Claude / Gemini限制咱们使用,其实是一步错棋

今年老美出了很多牛逼哄哄的大模型,比如Claude 4.5 、Gemini 3 Pro,但无一例外都限制咱们使用,Anthropic甚至不给国内企业接入其API服务,导致很多Vibe Coding产品一下子性能下降不少。

这是好事还是坏事?

短期是有影响,特别是一些依赖Claude模型的Agent、RAG、Code产品,但长期反而会帮了国内AI产品。

因为一个人越饥饿,越会自己寻找食物,很多强大是被“饿”出来的。

我看到有的回答指望openai的gpt、codex等产品去替代claude,但谁都不敢保证明天openai会不会像claude一样,来个360度大禁止,到时候哭都没眼泪。

这是一个警示,国内的AI产品应该要具备抗风险意识,同时采用国内国外两种技术方案并行模式。

比如你做一个Code应用,初期采用openai codex没问题,但要同时部署Qwen code、K2、GLM 4.5等国内模型,而且应该把重心放到国内模型上。

为什么说Anthropic一纸禁令,长期反而会帮了国内AI产业,因为我觉得LLM的有3个趋势不可逆的。

1、开源会成为主流

今年能明显的感觉到来自国内的开源模型登上LLM主舞台,huggingface经常会被国内的开源模型霸榜,比如Qwen、DeepsSeek、kimi等。

这极大的促进了AI的普及和民主化,不再被OpenAI、Gemini、Claude等少数几个闭源模型垄断,让更多人享受到AI的红利,OpenAI的连续降价说明这一点。

开源项目会有全球的开发者建言献策和贡献代码,比如DeepSeek就曾经收到大量开发者的优化建议,才有这样轰动一时的产品出现。

开源模型会被全球大量公司/个人应用,场景爆炸式增长,对于开源模型的正反馈也会越来越多。

所以长期来看,LLM开源项目进化速度会快于闭源模型,顶尖模型都会集中在开源,最终大家拼的是数据、产品和服务。

2、AI人才流动会加速

现在硅谷AI公司有数不清的华人工程师、科学家,OpenAI的GPT-5模型训练团队中,华人工程师占比高达57%,在为LLM发展贡献着巨大的价值。

最近前OpenAI研究员姚顺雨刚入职了腾讯,入职即高管。

Anthropic不接受华人员工、放弃中国市场是它自己的损失,因为AI人才在全球加速流动,意味着最先进的技术、最好的产品在流动,谁开放谁获利,谁封闭谁落伍。

3、AI发展会强绑定产业发展

LLM作为基座模型本身没有价值,只有服务于垂直产业才能创作价值,中国制造了全球35%的汽车、50%的船舶、70%的手机、80%的电脑,我不信Anthropic能封的住中国AI发展,因为AI发展主要是市场需求驱动的,而不是单单技术驱动的。

我很相信中国的AI公司会快速拉近同OpenAI、Anthropic、Google们的距离,有这么庞大的市场供它们淘金,从DeepSeek R1到Qwen3-Max-Preview、Kimi k2、GLM4.5、MiMo v2等,国内开源LLM发展非常之快。

让Anthropic们封锁去吧!

他强任他强,清风拂山岗;
他横任他横,明月照大江。

<think>我们正在讨论的是用户在使用Cursor时遇到的模型调用速率限制问题。根据用户提供的引用信息,特别是引用[2]提到的"有限速率的无限使用"概念,以及引用[3]中关于中转APIKey的解决方案,我们可以推断用户可能正在使用类似的服务,并且遇到了速率限制。解决方案思路:1.理解速率限制:首先,用户需要了解当前使用的服务(如Cursor)所设置的速率限制具体是多少。这通常可以在服务的文档或设置中找到。2.优化请求频率:避免短时间内发送过多请求。可以通过实现请求队列、延迟重试等机制来分散请求。3.使用中转APIKey(如引用[3]所述):通过一个中转服务,该服务可能已经内置了多模型支持(如Claude、GPT、Gemini等)和智能路由,能够帮助用户绕过或分散请求到不同的服务端点,从而避免单一服务的速率限制。4.升级服务计划:如果用户的需求超出了当前计划的限制,可以考虑升级到更高级别的服务计划,以获得更高的速率限制。5.本地模型缓存:对于重复性请求,考虑在本地缓存结果,减少对远程API的调用。6.误处理和重试机制:在代码中实现指数退避等重试策略,当遇到速率限制误时,自动延迟一段时间后重试。具体到Cursor工具,它是一个基于AI的代码编辑器,可能集成了多个AI模型(如GPT系列)。当用户遇到速率限制时,可以尝试以下方法:-检查Cursor的账户设置,确认当前使用的APIKey和计划。-如果使用的是OpenAI的API,那么速率限制是由OpenAI账户决定的。用户可以在OpenAI的账户页面查看使用情况和限制。-如果用户通过中转服务(如引用[3]提到的)使用多个模型,那么中转服务可能提供了更高的总体限制或者负载均衡。根据引用[3],使用一个中转APIKey可以同时调用多个模型(如Claude、GPT、Gemini等),并且实时同步官方更新。这可能是解决速率限制的一个有效方法,因为:-中转服务可能将请求分发到不同的模型提供商,从而避免单一提供商的速率限制。-中转服务可能自身提供更高的速率限制,或者有缓存机制。因此,我们可以建议用户:1.确认当前是否已经使用了中转APIKey。如果没有,可以考虑使用这样的服务。2.如果已经使用,查看该中转服务的文档,了解其速率限制和优化建议。另外,引用[1]提到“超时控制与重试机制设计”,这也提示我们在代码层面实现重试和超时控制是解决此类问题的常用方法。实现示例(Python):我们可以为用户提供一个简单的使用指数退避策略的重试装饰器,用于处理API调用时的速率限制误。```pythonimporttimeimportrequestsfromfunctoolsimportwrapsdefretry_with_exponential_backoff(retries=5,initial_delay=1,exponential_base=2,status_codes=[429,500,502,503,504]#429表示太多请求):defdecorator(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):delay=initial_delayforiinrange(retries):try:returnfunc(*args,**kwargs)exceptExceptionase:#如果是我们想要重试的误ifisinstance(e,requests.exceptions.HTTPError)ande.response.status_codeinstatus_codes:ifi<retries-1:time.sleep(delay)delay*=exponential_basecontinueelse:raiseelse:raisereturnfunc(*args,**kwargs)returnwrapperreturndecorator@retry_with_exponential_backoff()defcall_cursor_api(prompt):#这里替换为实际的API调用代码response=requests.post("https://api.cursor.sh/...",json={"prompt":prompt},headers={"Authorization":"BearerYOUR_API_KEY"})response.raise_for_status()returnresponse.json()```在这个示例中,当遇到429(太多请求)误时,代码会等待一段时间(初始1秒)然后重试,每次重试等待时间翻倍,最多重试5次。总结步骤:1.确认当前API调用的速率限制情况。2.优化代码,加入重试机制(如指数退避)。3.考虑使用中转API服务(如引用[3]所述)来分散请求。4.如果必要,升级服务计划。相关问题:1.如何检查Cursor的当前API调用速率限制?2.指数退避算法在API调用中的应用有哪些细节需要注意?3.除了使用中转API,还有哪些方法可以避免模型调用的速率限制?4.如何为多个模型提供商设置负载均衡?</think>### Cursor 模型调用达到速率限制的解决方法 当使用 Cursor 调用 AI 模型(如 GPT、Claude 等)时遇到速率限制,可通过以下方法解决: #### 1. **优化请求频率** - **指数退避重试**:在代码中实现重试机制,每次失败后增加延迟时间 ```python import time import random def call_api_with_retry(prompt, max_retries=5): base_delay = 1 # 初始延迟1秒 for attempt in range(max_retries): try: return cursor.call_model(prompt) except RateLimitError: delay = base_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1) time.sleep(delay) raise Exception("API 调用失败") ``` - **请求批处理**:合并多个小请求为单个大请求,减少调用次数 - **速率控制**:使用令牌桶算法控制请求速率[^1] #### 2. **使用中转 API 服务**(推荐) 引用[3]提到的中转服务可有效规避限制: - **智能路由**:自动将请求分配到不同模型端点(如 GPT-4o、Claude 3.5) - **负载均衡**:支持多个 API Key 轮询,突破单账户限制 - **统一接口**:通过一个 API Key 访问多厂商模型 ```python # 示例:使用中转服务调用 import requests response = requests.post( "https://proxy-api.example.com/v1/chat", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_PROXY_KEY"}, json={ "model": "gpt-4o", # 可动态切换模型 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] } ) ``` #### 3. **账户策略优化** - **升级服务计划**:检查是否可购买更高频次的套餐(如企业版) - **多账户轮换**:准备多个 API Key 并在代码中实现自动切换 - **监控用量**:实时跟踪调用数据,设置预警阈值[^1] $$ \text{剩余配额} = \frac{\text{总配额} - \text{已用调用量}}{\text{时间窗口}} $$ #### 4. **本地优化策略** - **结果缓存**:对重复查询缓存结果,减少实时调用 - **降级处理**:非关键任务使用轻量模型(如 GPT-3.5 替代 GPT-4) - **超时控制**:设置合理超时时间,避免阻塞重试队列[^1] #### 5. **技术架构调整** - **异步调用**:使用消息队列解耦请求与处理 - **分布式部署**:跨地域部署调用节点平衡负载 - **故障转移**:当主服务受限时自动切换到备用供应商 > **关键提示**:中转服务方案能同时解决模型更新(如 GPT-4o、Claude 3.5 支持)和速率限制问题,是最推荐的方式[^3]。建议优先评估类似引用[3]提到的专业中转平台。 --- ###
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