還好,到現在為止沒網路上說的那樣不堪,真想請一個月長假把它好好看完。
如果連孤本都看完,接下來我就不知道該怎麼辦了?
要去哪裡找到最後的幾冊?
真的走到那步,我只好回過頭擁抱 Vim 了?
方法 1:Console 介面
方法 2:用 curl 直接問 API(更準)
打開 cmd 或 PowerShell,把 YOUR_KEY 換成你的 API key:
curl https://api.anthropic.com/v1/organizations/rate_limits ^
-H "anthropic-version: 2023-06-01" ^
-H "x-api-key: YOUR_KEY"
回傳的 JSON 裡會直接告訴你每個模型的 RPM/ITPM/OTPM,對照下面的表就知道 Tier:
| Tier | Sonnet RPM | Sonnet ITPM |
|---|---|---|
| 1 | 50 | 30,000 |
| 2 | 1,000 | 80,000 |
| 3 | 2,000 | 800,000 |
| 4 | 4,000 | 2,000,000 |
直接搜你的翻譯工具程式碼,看 system 那段:
# 在你的翻譯工具資料夾
findstr /S "cache_control" *.py
或更簡單:跑一次翻譯,在你的程式裡 print 出 response.usage,看有沒有這兩個欄位:
cache_creation_input_tokens(第一次跑會有)cache_read_input_tokens(第二次以後會有)兩個都是 0 → 沒開 caching。
既然你選「注重速度,可以掛著等」,Batch API 是完美解答。我直接幫你準備好可以丟給 Claude Code 的修改說明。
以你 800 頁論文為例:
| 方案 | 時間 | 你需要在電腦旁 |
|---|---|---|
| 現況 | ~4 小時 | 全程 |
| + Prompt caching | ~3 小時 | 全程 |
| + Tier 升級 (-> 2) | ~30 分鐘 | 全程 |
| 改 Batch API | 1–2 小時 | 0 分鐘(掛著等) |
| Batch + Tier 升級 | 1–2 小時 | 0 分鐘 |
Batch API 對你的價值不只是「快」,而是「解放你的時間」 — 提交完就可以關電腦睡覺,醒來結果就在那。
成本方面:800 頁論文(假設 50 萬 input tokens、20 萬 output tokens)大致估算:
| 方案 | 預估成本(粗估) |
|---|---|
| 現況 | ~$4.50 |
| + Caching | ~$3.00 |
| + Batch API | ~$2.25 |
| Caching + Batch | ~$1.50 |
數字僅供參考,實際看你的文件密度。改完最多省 2/3 成本,外加 4 小時變 1-2 小時、還不用顧。
整個工作流就完整了。