Relace Search är Relaces modell bakom Fast Agentic Search. Syftet är att förstå de delar av en kodbas som är relevanta för användarens fråga och returnera avgränsade fynd. Tillverkarens arbetsflöde utforskar vanligtvis kodarkivet under fyra eller fem turer med parallella verktygsanrop innan relevanta filer och radintervall rapporteras.
Indata är en kodbas och en undersökningsfråga. Den dokumenterade verktygsuppsättningen omfattar visning av filer och kataloger, textsökning, skalkommandon och en återrapporteringsfunktion. Modellen föreslår verktygsanropen, och en applikation som kör sökloopen utför dem mot kodarkivet. De resulterande observationerna läggs till i konversationen före nästa modelltur.
Relace tränar modellen mot en särskild systemprompt, användarpromptmall och verktygsscheman. Tillverkaren varnar för att ändringar av dessa konventioner kan försämra sökkvaliteten eller leda till oväntat beteende. Bevara verktygens och argumentens exakta betydelser när du förbereder tillverkarens arbetsflöde, i stället för att ersätta dem med liknande namngivna verktyg som beter sig annorlunda.
Vid felsökning frågar du var det observerade beteendet är implementerat och vilka villkor som påverkar det. Ange symtomet, det förväntade resultatet och eventuell känd ingångspunkt. En användbar sökrapport identifierar relevant implementation, relaterade kontroller och underlaget för en möjlig orsak. Den ger kontext för ett senare kodningssteg i stället för att redigera kodarkivet som en del av informationshämtningen.
För en funktionsbegäran ber du sökmodellen lokalisera det aktuella flödet, de gränssnitt som en ändring skulle påverka och de filer som fastställer det befintliga beteendet. Rapporten ska ange sökvägar relativt kodarkivets rot och användbara radintervall. Relaces prompt skiljer uttryckligen befintliga relevanta filer från ett förslag om att en ny fil kan behövas: ett spekulativt filnamn ska inte rapporteras som en funnen fil.
Slutleveransen är en förklaring och en uppsättning relevanta platser i källkoden. För denna kontext vidare till det huvudsakliga kodningsflödet tillsammans med den ursprungliga begäran och eventuella olösta frågor. Enbart en lista med sökvägar är mindre användbar än en lista som förklarar varför varje plats spelar roll; att hålla underlaget fokuserat undviker också att orelaterat material från kodarkivet skickas till nästa steg.
", "aboutText": "Relace Search är Relaces modell bakom Fast Agentic Search. Syftet är att förstå de delar av en kodbas som är relevanta för användarens fråga och returnera avgränsade fynd. Tillverkarens arbetsflöde utforskar vanligtvis kodarkivet under fyra eller fem turer med parallella verktygsanrop innan relevanta filer och radintervall rapporteras.\n\nIndata är en kodbas och en undersökningsfråga. Den dokumenterade verktygsuppsättningen omfattar visning av filer och kataloger, textsökning, skalkommandon och en återrapporteringsfunktion. Modellen föreslår verktygsanropen, och en applikation som kör sökloopen utför dem mot kodarkivet. De resulterande observationerna läggs till i konversationen före nästa modelltur.\n\nRelace tränar modellen mot en särskild systemprompt, användarpromptmall och verktygsscheman. Tillverkaren varnar för att ändringar av dessa konventioner kan försämra sökkvaliteten eller leda till oväntat beteende. Bevara verktygens och argumentens exakta betydelser när du förbereder tillverkarens arbetsflöde, i stället för att ersätta dem med liknande namngivna verktyg som beter sig annorlunda.\n\nVid felsökning frågar du var det observerade beteendet är implementerat och vilka villkor som påverkar det. Ange symtomet, det förväntade resultatet och eventuell känd ingångspunkt. En användbar sökrapport identifierar relevant implementation, relaterade kontroller och underlaget för en möjlig orsak. Den ger kontext för ett senare kodningssteg i stället för att redigera kodarkivet som en del av informationshämtningen.\n\nFör en funktionsbegäran ber du sökmodellen lokalisera det aktuella flödet, de gränssnitt som en ändring skulle påverka och de filer som fastställer det befintliga beteendet. Rapporten ska ange sökvägar relativt kodarkivets rot och användbara radintervall. Relaces prompt skiljer uttryckligen befintliga relevanta filer från ett förslag om att en ny fil kan behövas: ett spekulativt filnamn ska inte rapporteras som en funnen fil.\n\nSlutleveransen är en förklaring och en uppsättning relevanta platser i källkoden. För denna kontext vidare till det huvudsakliga kodningsflödet tillsammans med den ursprungliga begäran och eventuella olösta frågor. Enbart en lista med sökvägar är mindre användbar än en lista som förklarar varför varje plats spelar roll; att hålla underlaget fokuserat undviker också att orelaterat material från kodarkivet skickas till nästa steg.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
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 är en modell för informationshämtning ur kodbaser för kodningsagenter. Den utforskar filer genom ett särskilt sökverktygsgränssnitt och rapporterar relevanta sökvägar och radintervall, vilket ger den huvudsakliga kodmodellen avgränsad kontext för uppgiften.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Relace Search är Relaces modell bakom Fast Agentic Search. Syftet är att förstå de delar av en kodbas som är relevanta för användarens fråga och returnera avgränsade fynd. Tillverkarens arbetsflöde utforskar vanligtvis kodarkivet under fyra eller fem turer med parallella verktygsanrop innan relevanta filer och radintervall rapporteras.
Indata är en kodbas och en undersökningsfråga. Den dokumenterade verktygsuppsättningen omfattar visning av filer och kataloger, textsökning, skalkommandon och en återrapporteringsfunktion. Modellen föreslår verktygsanropen, och en applikation som kör sökloopen utför dem mot kodarkivet. De resulterande observationerna läggs till i konversationen före nästa modelltur.
Relace tränar modellen mot en särskild systemprompt, användarpromptmall och verktygsscheman. Tillverkaren varnar för att ändringar av dessa konventioner kan försämra sökkvaliteten eller leda till oväntat beteende. Bevara verktygens och argumentens exakta betydelser när du förbereder tillverkarens arbetsflöde, i stället för att ersätta dem med liknande namngivna verktyg som beter sig annorlunda.
Vid felsökning frågar du var det observerade beteendet är implementerat och vilka villkor som påverkar det. Ange symtomet, det förväntade resultatet och eventuell känd ingångspunkt. En användbar sökrapport identifierar relevant implementation, relaterade kontroller och underlaget för en möjlig orsak. Den ger kontext för ett senare kodningssteg i stället för att redigera kodarkivet som en del av informationshämtningen.
För en funktionsbegäran ber du sökmodellen lokalisera det aktuella flödet, de gränssnitt som en ändring skulle påverka och de filer som fastställer det befintliga beteendet. Rapporten ska ange sökvägar relativt kodarkivets rot och användbara radintervall. Relaces prompt skiljer uttryckligen befintliga relevanta filer från ett förslag om att en ny fil kan behövas: ett spekulativt filnamn ska inte rapporteras som en funnen fil.
Slutleveransen är en förklaring och en uppsättning relevanta platser i källkoden. För denna kontext vidare till det huvudsakliga kodningsflödet tillsammans med den ursprungliga begäran och eventuella olösta frågor. Enbart en lista med sökvägar är mindre användbar än en lista som förklarar varför varje plats spelar roll; att hålla underlaget fokuserat undviker också att orelaterat material från kodarkivet skickas till nästa steg.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser relace/relace-search | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra relace/relace-search
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
relace/relace-searchRelace Search är en modell för informationshämtning ur kodbaser för kodningsagenter. Den utforskar filer genom ett särskilt sökverktygsgränssnitt och rapporterar relevanta sökvägar och radintervall, vilket ger den huvudsakliga kodmodellen avgränsad kontext för uppgiften.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Relace Search är Relaces modell bakom Fast Agentic Search. Syftet är att förstå de delar av en kodbas som är relevanta för användarens fråga och returnera avgränsade fynd. Tillverkarens arbetsflöde utforskar vanligtvis kodarkivet under fyra eller fem turer med parallella verktygsanrop innan relevanta filer och radintervall rapporteras.
Indata är en kodbas och en undersökningsfråga. Den dokumenterade verktygsuppsättningen omfattar visning av filer och kataloger, textsökning, skalkommandon och en återrapporteringsfunktion. Modellen föreslår verktygsanropen, och en applikation som kör sökloopen utför dem mot kodarkivet. De resulterande observationerna läggs till i konversationen före nästa modelltur.
Relace tränar modellen mot en särskild systemprompt, användarpromptmall och verktygsscheman. Tillverkaren varnar för att ändringar av dessa konventioner kan försämra sökkvaliteten eller leda till oväntat beteende. Bevara verktygens och argumentens exakta betydelser när du förbereder tillverkarens arbetsflöde, i stället för att ersätta dem med liknande namngivna verktyg som beter sig annorlunda.
Vid felsökning frågar du var det observerade beteendet är implementerat och vilka villkor som påverkar det. Ange symtomet, det förväntade resultatet och eventuell känd ingångspunkt. En användbar sökrapport identifierar relevant implementation, relaterade kontroller och underlaget för en möjlig orsak. Den ger kontext för ett senare kodningssteg i stället för att redigera kodarkivet som en del av informationshämtningen.
För en funktionsbegäran ber du sökmodellen lokalisera det aktuella flödet, de gränssnitt som en ändring skulle påverka och de filer som fastställer det befintliga beteendet. Rapporten ska ange sökvägar relativt kodarkivets rot och användbara radintervall. Relaces prompt skiljer uttryckligen befintliga relevanta filer från ett förslag om att en ny fil kan behövas: ett spekulativt filnamn ska inte rapporteras som en funnen fil.
Slutleveransen är en förklaring och en uppsättning relevanta platser i källkoden. För denna kontext vidare till det huvudsakliga kodningsflödet tillsammans med den ursprungliga begäran och eventuella olösta frågor. Enbart en lista med sökvägar är mindre användbar än en lista som förklarar varför varje plats spelar roll; att hålla underlaget fokuserat undviker också att orelaterat material från kodarkivet skickas till nästa steg.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser relace/relace-search | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.002 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.006 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "relace/relace-search",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra relace/relace-search
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
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.