天塌了,字节的 Trae 被断供 Claude了!

11 月 4 日,AI 工具平台 Trae 向用户发布公告称,平台内置模型已完成更新,但将不再提供 Claude 的访问。公告原文提到:“Due to a service interruption, we will no longer offer access to Claude.”(由于服务中断,我们将不再提供 Claude 的访问权限。)

Trae 同时表示,对未来仍有信心,平台将围绕 GPT-5、Gemini-2.5-Pro、Kimi-K2-0905、DeepSeek-V3.1-Terminus 等核心模型继续优化“推理质量、代码智能与执行流程”,以保证产品体验。

为安抚现有付费用户,Trae 宣布向 Pro 会员提供补偿:自即日起至 2026 年 1 月 31 日,用户每月将额外获赠 300 次 Fast 请求,相当于配额增加 50%。不过,公告并未给出 Claude 恢复接入的时间表,也未解释“服务中断”的具体原因。

社群内不少用户表示“刚刚还在夸 Trae 是最常用工具,现在 Claude 直接没了”,甚至有人公开表示将转向支持 Agent 模式的 Cursor。

这一变动也被视为 Anthropic 对中国企业产品接入能力的进一步收紧。近期,多家第三方工具在调用 Claude API 时相继失效,已经在开发者社区引发强烈不满。

一句话总结:Claude 走了,补偿来了,但生态震荡才刚开始。

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高校企业都在用的AI融合平台——专业应用平台,集成了ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek 等Al大模型的PLUS版本平台,包括最新GPT-5、 ChatGPT-4.0、4o、4.5、o3、4.1、Gemini 2.5 Pro、claude 3.7、claude 4、DeepSeek满血版、Grok 3 等等原生线路,还有国际主流的GPTs学术应用 。

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### 配置 TraeClaude 的集成或参数设置 为了实现 TraeClaude 的集成,可以按照以下方法进行配置。Trae 是一种强大的自动化工具,而 Claude 则是一个高性能的语言模型。两者的结合能够显著提升开发效率。 #### 1. 多语言模型切换支持 要使 Trae 支持多语言模型切换(如 Claude、OpenAI 和 DeepSeek),可以通过定义环境变量或者配置文件来指定当前使用的模型。以下是具体操作: - **通过环境变量** 设置 `TRADE_MODEL` 环境变量以选择不同的模型。例如,在终端中执行以下命令可以选择 Claude 模型[^1]: ```bash export TRADE_MODEL=claude ``` - **通过配置文件** 创建一个 JSON 或 YAML 格式的配置文件,用于存储不同模型的 API 密钥和其他必要参数。例如,JSON 文件的内容可能如下所示: ```json { "model": "claude", "api_key": "your-claude-api-key", "temperature": 0.7, "max_tokens": 200 } ``` 运行 Trae 工具时加载此配置文件即可完成模型的选择和初始化[^1]。 #### 2. 版本控制与撤销功能 对于版本控制和撤销功能的支持,可以在 Trae 中启用 Git 集成或其他类似的版本管理机制。这允许开发者随时回滚到之前的代码状态。以下是实现方式之一: - 使用内置插件或扩展模块激活版本控制系统。如果 Trae 提供了此类选项,则只需在启动脚本中加入相关指令即可[^1]。 ```bash trae init --with-version-control ``` #### 3. 手动审核生成内容 由于自动生成的内容可能存在错误或不符合预期的情况,因此建议引入人工审核环节。这一过程可通过以下两种途径达成: - **内部工作流** 设计一套流程让每次生成的结果都经过特定人员审查后再正式投入使用。 - **外部协作平台** 将生成物上传至第三方评审服务,邀请更多同事参与评估[^1]。 ```python def review_content(content, reviewer_list): """ Simulates sending content to reviewers for manual inspection. Args: content (str): The generated text or code snippet that needs reviewing. reviewer_list (list): A list of email addresses belonging to potential reviewers. Returns: str: Feedback message indicating whether the item was approved or rejected by all parties involved. """ import random approval_status = ["approved", "rejected"] feedback_messages = [] for reviewer in reviewer_list: status = random.choice(approval_status) msg = f"{reviewer} has {status} your submission." feedback_messages.append(msg) return "\n".join(feedback_messages) ```
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