快速扩展在线存储以服务超过 10 亿 ChatGPT 用户（第二部分）
了解 OpenAI 如何通过可靠的多租户、全球缓存和 Azure Cosmos DB 扩展 Habitat，为 ChatGPT 提供快 12 倍的读取速度。
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设计跨 OpenAI 模型提供商的故障转移
重新设计 Anthropic 的源代码管理
我们如何在两周内让 claude.ai 快了 3 倍
深入我们的性能冲刺：Claude 构建的基准测试、每个 Slack 讨论串运行的循环，以及让我们安全发布 3,000 项变更的护栏。
快速扩展在线存储以服务超过10亿ChatGPT用户
了解OpenAI如何将Habitat从一个Python库发展为一个全球分布式存储平台，服务于10亿ChatGPT用户和每秒2200万次请求。
Jalapeño 的首批结果显示其在 AI 推理方面具有行业领先的速度和效率
Jalapeño 是 OpenAI 的一款定制推理芯片，可提供更快、更节能的 AI 推理，为现代模型带来更高的吞吐量和更低的延迟。
我们如何在六个月内构建一个用于响应式语音 AI 的实时系统
GPT-Live 采用无轮次语音模型和低延迟架构，实现与 AI 的持续语音交互，带来更快、更自然的对话。
GPT-5.6 如何融合前沿智能与前沿效率
GPT-5.6 在模型、推理和智能体工作流方面提升了 AI 效率，帮助以每美元提供更有用的智能。
核心转储流行病学：修复一个存在18年的漏洞
OpenAI 工程师利用大规模核心转储分析来调试罕见的基础设施崩溃，发现了一个硬件故障和一个长期存在的软件漏洞。
利用 MRC（多路径可靠连接）释放大规模 AI 训练网络的潜力
OpenAI 推出 MRC（多路径可靠连接），这是一种通过 OCP 发布的新型超级计算机网络协议，旨在提升大规模 AI 训练集群的弹性和性能。
OpenAI 如何大规模提供低延迟语音 AI
OpenAI 如何重建其 WebRTC 技术栈，以低延迟、全球规模和无缝的对话轮次切换提供实时语音 AI。
构建 Claude Code 的经验教训：提示缓存就是一切
在 Claude Code 中优化提示缓存的最佳实践，包括如何最有效地构建提示、使用工具以及叠加压缩。
关于近期 Claude Code 质量报告的更新
使用 Responses API 中的 WebSockets 加速智能体工作流
深入探讨 Codex 智能体循环，展示 WebSockets 和连接范围缓存如何降低 API 开销并提升模型延迟。
超越速率限制：扩展对 Codex 和 Sora 的访问
OpenAI 如何构建一个结合速率限制、用量跟踪和积分的实时访问系统，以支持对 Sora 和 Codex 的持续访问。
扩展 PostgreSQL 以支撑 8 亿 ChatGPT 用户
深入了解 OpenAI 如何通过副本、缓存、速率限制和工作负载隔离，将 PostgreSQL 扩展至每秒数百万次查询。
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