Pontos problemáticos do controle de custos
Em um desenvolvimento de longo prazo, a diferença no custo do token de diferentes modelos de IA pode ser de 5 a 10 vezes. O mecanismo flexível de troca de modelos da Plandex pode ter como objetivo resolver esse problema.
Etapas de implementação
- avaliação comparativa: comece com
set-model gpt-4-turboConclua o projeto da lógica do núcleo, registre o tempo decorrido da tarefa e o uso de tokens - uso hierárquicoMudar para
deepseek-v3Lida com a geração de código de modelo (redução de custo 80%), retém modelos de ordem superior para lidar com algoritmos complexos - Implementação localizadaExecução por meio do Docker Compose
./start_local.shPosteriormente, uma combinação de modelos de código aberto (por exemplo, Llama3) pode ser usada para controlar ainda mais os custos - monitoramento de usoA versão hospedada na nuvem oferece $20 alertas de crédito por mês, vem com uma chave de API que os usuários podem monitorar em tempo real por meio do painel do OpenRouter
advertência
- começar a usar
--light-contextO modo carrega arquivos-chave (por exemploplandex load core/ --light) Reduzir o consumo de tokens não essenciais - Para tarefas de baixa carga cognitiva, como a verificação gramatical, a análise nativa do tipo "tree-sitter" é preferível aos modelos de IA
- executar
plandex optimizeLimpeza automática de contextos obsoletos
Essa resposta foi extraída do artigoPlandex: um assistente de codificação de IA de código aberto com suporte para contextos ultralongosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar o controle de custos para o desenvolvimento colaborativo de vários modelos com o Plandex?
