Edgee Turbo Models Edgee Turbo Models是一个模型加速服务，为开发者提供在Claude Code中运行多种开源模型的高速体验，月费29美元。 热门评论 PH 用户Hey Product Hunt 👋我是Sacha，Edgee的联合创始人。讲个故事。几周前，我用Claude Code配合Opus做一个重构。模型很清楚要做什么，但我只能坐着看一个500行的文件一个token一个token地往外蹦。一个文件就花了两分钟。再乘以智能体循环里的每一步，你就会意识到：速度是每次编码会话里隐藏的代价。差不多同一时间，我开始测试像GLM和Kimi K2.7这样的开源模型。它们在编码任务上的质量确实令人印象深刻。但标准端点的速度甚至比闭源模型还慢。而且配置起来很痛苦：API keys、代码改动、重写CLAUDE md、重新配置MCP servers。这就是我们打造Edgee Turbo Models要解决的问题。它的功能：→ 直接在Claude Code中运行前沿开源模型（GLM 5.1、Kimi K2.7 Code、Kimi K2.6、MiniMax 2.7）。→ 速度是标准端点的4倍（约200 tok/s vs 约50）。→ 固定费用$29/月。没有按量计费的token账单，你的智能体越努力干活，费用也不会涨。→ 2分钟设置。你的CLAUDE md、MCP servers以及整个配置都原封不动。有个重要的事情我想先说清楚，因为肯定有人会问：Turbo并不是这些模型的精简版或量化版。它们是完整的开放权重checkpoint。Turbo只是改变了它们的服务方式，基于专为原始速度构建的高吞吐推理基础设施，而不是共享的best-effort端点。输出完全一样，只是更快。这与我们之前的发布如何配合：- Compression：每次请求使用更少的token- Teams：查看谁用了什么，按repo、按PR统计- Fallback Models：当Claude或Copilot触达限制时继续工作- Turbo Models：以高端速度运行开源模型，固定价格结合在一起，就是我们的Agent Gateway的Route + Compress + Observe栈。今天我们在发布速度层。为什么是现在：《经济学人》本周发表了一篇文章，确认token堆积的时代已经结束，公司正在转向更便宜的模型。开源模型显然是答案的一部分。而Turbo让它们真正可用。有几个问题想听听你的反馈：→ 你最想尝试哪个开源编码模型？→ 固定每月$29的价格合适，还是你更倾向于按量计费？→ 我们还应该把哪些模型加入Turbo阵容？我会全天在评论区。感谢你的关注🙏PH 用户能够通过Claude Code运行不同模型真的很酷。可以在会话中切换模型吗？还是每个项目固定？PH 用户你们计划向Turbo阵容添加更多模型吗？特别想知道DeepSeek V4和Qwen 3.5 Coder。另外，Turbo将来会支持Codex，还是只支持Claude Code？PH 用户对于任何运行智能体循环且不可预测的人来说，每月固定$29而不是按量计费是正确的选择。基于token定价最糟糕的部分就是永远不知道最终账单是多少，等到知道时已经晚了。另外，能够在不改代码、不重写配置的情况下切换开源模型，消除了尝试它们的最大障碍。大多数人坚持使用自己熟悉的工具，不是因为替代品不够好，而是因为切换太痛苦。PH 用户通过网关代理Claude Code的API调用，无需改代码就能路由到Kimi K2.7或MiniMax，这是很干净的架构。我们在智能体工作流中遇到过吞吐量上限，任务延迟会迅速累积，所以4倍速的说法很有趣。Edgee是否支持模型在会话中达到速率限制时自动回退？PH 用户对于不可预测的智能体循环，固定费率的方式很赞，很兴奋能用这种速度测试 Kimi K2.7 Code。恭喜你发布这个产品，@sachamorard 热门产品Nicolas Girardot2026-06-16原文 打开互动版
我是Sacha，Edgee的联合创始人。
讲个故事。几周前，我用Claude Code配合Opus做一个重构。模型很清楚要做什么，但我只能坐着看一个500行的文件一个token一个token地往外蹦。一个文件就花了两分钟。再乘以智能体循环里的每一步，你就会意识到：速度是每次编码会话里隐藏的代价。
差不多同一时间，我开始测试像GLM和Kimi K2.7这样的开源模型。它们在编码任务上的质量确实令人印象深刻。
但标准端点的速度甚至比闭源模型还慢。而且配置起来很痛苦：API keys、代码改动、重写CLAUDE md、重新配置MCP servers。
这就是我们打造Edgee Turbo Models要解决的问题。
它的功能：
→ 直接在Claude Code中运行前沿开源模型（GLM 5.1、Kimi K2.7 Code、Kimi K2.6、MiniMax 2.7）。
→ 速度是标准端点的4倍（约200 tok/s vs 约50）。
→ 固定费用$29/月。没有按量计费的token账单，你的智能体越努力干活，费用也不会涨。
→ 2分钟设置。你的CLAUDE md、MCP servers以及整个配置都原封不动。
有个重要的事情我想先说清楚，因为肯定有人会问：
Turbo并不是这些模型的精简版或量化版。它们是完整的开放权重checkpoint。Turbo只是改变了它们的服务方式，基于专为原始速度构建的高吞吐推理基础设施，而不是共享的best-effort端点。输出完全一样，只是更快。
这与我们之前的发布如何配合：
- Compression：每次请求使用更少的token
- Teams：查看谁用了什么，按repo、按PR统计
- Fallback Models：当Claude或Copilot触达限制时继续工作
- Turbo Models：以高端速度运行开源模型，固定价格
结合在一起，就是我们的Agent Gateway的Route + Compress + Observe栈。今天我们在发布速度层。
为什么是现在：《经济学人》本周发表了一篇文章，确认token堆积的时代已经结束，公司正在转向更便宜的模型。开源模型显然是答案的一部分。而Turbo让它们真正可用。
有几个问题想听听你的反馈：
→ 你最想尝试哪个开源编码模型？
→ 固定每月$29的价格合适，还是你更倾向于按量计费？
→ 我们还应该把哪些模型加入Turbo阵容？
我会全天在评论区。感谢你的关注🙏