长任务能跑完
差别不在单题分数，在能不能跑完。公开评测里同分段的模型在 20 步以上的任务上会明显分化——有的中途超时放弃，有的跑到底。这个档位买的是后者。
1M
上下文窗口
25
轮 / 1,000 晶石（估算）
20×
相对最省模型的消耗
适合
- 跨模块重构
- 需要连续几十步的自主任务
- 难复现的 bug
不适合
- 简单改动——用它是浪费额度
成本明细
每百万 token 的挂牌价，也就是扣晶石的依据——就是上游官方列表价，可自行核对。
缓存读$0.2600$0.2600
输入$1.4000$1.4000
输出$4.4000$4.4000
同样数量的晶石能跑的轮数。
fast
pro
max
轮数按真实费率折算，取一轮 30k 输入 / 2k 输出的典型 agent 请求估算。
怎么用。 写进环境变量就能点名调用，不走别名默认路由。
环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.pixcode.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-px-..."
export ANTHROPIC_MODEL="pixcode-max"其他工具的接法见接入文档。