compile(checkpointer=checkpointer) # 即使容器重启，也能从 checkpoint 恢复 state = graph.
5秒切分 "vad_max_speech_sec": 15, "noise_words": [ "ok.
算一笔账你就懂差距了。假设一个任务跑 20 轮，每轮重发 6000 token 的上下文：不走缓存：20 × 6000 × 2元/M = 约 0.24 元走缓存（第二轮起命中）：首轮全价，后续按 0.4 元/M ≈ 约 0.05 元同一个任务，光输入这块就差了将近 5 倍。我上次账单暴涨的谜，到这儿彻底解开了——不是模型贵，是我把缓存这个最大的省钱杠杆给弄丢了。六、第四关：接入 Claude Code——协议对不对，决定你省不省心前面说蓝耘同时给了 OpenAI 和 Anthropic 两套端点，这一节讲为什么这件事重要。
核心区别：在 grilling 引擎的基础上，同步运行 /domain-modeling： 产出的文档 作用 写什么 CONTEXT.
大家都知道你可以围绕这个词，先做 SEO 文章内容！二、那如何 Research 出更多的 Fan-out Queries 方式方法很多，我举几个我感觉很靠谱的： 方法一：竞品调研 profound ai 为首的 AI 去围绕词根 Research 他们的 Queries。
1.JSON 格式输出 --json 是一个全局参数，让命令可以输出结构化的 JSON 格式数据，这样只需在给 Agent 的 Skill 中约定 "总是加 --json 参数"，就会让 Agent 能拿到稳定可解析的结构化数据。
rmtree("dir_path") # 递归删除整个目录树 # --- pathlib（Python 3.
（本报记者李家鼎采访整理）《人民日报》（2026年07月28日19版）