多模态

围绕 Codex 接国产多模态，群里给出较明确的技术结论：通过 skill 可以接国产多模态，原生 Codex 也能接 DeepSeek；图像理解可由 luna 自动处理。

Peter 分享小红书新号实操坑：6 月初开始发内容后两个月几乎搜不到，后来突然恢复索引，老内容的小眼睛和互动随之增长。

下午群里连续出现小红书运营、课程后端和线索投放需求，说明获客执行资源正在被直接撮合。

群友实测豆包办公模式可以读取电脑里其他 agent 安装的 skill 并调用，入口在办公模式旁边的“技能”。

群友复盘高强度使用 AI 的真实损耗：20x 账号加充值卡，两周额度很快耗尽，但产出价值不一定匹配。

关于 GPT 账号多人使用和自建节点稳定性，群友给出了一手经验：两个人用 Codex 测试没问题，但更多人未验证。

晚间额度讨论集中在重度 Codex 使用场景：有人两个 Plus 号额度归零，也有人评估租号、拼车和升级高档套餐。

图片token按像素计费、不按内容量计费是一个已被修复的计费漏洞

有损压缩在精确字符串（哈希/ID/路径）上不可靠，会沉默地给出假答案

对订阅制用户省token不等于省钱，只是省配额

更稳妥的省token方案是prompt caching、压紧系统提示、用subagent隔离上下文

批量多模态生产要先算清楚设备成本、接口成本、限速成本和调试成本，而不是只看单次生成价格。