码农早餐 · 2026-10-08
今日头菜:输入降到 0.1 美元:Haiku 5.5 把便宜模型的门槛又砍了一刀。另有 4 条快讯:五个特征:AI 教不会你的「资深」;Codemode:Agent 不再逐个调工具,改成写 JS 脚本;等。
先说今天最重要的事:输入降到 0.1 美元:Haiku 5.5 把便宜模型的门槛又砍了一刀。细节和判断都在下面,3 分钟读完。
输入降到 0.1 美元:Haiku 5.5 把便宜模型的门槛又砍了一刀
Anthropic 发了 Claude Haiku 5.5,官方说法是「最便宜、最快、最强的小模型」。数字确实硬:输入 $0.10 / 百万 token、输出 $0.50,对比 Haiku 4.5 的 $1.00 / $5.00,正好降了 90%;缓存读取 $0.01,比 4.5 的 $0.10 低一个数量级。官方口径是「平均便宜约 75%」,和单价表能对上——因为超过 10 万 token 的 prompt 走的是 $0.50 / $2.50 那一档,不是所有请求都吃到最低价。便宜是真的便宜,但「75%」是加权后的平均,不是你在价目表上看到的那一栏。
能力上有两处值得注意。一是 Terminal-Bench 4.0 从 4.5 的 0.0% 跳到 39.2%——从「完全不会」到「能做一部分」,这个跨度比从 39% 到 70% 更有意义。二是 Haiku 系列第一次带上可调 effort 设置,能在成本和智能之间自己选档。但官方也把话说在前面:Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 在 Terminal-Bench 这类复杂 agentic coding 上仍是更好的选择,Haiku 5.5 的定位是 compaction、summarization、subagent 这类范围窄、以前贵到不敢跑的任务。顺带 Sonnet 5.5 的 cache read 砍半到 $0.10 / 百万 token,官方说这让多数 agentic 任务便宜约 20%;Max 和 Team 订阅者还多了一笔月度 API 额度,Max 5x 是 $100,Max 20x 是 $200,Team 最多 $500 池化共享。可用渠道是 AWS、Google Cloud、Azure 和 Claude Platform,模型名 claude-haiku-5-5。

我们前几期聊 $200 计划值不值,结论是「取决于你跑哪个模型」,建议你自己搭脚本按 token 类型复算用量表。今天这张表要更新:Haiku 5.5 的输入价是 Sonnet 5.5 的二十分之一,如果你的用量里 compaction、分类、摘要这类占了相当比例,$200 额度的实际续航会被拉长不少;但 Terminal-Bench 39.2% 对 70.6% 的差距也意味着,复杂 agentic coding 换过去省下的钱可能要用重试次数还回去。Haiku 5.5 不会让 $200 计划整体更划算,它只是把「哪些活该用便宜模型」这条线往下挪了一格。 此前「某档位最划算」的判断没有反转,反转的是那条分界线的位置。
💡 主厨说:这次真正值得记一笔的是 cache read $0.01 那一格——它比 Haiku 4.5 低十倍,而 cache read 通常是长上下文 agent 里占比最大的那类 token,你的账单结构会先在这一项上变样。
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五个特征:AI 教不会你的「资深」
Criteo 的一位工程师在团队博客里写了一件挺扎心的事:他观察自己团队里的 Senior,总结出五条具体标准——能为自己上线的代码辩护、能论证一个设计选择而不只是「我选了它」、能判断 agent 什么时候走错了方向、知道什么时候该委派什么时候自己上手,还有一条最容易被忽略的:肯花时间教后面的人。他把这五条画成一张成长地图,第一个里程碑是年底前拿到晋升提名。
同一周 Hacker News 上另一篇《Reasons to dislike AI coding》在吵另一件事:有人觉得软件是艺术,机器生成的不算;有人觉得打字就是工资,机器会打字就等于抢饭碗。作者一条条拆过去——付钱的人要的是结果不是艺术品,而结果好不好跟谁做的没关系;至于「AI 公司都是坏人所以不能用 AI」,前提是你假装学术模型和社区模型不存在。两篇放一起看,其实指向同一个问题:编程这件事里,哪些部分真的被拿走了,哪些没被拿走。
被拿走的是打字。没被拿走的是判断力,而判断力只能靠输出倒逼。那位工程师的做法很实在:让 agent 反过来用苏格拉底式提问考自己,每改一次代码就来一轮小测,逼自己把没看懂的地方说清楚。他还发现 agent 自证的过程本身就是查错——让它把有问题的方案讲一遍,它经常自己就露馅了。第二招是「模仿」:把 Senior 在自己 PR 上留过的评论当训练集,反复被指出命名问题,那就把 agent 生成的每个名字都查两遍;每次新增实体都被说「这跟已有的那个很像」,那就把已有实体当模板,任何偏离都先想好理由。这两招都费 token,但他算过账:上线前真看懂的代码,出问题的概率低得多,真出问题也能自己修,不用再跟 agent 来回兜圈。
所以真正该担心的不是初级岗位消失,是所有人都停在初级。review 别人的产出这件事正在变成主业,而 review 的能力不是读代码读出来的,是被 review 出来的。你手上那些被 Senior 挑过的毛病,就是现成的教材,只是多数人挑完就忘了。
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Codemode:Agent 不再逐个调工具,改成写 JS 脚本
如果你最近在给 Agent 接 MCP server,可能已经发现一个尴尬:每加一个工具,context 里就多一份工具定义,加到十几个之后,模型还没开始干活,上下文先被工具说明书吃掉一截。Pi 1.0 这次加 MCP 支持,走的是另一条路——Codemode,让 Agent 直接写 JavaScript 来编排工具调用,而不是一个一个地调。
具体怎么跑的:Codemode 跑在 harness 侧,不在执行环境侧。Pi 里它跑在 WASM 里的 QuickJS 上,限制是刻意加的——没有网络、没有文件系统、没有 timer、RAM 也卡着。唯一的出口就是调更多工具。好处是 harness 和 bash 执行环境被劈成两半:文件系统不同、信任级别不同。你用沙箱方案把 bash 关起来,harness 本身并不会跟着被关进去,这条界线分清楚之后,很多事情才好谈。
对写代码的人来说,值钱的是几个具体差别。普通工具调用,输出只把尾部 2000 行塞进 context,想看更多得自己去翻溢出文件;走 Codemode,更大的输出会结构化地送到 JS 那一侧。因为是 JavaScript,Agent 能写并发和基本工作流——常见打法是先探 5 到 10 个样本看返回长什么样,再写脚本批量处理剩下的 n 个。它还能在 transcript 里存状态,一次调用塞进去的数据,同会话下一次调用能取回来,而且这些都在 harness 主机上。另外像图像生成、一次性分类模型这类接口,走常规工具纯属浪费 context,Pi 把它们直接暴露在 Codemode 里,Agent 能 models.getAvailableOfType("image") 拿到模型、生成图片,或者用分类模型批量过一遍 GitHub issue 做情绪分析。
Codemode 默认只在 MCP 打开时才启用,想单独开就在设置里写 "defaultTools": ["+codemode"]。名字是 Cloudflare 那边先叫起来的。要提醒一句:这套东西的前提是你信任 harness 侧的边界划分,JS 沙箱的限制条件是安全模型的一部分,不是性能折中。往深一层看,这其实是在回答一个老问题——工具该以什么形式交给模型。之前那波「别把自定义工具塞进 context,多写脚本」的建议,现在被收编成了产品内置的一等公民。
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PhotoCraft 用纯 Rust 复刻 Photoshop:状态还是 early alpha
一个叫 PhotoCraft 的项目在 GitHub 上开源,自称是 Adobe Photoshop 的 clean-room 复刻,纯 Rust 写的原生应用,覆盖图层、蒙版、调整图层、图层样式、文字、矢量、笔刷,能读写真实的 PSD 文件,MIT 或 Apache-2.0 双许可,跑在 macOS、Windows、Linux、FreeBSD 和 Web 上。但仓库自己的状态徽章写的是 early alpha——不是「已经能用」,是「刚能跑」。另一个帖子标题提到 Photopea 的作者下场评论了 Photosuite 这个项目,和 PhotoCraft 不是一回事,别混着看。
来源:
- GitHub - storytold/photocraft
- Photopea creator weighs in on Photosuite project
- Vibecoding Photoshop: Time and pressure
韩国称银行被攻破,疑用 AI agent
韩国方面表示,该国银行系统疑似被 AI agent 用于入侵。原文只有标题和一句结论,没有披露攻击规模、涉及哪几家银行、损失多少,也没说清「疑似」的依据是什么——是抓到了 agent 的调用痕迹,还是只因为攻击手法看起来自动化程度高。对写代码的人来说,值得留意的不是「AI 会不会黑银行」这种大词,而是自动化攻击一旦成型,你手上那些默认配置、弱鉴权、没做限流的接口就是第一批被扫的。先看证据再下结论,这条目前的证据链还撑不起标题的力度。
来源:
头菜这事,你会跟进还是先观望?评论区站个队,明早 8 点接着聊。
本期从过去 24h 的 X / Hacker News / GitHub Trending 共 65 条信息中挑出 5 条(全天逐小时采写、经事实校对后于晨间选编)。内容由 LLM 辅助生成,每条均附原始来源链接,重要决策请交叉验证。

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