● GPT-Image-2 已支持 API 与 Codex 调用

📌 一句话摘要 OpenAI 宣布 GPT-Image-2 模型现已开放 API 接入和 Codex 集成。 📝 详细摘要 作为 GPT-Image-2 动态的补充，本推文指出该模型已经正式进入开发者生态。目前已支持通过 API 进行接入，并可在 Codex 环境中调用，这意味着开发者可以开始在

● GPT-5.4 mini 和 nano 的可用性及 API 详情

📌 一句话摘要 GPT-5.4 mini 现已在 API、Codex 和 ChatGPT 中推出，API 版本拥有 400k 上下文窗口，在 Codex 中使用成本更低；GPT-5.4 nano 则仅通过 API 提供。 📝 详细摘要 这条推文提供了新发布的 GPT-5.4 模型关键的部署和使用

● 奥特曼谈 GPT-5.4 API 的成功采用

📌 一句话摘要 萨姆·奥特曼强调了新模型 GPT-5.4 在上线 API 的首周内，开发者采用和构建应用的速度极快。 📝 详细摘要 在这条推文中，萨姆·奥特曼对 GPT-5.4 成功的发布首周进行了点评。参考格雷格·布罗克曼的数据，他指出该模型的增长速度前所未有，在一周内就达到了每天 5 万亿

● 开发者 AI API 访问方案：CLI Proxy 与 Sub2API 实践

📌 一句话摘要 分享了通过搜集 Codex token 和多账号 Sub2API 稳定调用 OpenAI 接口的经验。 📝 详细摘要 作者分享了其个人使用的 AI API 访问组合方案。一方面利用 CLI Proxy API 配合大量搜集的 Codex token（虽失效较多但基数大）；另一方面

● 为什么要在乎 LLM 中的提示词缓存？

📌 一句话摘要 本文解释了提示词缓存如何通过在多个请求中重用预计算的 token 前缀来优化 LLM 性能和成本。 📝 详细摘要 本文对提示词缓存进行了技术深度探讨，这是一种旨在降低大语言模型（LLM）应用延迟和成本的机制。文章首先区分了 LLM 推理中计算密集型“预填充”阶段和内存密集型“解码

● OpenClaw 技术更新：WebSocket Bug 修复与多模型提供商集成

📌 一句话摘要 OpenClaw 的重大更新修复了 OpenAI API 的 WebSocket 问题、Kimi 工具调用问题，并新增了对 Ollama 和 Alibaba Cloud 的支持。 📝 详细摘要 作者详细介绍了 OpenClaw 项目中的多项技术修复。其中一项关键修复涉及 Open