Gemini 企业版不行了？？？

请问各位大佬，现在想要开发一个ai应用网站，对于后端ai的api我觉得有两种选择：
①应用端实现多key轮询
②使用开源的聚合项目
我觉得1的维护成本比较高，所以比较倾向于2的实现。请问各位佬友有没有更好的解决方案？或者推荐的项目？

AI自动生成笔记的B站-YouTube视频总结小工具 - 个人玩具分享
从阅读到视觉笔记的个人效率探索
分享一个我在效率探索路上的小玩具——一个基于大模型的视频总结工具。
它不是一个成熟的产品，而是我个人LLM辅助学习工作流的最新一步实践。
心路历程：从阅读到视频的效率迁移
大概半年前，我开始尝试用 LLM 来辅助我阅读硬核资料。我的策略是：先让 AI 提取主干脉络，再带着问题和结构去阅读冗长的原文。 事实证明，这能极大地提升效率。

比如这篇对《Real-Time Rendering, Fourth Edition》的章节总结：Chapter 11 Global Illumination。

最近，我决定把这套行之有效的方法迁移到视频学习 中。
最初的用法很简单：

用工具提取视频字幕稿。
将字幕稿喂给 Gemini进行总结。
带着这份总结稿（提前知晓视频要讲什么 ），去观看视频。

这样可以：

定向加速/跳过 视频中已了解的部分。
提前理解 复杂概念的背景，降低认知门槛。
减少“口音折磨” ，集中精力于内容本身。

效果让我感到满意，比如这些游戏引擎相关的笔记：Delta_UFSH2025，GAMES104 07。
进阶：如何让总结“看得见”
纯文字总结仍然有局限性。如果想要做到单纯看笔记，就能快速了解到讲座的大部分内容，截图和画面必不可少的。
但这部分做起来很复杂，充满了权衡：

上下文长度和成本的博弈：
我发现，输入给 Gemini 的文本长度控制在 10 分钟视频量 左右时，总结效果最好，细节保留完整。再长，AI 就会开始省略。
最理想的做法是把带时间戳的 SRT 字幕全丢给 AI，让它自己挑关键时间点截图。不过一方面这样上下文多了，不知道效果会怎么样，另一方面我心疼token（）。
“权衡”之后的 HACK 做法：
我退而求其次，写了一个比较 Hack 的版本，实现了目前对我来说“够用”的效果：
步骤一：切片总结。 将视频字幕切割成多段（每段 3-10 分钟效果都还不错，可以根据个人需要进行调节），对每段分别进行 Gemini 总结

以物种兵方式奔赴香港，线上申请成功了中银香港的卡，收到审核通过的短信后，第一时间登录 App，用我脑子里记得的那个用户名和密码登入，结果显示用户名和密码错误，悲催的是，这是我记忆中唯一能想到的用户名和密码，也无法通过别的方式重置密码，只能再去香港线下分行重置。
幸亏另外申请的几个银行都能正常使用，暂时还不影响，但真的是血的教训，佬友们要去办卡，造成记得带一只笔和纸，申请的时候填的用户名和密码当场写下来，好记忆不如烂笔头

是不是就可以放心绑卡了

我今天买了个 tarekcloud 家的小鸡，然后我用 x-panel 配置 warp 的时候，我发现 ip 是西安的，可是我这个机子是美国的啊。这对吗？？？

试了下，分辨率不高，中文的话，低分变率还是不行，要4K的才可以。

这个会有什么影响吗（因为我在两家买了，一家是没问题，一家是超载到8人了）

买了一个2k275hz的显示器，昨天还c转dp用得好好的，今天早上开机突然无信号
把笔记本和c转dp线一起拿去数码店，没问题
线和显示器连舍友电脑也没问题
就我的笔记本，用我的线连我的显示器有问题
没招了，先hdmi线144hz将就用着吧

国行强开ai后一直如图显示，佬友们碰到过吗

十几个小时了

huggingface.co
  

  
    

Z Image Turbo - a Hugging Face Space by Tongyi-MAI

  Generate detailed images by entering a text description. Users provide a prompt and select resolution and other settings, then receive a generated image as a result.

大佬们，想问个职场问题，在公司待了2年多，快3年，年底公司要裁员了，领导给了两个选择，一个是拿赔偿走人，一个人转到其他岗位。这种情况下一般选择哪个不会出错

开发初衷
之前一直在 mac 上用 Bob 做翻译，体验非常顺手。
换工作后公司配了 Windows，结果发现 —— 找不到一款同样好用、顺手的桌面翻译软件。
既然找不到，那就自己做一个。
也趁着大模型的浪潮，干脆 跳过传统「OCR + 机翻接口」这套老路，
直接接入 大模型，让：

截图翻译 / 划词翻译 = 识别 + 理解 + 翻译 一步到位。


目前功能

OpenAI 兼容模式模型配置

支持自定义大模型（OpenAI 兼容协议）
现在默认用自己的接口，后面会接一些可以直接试用的公共模型


截图翻译

选中屏幕区域，一键截图 + 识别 + 翻译
适合看文档、PPT、PDF、图片、视频字幕等


划词翻译

在任意应用中选中文本
通过快捷键直接呼出翻译结果
类似 Bob 的手感，尽量做到“用完就走”，不打断思路


网络代理支持

支持配置 HTTP / SOCKS 代理
方便在公司 / 特定网络环境下使用


全局系统快捷键

自定义快捷键触发截图翻译、划词翻译等
一次设置，多平台通用（尽量贴近各平台习惯）


自动检测语言（不依赖模型）

自带语言检测逻辑
不占用大模型 Token，对话更干净
输入什么语言，自动识别再翻译




支持平台

macOS

已完成，日常自用中


Windows

已完成，公司电脑主力环境


Linux

听我狡辩一下：

现在人在国外，机器资源有限
Linux 的系统 API 调试起来比较麻烦


计划：圣诞节回国后补上 Linux 支持




截图预览

欢迎体验 & 反馈
如果你也：

在 Windows 上怀念 Bob 的手感
想要一个 干净、专注于翻译 的桌面工具
或者对「大模型 + 桌面工具」这种组合感兴趣

欢迎来体验一下 棱镜翻译 · Prism，
也非常欢迎提 Issue / PR / 建议，一起把它打磨得更好。
项目地址： GitHub - qyzhg/prism: 全平台AI翻译软件

众所周知，ChatGPT Team版不提供类似个人版整体数据导出的方案，如果Team翻车，对话记录就没有了。现有的Team导出方式一般分为两种：其一是利用浏览器的打印功能，打印网页有关区域，这种方法不便于复制和搜索；其二是请求后端api，获得对话的json文件。然而对并非纯文本的对话，这样的json文件没有包含对话的全部信息，比如：

上传的附件
生成的图片
Deep Research 的研究报告
画布模式下的网页内容

这些在json中都是用一种 pointer 的方式存储的（sediment:// 或者 file-这样的链接）。我的想法是，在请求json的时候解析一下内容，如果有这样的附件，就去请求相关api。不过调查了一圈，即使是 Github 2k star 的 chatgpt-exporter 也没有实现这个功能。会显示 Unsupported Files.
目前我想到的最好方法是存一遍json文件，同时用 SingleFile 浏览器插件将SPA网页导出一个静态html方便浏览。
问题来了：佬友们知不知道其他插件，能导出对话中的附件的？如果没有，这样的想法实现起来有没有什么难度？