Anthropic 推出 Usage and Cost API
Anthropic 近期推出了 Usage and Cost API，作为其 Admin API 的一部分，旨在帮助开发者和组织以编程方式实时监控和追踪 Claude 模型的使用情况和成本。
https://docs.anthropic.com/en/api/admin-api/usage-cost/get-messages-usage-report
该 API 允许用户通过请求获取详细的用量报告。报告支持多种精细化的筛选和分组条件，包括按 API 密钥 ID、工作区 ID、模型（例如 claude-sonnet-4-20250514）、服务等级（standard,batch,priority）以及上下文窗口大小（0-200k,200k-1M）进行查询。报告的时间粒度可以设置为分钟（1m）、小时（1h）或天（1d）。
为了方便开发者快速上手，Anthropic 在 GitHub 的 anthropic-cookbook 项目中提供了一个名为 usage_cost_api.ipynb 的 Jupyter Notebook 示例教程。
https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/blob/main/observability/usage_cost_api.ipynb
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韩国政府拟未来两年采购超 3.5 万枚 GPU
韩国科学技术信息通信部周三表示，韩国将在未来两年内采购超过35000枚图形处理器（GPU），作为全国范围内加强人工智能（AI）基础设施计划的一部分。 韩国科学技术信息通信部长官裴庆勋当天在国会表示，政府的长期目标是到2030年确保5万枚GPU。“我不认为政府能包办一切。政府将为私营部门创造人工智能市场和基础设施投资铺平道路。” 作为该计划的一部分，韩国政府启动了一个开发韩国 AI 基础模型的项目，五家公司 Naver Cloud、Upstage、SK Telecom、NC AI 和 LG AI Research 将获得研发资金支持以及政府资源。 此前，韩国政府通过“AI高速公路”计划，提出了到2030年成为全球人工智能领导者的愿景，其中包括建立配备5万枚GPU的国家人工智能数据中心。
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DatologyAI 发布合成数据框架 BeyondWeb
DatologyAI 发布了 BeyondWeb，一个专为大规模语言模型（LLM）预训练设计的合成数据生成框架，旨在突破当前面临的数据瓶颈问题。 该框架采用“目标导向的文档重写”策略，对现有高质量网络数据进行改写，而非从头生成，从而在保证数据多样性和信息密度的同时，避免了低质量内容的引入。 据介绍，BeyondWeb 通过高质量、信息密集的合成数据，显著提升了模型性能，即使在原始网络数据有限的情况下，也能实现超越传统数据规模扩展的效果。在14项基准测试中，使用 BeyondWeb 生成的合成数据训练的 3B 参数模型，其性能超过了使用 Cosmopedia 数据训练的 8B 参数模型，同时训练速度提升了最高达 7.7 倍。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.10975
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