Novita AI 部落格

即日起至 12 月 31 日，LLM API、GPU 與 Agent Sandbox 全面最高享 20% 折扣。可使用 200 多款 AI 模型、RTX 4090/5090 實例，以及自主代理基礎設施。

本文解析 Kimi K2 Thinking 的 VRAM 需求，並提供開發者應對此挑戰的實惠部署策略

學習如何使用 Novita Sandbox 和 mcp-use 函式庫構建用於遠端程式碼執行的 MCP 伺服器。本指南將帶你完成 Model Context Protocol（MCP）伺服器的搭建流程

學習如何在 Codex 中使用 Kimi K2，透過自主推理、智慧工具使用與無縫 AI 協作提升編程效率。

透過了解如何立即租用平價 A100 與 H100 GPU 來推動專案，實現可擴展的 AI 開發

了解什麼是 Batch API，以及它如何透過將多個 API 請求合併為單一請求，來降低延遲與成本。

學習如何透過 Novita AI 的 API 簡單設定，在 Cursor 中使用 MiniMax M2，實現快速、低成本的智能體程式碼編寫。

了解 Minimax M2 的 VRAM 需求，並透過 Novita AI 探索推薦的 GPU 與 API 解決方案，實現最佳部署效能。

探索在 Claude Code 中使用 MiniMax-M2 進行編碼與自動化的最佳實踐，最大化速度與效率。

學習如何在 Cursor 中使用 Kimi K2，克服整合挑戰並提升開發環境效率。

了解什麼是提示詞快取，以及它如何幫助開發者有效降低使用大型語言模型時的延遲與成本。

從效能、速度與成本三個面向比較 GLM-4.6 與 Minimax-M2，幫助你找到兼顧能力與效率、最適合工作流程的模型。

學習如何在 Novita AI 部署自訂 AI 模型，並與 Cursor IDE 整合。完整指南包含工具呼叫設定與疑難排解步驟。