第 3 期 · 2026年8月2日 · 7 月 26 日至 8 月 2 日当周
本期雷达监控了 32 个工具的 63 个来源，发布 32 条变化；这里是最值得注意的十条，按重要性排序。每条都带流水线抓到的前后对照证据，别只听我们说，展开看原文。
DeepSeek 高峰时段（北京时间 9:00–12:00 和 14:00–18:00）价格将涨到平时的两倍，具体生效日期还未公布。批处理任务和对延迟不敏感的负载，现在就值得考虑挪到平峰时段。
API 定价在高峰时段（北京时间 9:00–12:00 和 14:00–18:00，UTC+8）每天增加 2 倍。影响所有计费项目。生效日期待官方公告。
从 7 月 31 日起，GitHub Copilot 在 Chat、inline edits 和 agent 模式里都下线了 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 3 Flash。Copilot Enterprise 管理员需要通过策略设置启用 Gemini 3.1 Pro（Preview）和 Gemini 3.6 Flash，仍指定旧模型名的用户会直接失去访问权限。
用户必须从 Gemini 2.5 Pro 迁移到 Gemini 3.1 Pro (Preview)，从 Gemini 3 Flash 迁移到 Gemini 3.6 Flash。Copilot Enterprise 管理员需要通过策略设置启用替代模型。弃用的模型在 Copilot Chat、内联编辑、ask/agent 模式和代码补全中不再可用。
github.blog · 另有 1 个来源报告了同一变化
deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 这两个模型名 7 月 24 日已经停用，分别对应 deepseek-v4-flash 的非思考模式和思考模式。代码里如果还在调旧名字，跑的其实是改名后的模型，未必是当初测试过的那个。
使用这些旧版模型名称的 API 用户必须在弃用日期前迁移至 deepseek-v4-flash，以避免服务中断。
api-docs.deepseek.com · 另有 1 个来源报告了同一变化
Vercel AI SDK 的 Anthropic provider 现在把 thinking token 计入 reasoning token 用量，不再算在别的字段里。凡是靠读取 token usage 算成本、配额或 reasoning 模式开销的代码，升级后都该重新核对一下数字。
使用 @ai-sdk/anthropic 的开发者将在令牌使用指标中看到思考令牌被正确分类，改进成本跟踪和 API 使用可见性。
OpenAI 把 Priority Processing 换成了 Fast mode，现有的 Priority Processing 流量会自动迁移。行为预期不变，但文档、看板或账单导出里写死旧名字的地方都要跟着改。
使用 priority processing 的 API 用户将自动迁移到新的 Fast mode 服务；品牌从 'Priority processing' 更改为 'Fast mode'。
mem0 Python SDK 的 delete_all() 以前只拉一页向量存储的数据就结束，超出单页（多数存储默认约 100 条）的记忆会被静默留下，现在改成按 1000 条分批翻页删除。之前出于合规或隐私原因调用过 delete_all() 的，值得确认数据是不是真的删干净了。
拥有超过单页内存数量的账户现在将正确删除所有内存，而不是静默留下剩余部分。
以前 Copilot app 的访问权限跟着 Copilot CLI 策略走，现在有了独立策略，选项和 CLI 一样（全部启用、全部禁用、或交给各组织自行决定）。之前靠关掉 CLI 顺带关闭 app 的管理员，现在得单独给 app 设策略。
企业和组织管理员现在可以通过专用策略独立控制对 Copilot app 的访问，有三个选项：在所有地方启用、在所有地方禁用或让组织决定。可以更精细地控制团队可以使用哪些 Copilot 客户端。
Neon 现在支持项目级授权，不用再局限于整个组织。如果之前因为没有项目级权限，只能给外包或部分团队开整个组织的访问权限，这个变通做法现在可以取消了。
用户现在可以在项目级别授予访问权限，而不是组织级别，提供更细粒度的访问控制，并改进了管理多个项目的组织的安全性。
neon.com · 另有 1 个来源报告了同一变化
Vercel AI Gateway 现在只需一个字段就能把请求固定在美国或欧盟区域，对网关背后所有 provider 都生效，每次响应还会带上实际服务区域。之前因为数据驻留要求用不了这个网关的，这条值得重新评估。
AI Gateway 用户现在可以通过单个字段控制请求路由到特定地区（US 或 EU），为所有供应商提供更好的数据驻留控制和性能优化。
vercel.com · 另有 1 个来源报告了同一变化
Kimi K3 在 Together AI 上定价为每百万输入 token 3 美元、输出 15 美元，缓存输入 0.3 美元。可以拿这几个数字跟现在用的同级模型对比一下成本。
开发者现在可以在 Together AI 平台上使用 Kimi K3 模型，输入成本为 $3.00，输出成本为 $15.00，加上输入的 $0.30 缓存选项。
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