Wybierz model AI stojący za zmianami na serwerze

PrimeCircuit nie przywiązuje Cię do jednego mózgu. Model wybierasz Ty: dostawcę AI w chmurze przez standardowy endpoint API, model działający na Twoim komputerze albo model wbudowany, a swój wybór możesz zmienić w dowolnej chwili.

Trzy sposoby podłączenia modelu

Dostawca AI w chmurze

Wpisz endpoint i klucz API od dostawcy AI w chmurze. Pasuje to do dużych zmian i długich plików pluginów, bo takie modele potrafią przeczytać więcej naraz. Klucz zostaje na Twoim komputerze, ale prompty trafiają do wybranego dostawcy, więc nie wpisuj w nich prywatnych danych. Dostawca może pobierać osobną opłatę.

Model na Twoim komputerze

Model działający lokalnie na Twoim komputerze trzyma wszystko na maszynie, więc nic z niej nie wychodzi. Pasuje to do prywatnych folderów serwera i pracy offline. Mniejsze modele lokalne mogą mieć kłopot z długimi plikami, więc dawaj im małe, jasne zadania, na przykład 1 zmianę configu naraz.

Model wbudowany

Model wbudowany nie potrzebuje endpointu ani klucza API, więc to łagodny sposób na wypróbowanie PrimeCircuit na małym pliku configu. Przy długich pluginach i trudnej logice możesz później chcieć większego modelu. Przełączenie to jedna wizyta w ustawieniach.

Sprawdź połączenie przyciskiem Test

Po wpisaniu endpointu naciśnij przycisk Test. Wysyła krótkie zapytanie, pokazuje czas odpowiedzi i podaje okno kontekstu, czyli ile tekstu model potrafi przeczytać naraz. Duży plik pluginu wymaga większego okna, więc sprawdź tę liczbę, zanim zaczniesz długie zadanie.

Dopasuj model do zadania

Używaj większego modelu do refaktoryzacji i złożonej logiki, a mniejszego do drobnych zmian, takich jak 1 zmieniona wartość. Gdy jeden krok jest zbyt trudny, run_on_model wysyła tylko ten krok do większego modelu, a reszta czatu zostaje przy Twoim zwykłym.

Jakość różni się między modelami. Sprawdzaj diff za każdym razem, gdy akceptujesz zmianę, i zostaw włączone Ask first, dopóki nie zaufasz temu, jak model radzi sobie z Twoimi plikami.