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GPT-5 已於 2025 年 8 月 7 日正式推出，為全球開發者與用戶帶來先進的推理能力與多模態功能。隨著發布，最重要的問題是：GPT-5 的價格是多少？ 本全面指南涵蓋所有價格選項，從免費使用到企業解決方案。

官方 GPT-5 價格（2025 年 8 月更新）

1. OpenAI API 價格

OpenAI 公布了 GPT-5 模型的官方價格：

模型	輸入（每 1K 代幣）	輸出（每 1K 代幣）	上下文視窗大小
GPT-5	$1.25	$0.125	400K 代幣
GPT-5 Mini	$0.25	$0.025	128K 代幣

隨著 GPT-5 於 2025 年 8 月 7 日正式推出，AI 愛好者與開發者都迫不及待想體驗 OpenAI 最先進的模型。好消息是，不論你是一般使用者、開發者，或是探索 AI 能力的企業，都有多種合法方式可以完全免費使用 GPT-5。

為什麼值得嘗試 GPT-5

GPT-5 代表了 AI 能力上的重大飛躍：

• 強化推理能力： 更優秀的邏輯思考與問題解決
• 超大上下文視窗： 最多可達 400,000 個 token（約 300,000 字）
• 多模態能力： 無縫處理文字、圖片與程式碼
• 準確度提升： 更精確的事實回應，減少幻覺
• 處理速度更快： 同時優化速度與品質

隨著 AI 工具的快速發展，許多使用者渴望能直接在他們喜愛的程式編輯與生產力平台中，充分利用 GPT-5 的強大功能。作為一款創新的 AI 程式碼編輯器，Cursor 已整合 GPT-5 以提升使用者體驗，使程式編寫與 AI 輔助任務更加高效。以下是如何有效使用 GPT-5 與 Cursor 的詳細說明。

什麼是 Cursor 與 GPT-5 的整合？

Cursor 是一款由 AI 驅動的程式碼編輯器，結合了像 GPT-5 這樣的先進模型，協助開發者進行程式編寫、除錯與內容生成。透過整合 GPT-5，Cursor 讓使用者能在工作流程中直接利用該模型強大的運算能力，加速並智能化程式開發。

OpenAI 的 GPT-OSS-120B 是一款突破性的開放權重大型語言模型，擁有約 1170 億參數（其中 51 億為活躍參數），設計用於提供強大的推理和代理能力，包括程式碼執行與結構化輸出。與需要多張 GPU 的龐大模型不同，GPT-OSS-120B 能夠在單張 Nvidia H100 GPU 上高效運行，使得本地部署對於追求隱私、低延遲和掌控權的組織與高階用戶更加可行。

本文綜合了截至 2025 年 8 月的最新知識與實務步驟，幫助您本地運行 GPT-OSS-120B，包括硬體需求、安裝選項、容器化部署與優化技巧。

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為什麼要本地運行 GPT-OSS-120B？

介紹
OpenAI 的 GPT-OSS-20B 是一款先進的開源語言模型，專為本地部署設計，讓使用者能在自己的硬體上運行強大的 AI 模型，而不必完全依賴雲端服務。本地運行 GPT-OSS-20B 可提升隱私性、降低延遲，並允許客製化應用。以下是您需要了解的入門資訊。

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硬體需求

本地運行 GPT-OSS-20B 需要相當強大的硬體配置：

• 記憶體 (RAM)： 建議至少有 13GB 的可用記憶體。
• GPU： 需要具備 16GB 或以上 VRAM 的高效能 GPU（例如 NVIDIA A100、RTX 3090）。更大型的模型如 GPT-OSS-120B 則需要更強大的硬體。
• 儲存空間： 模型大小約為 20GB，請確保有足夠的磁碟空間。
• 處理器： 多核心 CPU 有助於前處理及資料流管理。

Amazon 的 Kiro IDE 已成為一款革命性的智能開發環境，正在改變開發者的編碼方式。與傳統 IDE 不同，Kiro 結合了規格驅動開發與 AI 自動化，幫助你比以往更快地從原型走向生產。最棒的是？你現在就能免費下載並使用，完全不需等待名單。

什麼是 AWS Kiro IDE？

AWS Kiro IDE 是一款智能整合開發環境，利用人工智慧簡化開發流程。它基於 Code OSS（與 VS Code 同一基礎），Kiro 引入了多項突破性功能：

• 規格驅動開發：將自然語言提示轉換為詳細規格，進而生成可運行的程式碼、文件與測試
• 智能自動化：AI 代理在背景處理重複性任務，如文件生成與單元測試
• 多模態上下文：直接將截圖、圖表與架構圖納入開發流程
• 企業級安全：內建資料加密、IAM 整合與完整審計日誌
• VS Code 相容性：匯入現有設定、主題與外掛，體驗熟悉的操作介面

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是一款先進的大型語言模型（LLM），設計用於多樣的自然語言處理任務，包括指令跟隨和多語言支持。運行此模型需要建立合適的環境、框架和工具。以下是一套簡單易懂的逐步方法，幫助您有效部署並使用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。

1. 前置條件與環境設置

在開始運行模型之前，請確保您的系統符合必要的硬體和軟體需求：

• 硬體： 理想情況下，您需要一台高 VRAM 的機器——大多數實現建議推理時至少有 30GB VRAM，較大型配置則需 88GB。
• 軟體： Python 3.8 以上版本、支援 CUDA 的 GPU 驅動，以及常見的深度學習框架如 PyTorch 或 VLLM。
• 框架： 您可以透過多種框架運行 Qwen3-235B，包括 Hugging Face Transformers、vLLM，或是像 llama.cpp 這類為優化推理而設計的自訂推理引擎。

本地運行 Kimi-K2-Instruct 起初可能看起來很複雜，但只要有合適的工具和步驟，實際上相當簡單。無論您是想嘗試先進 AI 模型的開發者，還是希望完全掌控推理過程、不依賴雲端 API 的使用者，本指南將一步步帶您完成整個流程。

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什麼是 Kimi-K2-Instruct？

Kimi-K2-Instruct 是 Moonshot AI 推出的先進 AI 語言模型，專為指令跟隨任務設計。它支援聊天補全，並針對多種推理引擎進行優化，如 vLLM、SGLang、KTransformers 和 TensorRT-LLM。該模型兼容 OpenAI 和 Anthropic 風格的 API，使其能靈活整合現有工具。

黑白照片擁有永恆的美感，但試想將那些珍貴的回憶以鮮明、逼真的色彩呈現出來。多虧了人工智慧的進步，為舊照片上色從未如此簡單且易於取得。本篇全面指南將帶您了解如何將單色回憶轉變為令人驚豔的彩色傑作。