DeepSeek

Complete guide to the DeepSeek V4 series models: comparing performance, pricing, and use cases of V4 Flash vs V4 Pro, with API call examples and cost estimates.

Cross-verified through multiple search engines including Exa, Tavily, and Brave, this compiles per-million-token pricing for DeepSeek V4, Qwen3.6-plus, GLM-5, Kimi K2.5, MiniMax M2.7, Volcano Engine Doubao Seed 2.0, and Claude/GPT, with a Sub2API cost setup guide.

A panorama of the multi-Agent system: 5 Agents × 7 model providers × a similarities-and-differences comparison

On August 13, 2026, DeepSeek open-sourced its official Agent framework DeepSeek Harness (dsh): 32k stars in half a day, MIT license, an everything-is-a-plugin architecture, a paper-grade foundation in Cordis (a programming paradigm for spatiotemporal composability), and a runtime an Agent can modify itself.

CRM、表格、通訊軟體之間的資料靠人複製貼上，慢、漏、錯。這篇用 n8n 加 LLM 節點把一條流程自動化：怎麼盤點人工搬運點、選流程、串節點、做錯誤處理與失敗告警，並講清楚哪些環節不該交給 LLM、該用確定性節點。

講清楚主流 LLM API 的 Function Calling 機制：工具 JSON Schema 怎麼寫、模型如何決定要不要呼叫工具、tool_choice 強制呼叫與平行呼叫怎麼用，附上完整可執行範例，以及工具描述寫法如何決定呼叫品質的實務技巧。

用 LLM、上下文、工具、循環四個零件拆解 AI Agent 的本質，對比聊天機器人與 Agent 的差別，給出日常、開發、商業三個例子與真實失敗模式，幫你判斷自己的需求該不該用 Agent。

用 Python 的 openai SDK 發出第一個 LLM 請求：搞懂 system、user、assistant 三種訊息角色的分工，temperature、max_tokens 與串流輸出的取捨，以及 token 計費概念與用量估算方法，最後整理新手必遇錯誤的排查步驟。

從零搭好能呼叫 LLM API 的開發環境：Python 安裝、虛擬環境、API Key 取得與環境變數管理，最後用一條 curl 指令驗證整條鏈路。macOS 與 Windows 雙平台完整指令，重點講解金鑰安全管理與不洩漏進 git 的做法。

不用任何框架，手寫一個真的會做事的 Agent：會查天氣、會算數學、自己循環到任務完成為止。逐步拆解 Agent 循環的六個步驟、終止條件與常見踩坑，寫完你就懂框架替你做了什麼。