Prompt caching 是答案。K3 虽然轮数多、token 多，但命中的基本都是缓存，实际推理成本极低。
0.1 (23R8362) 2025-09-23：watchOS 26.1 Beta (23S5002i) 2025-09-10：watchOS 26 RC (23R351) 2025-09-03：watchOS 26 Beta 9 (23R5350b) 2025-08-26：watchOS 26 Beta 8 (23R5350a) 2025-08-19：watchOS 26 Beta 7 (23R5346a) 2025-08-12：watchOS 26 Beta 6 (23R5340a) 2025-08-06：watchOS 26 Beta 5 (23R5328g) 2025-07-23：watchOS 26 Beta 4 (23R5317g) 2025-07-08：watchOS 26 Beta 3 (23R5307g) 2025-06-24：watchOS 26 Beta 2 (23R5296f) 2025-06-10：watchOS 26 Beta (23R5280m) IT之家小伙伴如果找到更多新内容，可以在投稿或评论区中提出你的发现~ 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。
import { ref } from 'vue'import type { AsrConfig, AsrCallbacks } from '../types'import { ASR_CONFIG } from '../constants'import { signCallback } from '../lib/asr'export function useAsr(config: AsrConfig) { const asrText = ref('') const isListening = ref(false) let webAudioSpeechRecognizer: any = null const buildAsrConfig = (vadSilenceTime?: number) => ({ signCallback: signCallback.bind(null, config.secretKey), appid: config.appId, secretid: config.secretId, secretkey: config.secretKey, engine_model_type: ASR_CONFIG.ENGINE_MODEL_TYPE, // '16k_zh' voice_format: ASR_CONFIG.VOICE_FORMAT, // 1 = PCM filter_dirty: ASR_CONFIG.FILTER_DIRTY, // 过滤脏话 filter_modal: ASR_CONFIG.FILTER_MODAL, // 过滤语气词 filter_punc: ASR_CONFIG.FILTER_PUNC, // 过滤标点 convert_num_mode: ASR_CONFIG.CONVERT_NUM_MODE, // 数字转换 word_info: ASR_CONFIG.WORD_INFO, // 词信息 needvad: ASR_CONFIG.NEEDVAD, // 启用VAD vad_silence_time: vadSilenceTime || config.vadSilenceTime || 300 }) const start = (callbacks: AsrCallbacks, vadSilenceTime?: number) => { // ... 创建 SpeechRecognizer 实例并开始录音 } const stop = () => { // ... 停止录音 } return { asrText, isListening, start, stop }}配置说明：engine_model_type: ‘16k_zh’：16kHz 采样率中文语音识别needvad: 1：启用 VAD 自动检测语音起止，vad_silence_time: 300 表示静音 300ms 后自动断句signCallback：腾讯云 ASR 的签名回调，使用 HMAC-SHA256 算法对请求进行鉴权4.8 游戏主题 UI 架构灵引采用深色电竞主题设计，以 #0a0e1a 为底色，青蓝 #00d4ff 与紫色 #a855f7 作为点缀色，营造专业电竞氛围。
前言 mattpocock/skills 深度解析：用 22 个 Claude Code 技能构建可维护的 AI 编程工作流项目定位与组成设计哲学：小、可组合、模型无关两种安装方式可编辑安装只读托管安装 实战工作流：从需求对齐到架构治理1.
但有几个已知的风险： 风险一：“逐字复制” AI 可能逐字输出来自训练数据中的代码，特别是在处理常见算法或经典实现时。