，助你輕鬆掌握大規模 AI 推理的高效利器。
OpenAI 在 2025 年 4 月推出了全新的 Flex 處理（Flex Processing） 功能，允許開發者以更低的成本使用大型語言模型，但代價是處理速度較慢且資源可用性不穩定。這項功能主要針對非即時、低優先級的工作負載，例如模型評估、大規模資料處理或非同步任務等。本文將從成本、技術實務到商業策略等七個面向，深入說明 Flex 處理對大型語言模型營運（LLMOps）與代理型 AI 營運（AgenticOps）相關的 SaaS 平台所帶來的影響與最佳實務建議。
從 AlphaZero 的棋盤奇蹟到 o1 推理引擎的突破，AI 的發展似乎正面臨認知極限。這篇文章探討了當代 AI 在開放性問題中的推理困境，從強化學習的領域限制到長鏈思考的瓶頸。透過分析 OpenAI、DeepMind 等領先研究機構的最新進展，我們看到 AI 技術在特定領域的璀璨成就，也發現了現有架構難以跨越的認知邊界。在探索突破方向時，或許應該重新思考：真正的認知革命，會是漸進改良還是範式轉移？
