lobechat and file rename

content.zh/docs/tools/_index.md

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+title: 先进工具
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+# 先进工具
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+## 前言
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+每个时代都有一些划时代的工具
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+## 目录
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+- [LLM系列](llms)
+  - [LobeChat](llms/lobechat)
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+## 开始使用
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+使用很简单，所需的资源都罗列好了，
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+点击左侧的 **T**able **o**f **C**ontent（**ToC**）查看具体的简介吧。
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+## 评论
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+{{< comments >}}

content.zh/docs/tools/llms/_index.md

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+title: LLM 系列
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+# LLM 系列
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+{{< hint warning >}}
+WIP - Working In Progress
+{{< /hint >}}
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+## 前言
+
+本页的主要目的是帮助各位快速定位到你们需要的内容。
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+## 目录
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+{{< columns >}}
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+- [LobeChat](lobechat/)
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+{{< /columns >}}
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+## 社区贡献者
+
+感谢对开源社区所做的贡献，他们在本资源库的建立中发挥了作用。
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+{{< columns >}}
+
+### 合计
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+- [James Zhou](/zh/posts/about/james-zhou/)
+
+### 开发
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+- [James Zhou](https://www.jamesflare.com)
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+<--->
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+### 板块
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+- [LobeChat]({{< relref "/docs/tools/llms/lobechat" >}})
+  - [James Zhou](https://www.jamesflare.com)
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+{{< /columns >}}
+
+## 加入我们
+
+你有两种贡献的方式，修正错误，以及完善内容。
+
+[![SCDocs Git Card](https://github-readme-stats.jamesflare.com/api/pin/?username=JamesFlare1212&repo=SCDocs&theme=github_dark_dimmed&show_owner=true)](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/)
+
+如果你希望提交改动，请以[Pull Request](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/pulls)的形式提出分支合并请求，而不是试图直接在主分支提交[Commit](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/commits/master)。
+
+### 修正错误
+
+如需修正错误，你需要在本项目的仓库提出[Issue](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/issues)。
+
+在提交 **PR**（[**P**ull **R**equest](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/pulls)）之前，我希望你充分在[Issue](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/issues)中讨论。
+
+### 完善内容
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+如果你想提出新的想法，我推荐你在[Discussions](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/discussions)提出，然后进行讨论，而不是提出[Issue](https://github.com/JamesFlare1212/SCDocs/issues)，因为这不是错误，而是改进。
+
+如果你有不错的内容，或者知道优质的创作者，欢迎投稿。
+
+## 评论
+
+{{< comments >}}

content.zh/docs/tools/llms/lobechat/_index.md

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+title: LobeChat
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+# LobeChat
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+![LobeChat](lobe-chat-ui.avif)
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+## 介绍
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+LobeChat是一个开源的前端项目支持多种LLM，你可以配置自己的API和模型供应商然后进行对话。
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+[![LobeChat Git Card](https://github-readme-stats.jamesflare.com/api/pin/?username=lobehub&repo=lobe-chat&theme=github_dark_dimmed&show_owner=true)](https://github.com/lobehub/lobe-chat)
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+作为一点福利，我们提供了一个在线的LobeChat，你可以直接访问[这里](https://lobe.jamesflare.com/)。我们配置好了多数API并且为你承担了这些费用，你只需要输入一个Access Password即可免费使用，不过我们不对此项服务的可用性做出保证。也就是说不要将重要业务依赖于此，通过逆向工程提取API盈利也是不被允许的。
+
+## Access Password
+
+Access Password是一个用于验证身份的字符串，你可以在[这里](https://lobe.jamesflare.com/settings/common)输入Access Password来使用LobeChat。Access Password是有时效性的，过期后你需要重新获取一个新的Access Password。
+
+我并不希望过多的人拥有Access Password，特别不是学校里的人。如需获取Access Password，请发送邮件到 support@jamesflare.com，邮件标题为“LobeChat Access Password”，邮件内容请回答 NKCS / DSAS 用的校务管理系统的网址是什么，或者它的名字叫什么。除此之外你还可以向已有的同学询问，或者联系Derick Jiang或者James Zhou，如果你能。
+
+我们正在寻找一种更好的自动化验证方式。
+
+## 可用模型
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+- GPT-3.5 Turbo
+- GPT-4 32K
+- Claude 3 Opus
+- Mixtral 8x7B
+- Qwen 1.5 14B Chat
+
+关于模型的实时可用性可以前去[这里](https://status.jamesflare.com/)查看，里面包含了我的所有服务。
+
+我个人推荐Claude 3 Opus，它的性能超过了GPT-4 0314仅次于GPT-4 Turbo。同时还支持多模态输入，你可以在单轮对话中输入多张图片。这很有趣，比如你有数张手写的实验记录，一起上传它们，然后就可以让Claude整理数据并且撰写实验报告。如果你有多页论文，也可以一同截图上传，这对Claude来说是小菜一碟。
+
+## 价格
+
+虽然你无需付钱，但是我还是希望你们了解一下这些API的价格，现阶段，它们依旧非常昂贵。如果你在未来要在自己的产品中使用，那么你需要考虑这些费用。
+
+|Model Name|Price of Input|Price of Output|
+|-|-|-|
+|GPT-3.5 Turbo|$0.50 / 1M tokens|$1.50 / 1M tokens|
+|GPT-4 32K|$60.00 / 1M tokens|$120.00 / 1M tokens|
+|Claude 3 Opus|$15.00 / 1M tokens|$75.00 / 1M tokens|
+|Mixtral 8x7B|$0.60 / 1M tokens|$0.60 / 1M tokens|
+|Qwen 1.5 14B Chat|$0.30 / 1M tokens|$0.30 / 1M tokens|
+
+Token是一个在LLM领域常用的单位，它代表一个分词，比如sunset就是两个token（sun和set），the的话就是一个token，中文字符每个都是2 token。
+
+这里的价格是以每百万token为单位的，也就是说你的对话越长，你需要支付的费用就越高。模型并没有记忆，“记忆”是通过上下文实现的，假设你在第一轮对话中用了输入了100个token，模型生成了500个token，那么你的费用就是100个输入token和500个输出token的总和。随后你追问一个50个token的问题，模型回答了200个token，那么你的费用就是150个token的输入和700个token的输出。如果不清除多余的上下文，不仅会造成费用的浪费，还会影响模型的性能。
+
+再来一个例子，假设你在单个请求中几乎用满了GPT-4 32K的32K Content Window，那么你的费用就差不多是两美元。一次对话就花了2美元，还不考虑输出更贵，这个价格是非常昂贵的，所以请务必注意你的输入和输出。
+
+## Content Window
+
+每个模型有它们的Content Window，也就是能容纳的最大输入长度。如果你的输入超过了这个长度，模型会报错。
+
+|Model Name|Content Window|
+|-|-|
+|GPT-3.5 Turbo|16k tokens|
+|GPT-4 32K|32k tokens|
+|Claude 3 Opus|200k tokens|
+|Mixtral 8x7B|32k tokens|
+|Qwen 1.5 14B Chat|32k tokens|
+
+## 性能
+
+不同模型有不同的性能，测试数据多种多样，但我更推荐[LMSYS Chatbot Arena Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard)它基于 Elo 算法，LoL和CS2的排名也是用的这个算法，它是一个非常著名的排名算法。
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+但我还是希望根据你们的实际使用环境来做选择，感觉好用就好。
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+## 评论
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+{{< comments >}}