Claude Sonnet 4.5 是於 2025 年 9 月推出的大上下文 AI 模型。擁有高達 100 萬個 token（Beta 版本）的上下文視窗，並在程式碼撰寫、推理、記憶管理及工具使用上有所提升，Sonnet 4.5 特別適合軟體開發與自主代理人應用。
此模型可透過多種管道存取，包括 IDE 整合、API 以及網頁/行動應用程式。本指南將探討使用 Claude Sonnet 4.5 的所有可能方式，並強調免費或試用選項。

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Claude Sonnet 4.5 的主要改進

OpenAI 推出了官方的 VS Code 擴充功能「Codex – OpenAI 的程式碼助理」，將 Codex 的強大功能直接帶入您的開發環境。與 GitHub Copilot 不同，這個擴充功能直接搭配您的 ChatGPT 訂閱使用，提供進階的 AI 程式碼輔助。這份完整指南將帶您了解在 VS Code 中使用 OpenAI Codex 擴充功能所需知道的一切。

什麼是 OpenAI Codex 擴充功能？

OpenAI Codex 擴充功能是官方的 VS Code 擴充，透過您的 ChatGPT 訂閱直接連接到 OpenAI 的 Codex 模型。它提供強大的程式碼助理功能，能在 VS Code 內直接撰寫、審查及除錯程式碼。

Claude Code 是一款輕量級的程式碼助理，通常連接到 Anthropic 的 Claude 模型。感謝 DeepSeek 的 Anthropic 相容 API，你也可以只需設定幾個環境變數，就能在 DeepSeek V3.1 上運行 Claude Code。

本指南將帶你完成安裝、設定與使用流程。

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1. 安裝 Claude Code

Claude Code 有兩種安裝方式：

選項 A（curl 安裝器）：

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。