Relace Search es el modelo de Relace que impulsa Fast Agentic Search. Su propósito es comprender las partes de una base de código pertinentes para la pregunta del usuario y devolver hallazgos concretos. El flujo del fabricante suele explorar el repositorio a lo largo de cuatro o cinco turnos de llamadas paralelas a herramientas antes de informar de los archivos y los intervalos de líneas pertinentes.
La entrada es una base de código y una pregunta de investigación. El conjunto de herramientas documentado incluye visualización de archivos y directorios, búsqueda de texto, comandos de shell y una función para comunicar los resultados. El modelo propone las llamadas a herramientas, y una aplicación que ejecuta el ciclo de búsqueda las realiza sobre el repositorio. Las observaciones resultantes se añaden a la conversación antes del siguiente turno del modelo.
Relace entrena el modelo con un mensaje de sistema, una plantilla de prompt de usuario y esquemas de herramientas específicos. El fabricante advierte de que cambiar esas convenciones puede degradar la calidad de la búsqueda o provocar un comportamiento inesperado. Conserva los significados exactos de las herramientas y sus argumentos al preparar el flujo del fabricante, en lugar de sustituirlos por herramientas de nombres parecidos que se comporten de otro modo.
Para una investigación de depuración, pregunta dónde se implementa el comportamiento observado y qué condiciones influyen en él. Proporciona el síntoma, el resultado esperado y cualquier punto de entrada conocido. Un informe de búsqueda útil identifica la implementación pertinente, las comprobaciones relacionadas y las evidencias de una posible causa. Proporciona contexto para un paso posterior de programación, en lugar de editar el repositorio como parte de la tarea de recuperación.
Para una solicitud de funcionalidad, pide al modelo de búsqueda que localice el flujo actual, las interfaces a las que afectaría un cambio y los archivos que establecen el comportamiento existente. El informe debe identificar las rutas relativas a la raíz del repositorio y los intervalos de líneas útiles. El prompt de Relace separa específicamente los archivos existentes pertinentes de la sugerencia de que quizá se necesite un archivo nuevo: un nombre de archivo especulativo no debe presentarse como un archivo encontrado.
El resultado final es una explicación y un conjunto de ubicaciones pertinentes del código fuente. Transfiere ese contexto al flujo principal de programación con la solicitud original y cualquier pregunta sin resolver. Una lista de rutas por sí sola es menos útil que una lista que explique por qué importa cada ubicación; mantener las evidencias centradas también evita enviar material del repositorio no relacionado al siguiente paso.
", "aboutText": "Relace Search es el modelo de Relace que impulsa Fast Agentic Search. Su propósito es comprender las partes de una base de código pertinentes para la pregunta del usuario y devolver hallazgos concretos. El flujo del fabricante suele explorar el repositorio a lo largo de cuatro o cinco turnos de llamadas paralelas a herramientas antes de informar de los archivos y los intervalos de líneas pertinentes.\n\nLa entrada es una base de código y una pregunta de investigación. El conjunto de herramientas documentado incluye visualización de archivos y directorios, búsqueda de texto, comandos de shell y una función para comunicar los resultados. El modelo propone las llamadas a herramientas, y una aplicación que ejecuta el ciclo de búsqueda las realiza sobre el repositorio. Las observaciones resultantes se añaden a la conversación antes del siguiente turno del modelo.\n\nRelace entrena el modelo con un mensaje de sistema, una plantilla de prompt de usuario y esquemas de herramientas específicos. El fabricante advierte de que cambiar esas convenciones puede degradar la calidad de la búsqueda o provocar un comportamiento inesperado. Conserva los significados exactos de las herramientas y sus argumentos al preparar el flujo del fabricante, en lugar de sustituirlos por herramientas de nombres parecidos que se comporten de otro modo.\n\nPara una investigación de depuración, pregunta dónde se implementa el comportamiento observado y qué condiciones influyen en él. Proporciona el síntoma, el resultado esperado y cualquier punto de entrada conocido. Un informe de búsqueda útil identifica la implementación pertinente, las comprobaciones relacionadas y las evidencias de una posible causa. Proporciona contexto para un paso posterior de programación, en lugar de editar el repositorio como parte de la tarea de recuperación.\n\nPara una solicitud de funcionalidad, pide al modelo de búsqueda que localice el flujo actual, las interfaces a las que afectaría un cambio y los archivos que establecen el comportamiento existente. El informe debe identificar las rutas relativas a la raíz del repositorio y los intervalos de líneas útiles. El prompt de Relace separa específicamente los archivos existentes pertinentes de la sugerencia de que quizá se necesite un archivo nuevo: un nombre de archivo especulativo no debe presentarse como un archivo encontrado.\n\nEl resultado final es una explicación y un conjunto de ubicaciones pertinentes del código fuente. Transfiere ese contexto al flujo principal de programación con la solicitud original y cualquier pregunta sin resolver. Una lista de rutas por sí sola es menos útil que una lista que explique por qué importa cada ubicación; mantener las evidencias centradas también evita enviar material del repositorio no relacionado al siguiente paso.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Locate a defect in supplied codebase excerpts\n\nLocate where an empty cart total becomes None using only these excerpts: cart.py:10 def total(items):; 11 if not items: return None; 12 return sum(items). checkout.py:7 amount = total(items); 8 display(amount). Expected empty total is 0. Return relevant existing file/line ranges and why they matter; do not edit code or invent files.A focused source-location report linking the implementation and consumer to the symptom.Report only the supplied existing paths and line ranges, distinguishing the cause from its downstream use.relace/relace-searchRelace Search es un modelo de recuperación de información de bases de código para agentes de programación. Explora archivos mediante una interfaz específica de herramientas de búsqueda e informa de las rutas y los intervalos de líneas pertinentes, dando al modelo principal de programación contexto concreto para la tarea.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Relace Search es el modelo de Relace que impulsa Fast Agentic Search. Su propósito es comprender las partes de una base de código pertinentes para la pregunta del usuario y devolver hallazgos concretos. El flujo del fabricante suele explorar el repositorio a lo largo de cuatro o cinco turnos de llamadas paralelas a herramientas antes de informar de los archivos y los intervalos de líneas pertinentes.
La entrada es una base de código y una pregunta de investigación. El conjunto de herramientas documentado incluye visualización de archivos y directorios, búsqueda de texto, comandos de shell y una función para comunicar los resultados. El modelo propone las llamadas a herramientas, y una aplicación que ejecuta el ciclo de búsqueda las realiza sobre el repositorio. Las observaciones resultantes se añaden a la conversación antes del siguiente turno del modelo.
Relace entrena el modelo con un mensaje de sistema, una plantilla de prompt de usuario y esquemas de herramientas específicos. El fabricante advierte de que cambiar esas convenciones puede degradar la calidad de la búsqueda o provocar un comportamiento inesperado. Conserva los significados exactos de las herramientas y sus argumentos al preparar el flujo del fabricante, en lugar de sustituirlos por herramientas de nombres parecidos que se comporten de otro modo.
Para una investigación de depuración, pregunta dónde se implementa el comportamiento observado y qué condiciones influyen en él. Proporciona el síntoma, el resultado esperado y cualquier punto de entrada conocido. Un informe de búsqueda útil identifica la implementación pertinente, las comprobaciones relacionadas y las evidencias de una posible causa. Proporciona contexto para un paso posterior de programación, en lugar de editar el repositorio como parte de la tarea de recuperación.
Para una solicitud de funcionalidad, pide al modelo de búsqueda que localice el flujo actual, las interfaces a las que afectaría un cambio y los archivos que establecen el comportamiento existente. El informe debe identificar las rutas relativas a la raíz del repositorio y los intervalos de líneas útiles. El prompt de Relace separa específicamente los archivos existentes pertinentes de la sugerencia de que quizá se necesite un archivo nuevo: un nombre de archivo especulativo no debe presentarse como un archivo encontrado.
El resultado final es una explicación y un conjunto de ubicaciones pertinentes del código fuente. Transfiere ese contexto al flujo principal de programación con la solicitud original y cualquier pregunta sin resolver. Una lista de rutas por sí sola es menos útil que una lista que explique por qué importa cada ubicación; mantener las evidencias centradas también evita enviar material del repositorio no relacionado al siguiente paso.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites relace/relace-search | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "relace/relace-search", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='relace/relace-search',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='relace/relace-search',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra relace/relace-search
Usa las rutas de método indicadas arriba.
relace/relace-searchRelace Search es un modelo de recuperación de información de bases de código para agentes de programación. Explora archivos mediante una interfaz específica de herramientas de búsqueda e informa de las rutas y los intervalos de líneas pertinentes, dando al modelo principal de programación contexto concreto para la tarea.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Relace Search es el modelo de Relace que impulsa Fast Agentic Search. Su propósito es comprender las partes de una base de código pertinentes para la pregunta del usuario y devolver hallazgos concretos. El flujo del fabricante suele explorar el repositorio a lo largo de cuatro o cinco turnos de llamadas paralelas a herramientas antes de informar de los archivos y los intervalos de líneas pertinentes.
La entrada es una base de código y una pregunta de investigación. El conjunto de herramientas documentado incluye visualización de archivos y directorios, búsqueda de texto, comandos de shell y una función para comunicar los resultados. El modelo propone las llamadas a herramientas, y una aplicación que ejecuta el ciclo de búsqueda las realiza sobre el repositorio. Las observaciones resultantes se añaden a la conversación antes del siguiente turno del modelo.
Relace entrena el modelo con un mensaje de sistema, una plantilla de prompt de usuario y esquemas de herramientas específicos. El fabricante advierte de que cambiar esas convenciones puede degradar la calidad de la búsqueda o provocar un comportamiento inesperado. Conserva los significados exactos de las herramientas y sus argumentos al preparar el flujo del fabricante, en lugar de sustituirlos por herramientas de nombres parecidos que se comporten de otro modo.
Para una investigación de depuración, pregunta dónde se implementa el comportamiento observado y qué condiciones influyen en él. Proporciona el síntoma, el resultado esperado y cualquier punto de entrada conocido. Un informe de búsqueda útil identifica la implementación pertinente, las comprobaciones relacionadas y las evidencias de una posible causa. Proporciona contexto para un paso posterior de programación, en lugar de editar el repositorio como parte de la tarea de recuperación.
Para una solicitud de funcionalidad, pide al modelo de búsqueda que localice el flujo actual, las interfaces a las que afectaría un cambio y los archivos que establecen el comportamiento existente. El informe debe identificar las rutas relativas a la raíz del repositorio y los intervalos de líneas útiles. El prompt de Relace separa específicamente los archivos existentes pertinentes de la sugerencia de que quizá se necesite un archivo nuevo: un nombre de archivo especulativo no debe presentarse como un archivo encontrado.
El resultado final es una explicación y un conjunto de ubicaciones pertinentes del código fuente. Transfiere ese contexto al flujo principal de programación con la solicitud original y cualquier pregunta sin resolver. Una lista de rutas por sí sola es menos útil que una lista que explique por qué importa cada ubicación; mantener las evidencias centradas también evita enviar material del repositorio no relacionado al siguiente paso.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites relace/relace-search | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.002 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "relace/relace-search",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'relace/relace-search', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'relace/relace-search', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra relace/relace-search
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Locate a defect in supplied codebase excerpts\n\nLocate where an empty cart total becomes None using only these excerpts: cart.py:10 def total(items):; 11 if not items: return None; 12 return sum(items). checkout.py:7 amount = total(items); 8 display(amount). Expected empty total is 0. Return relevant existing file/line ranges and why they matter; do not edit code or invent files.A focused source-location report linking the implementation and consumer to the symptom.Report only the supplied existing paths and line ranges, distinguishing the cause from its downstream use.