Elige el modelo detrás de tus revisiones de logs
SmartCode Relay funciona con un proveedor de IA en la nube mediante un endpoint de API estándar, un modelo que se ejecuta en local en tu PC o el modelo integrado. Hay tres opciones. Tu elección decide qué texto sale del equipo, así que lee la nota de privacidad de cada opción.
Tres formas de conectar un modelo
Un proveedor de IA en la nube
Un proveedor de IA en la nube se conecta mediante un endpoint de API estándar y sirve para los pasos difíciles, como leer un conjunto largo de ajustes de servidor. El texto del prompt, incluido el de los archivos que lea el agente, va a ese proveedor, así que quita las direcciones IP de visitantes de los logs exportados cuando puedas. Revisa los términos del proveedor. Los cobros, si los hay, vienen del proveedor.
Un modelo en tu PC
Un modelo que se ejecuta en local en tu PC sirve para logs y ajustes que prefieres no enviar a ningún sitio. No sale nada del equipo. El tiempo de respuesta y la ventana de contexto útil dependen de tu hardware, así que pulsa Test para ver ambos antes de confiar en el modelo con un log largo.
El modelo integrado
El modelo integrado es la tercera opción, junto a un proveedor de IA en la nube y un modelo que se ejecuta en local en tu PC. Los prompts van solo al endpoint del modelo que elijas, y la página de privacidad enumera las funciones de red opcionales que usan la red. Léela primero.
Qué muestra el botón Test
El botón Test comprueba un endpoint antes de empezar una revisión. Muestra el tiempo de respuesta y la ventana de contexto, que te dice cuánto texto de logs y ajustes cabe en una sola petición. Si la prueba falla, revisa primero los datos del endpoint. Vuelve a probar tras los cambios.
Cómo elegir un modelo para la tarea
Usa un modelo más grande para las partes difíciles, como leer una configuración larga con muchas reglas, y uno más pequeño para ediciones menores como un valor de timeout. run_on_model envía un paso difícil a un modelo más grande, y el resto del chat sigue con el pequeño. Solo ese paso cambia.
La calidad varía entre modelos, así que revisa cada diff antes de aceptarlo. En modo Ask first el agente hace una pausa antes de cada cambio, y pruebas el resultado con tu propio comando de prueba en una copia. Los modelos se equivocan.
