Elige el modelo que lee tus logs y configuraciones
Cascadia Merge envía tu solicitud a un modelo, y este decide qué herramienta llamar a continuación. Tú eliges el modelo, y esa elección determina dónde va tu texto de prompt. Las herramientas se mantienen iguales, desde read_file y grep hasta Shell, sin importar el modelo que conectes.
Dónde va tu texto de prompt
Proveedor de IA en la nube
Un proveedor de IA en la nube se conecta mediante un endpoint API estándar, que ingresas en la app junto con tu propia clave API. Con un modelo en la nube, el texto del prompt se envía a ese proveedor, al igual que el texto de cualquier archivo que lea el agente, como un log del servidor o serverconfig.json. Mantén la contraseña del servidor fuera del chat si no quieres que el proveedor la vea. Los secretos en la salida de las herramientas se enmascaran antes de llegar al modelo, y los prompts solo van al endpoint que elijas. Tu clave API permanece en tu PC. El proveedor puede cobrar por su uso bajo sus propios términos. Elige un modelo en la nube cuando ya tengas una cuenta con un proveedor.
Modelo en tu propia PC
Un modelo que se ejecuta localmente en tu PC es la opción para tu material más privado. Con un modelo local nada sale de la máquina: el texto del prompt y el texto de los archivos que lee el agente permanecen en tu PC. El agente sigue ejecutando las mismas herramientas, y cada acción sigue apareciendo como una tarjeta con su resultado real. La búsqueda web es opcional, y si la usas, una consulta de búsqueda se envía; las otras funciones de red opcionales se describen en la página de privacidad. Un modelo local es adecuado para trabajar en un archivo de configuración que contiene tu contraseña del servidor, o en cualquier otra tarea donde no quieras enviar el texto del archivo a un proveedor.
Modelo integrado
El modelo integrado está listo para usar sin tu propio endpoint, lo que lo convierte en la ruta más corta para una primera sesión. Es ideal para aprender cómo se comportan las tarjetas, los diffs y los tres modos de aprobación antes de conectar cualquier otra cosa: pídele que liste la carpeta de datos con list_dir, luego que lea serverconfig.json con read_file. Puedes conectar un modelo en la nube o uno local cuando quieras. Las tarjetas se ven igual sin importar el modelo que uses, así que puedes realizar una tarea pequeña con dos modelos y comparar las respuestas lado a lado.
Verifica la conexión con el botón Probar
El botón Probar verifica un endpoint, muestra el tiempo de respuesta y la ventana de contexto. La ventana de contexto es la cantidad de texto que un modelo puede leer de una sola vez, así que te indica si un log largo del servidor es probable que quepa. Ejecuta la prueba después de ingresar un endpoint y nuevamente después de cambiarlo. El tiempo de respuesta es cuánto tarda el modelo en responder a una solicitud de prueba breve, lo que ayuda al comparar dos proveedores. El resultado describe solo la conexión. No dice nada sobre qué tan bien el modelo lee tus archivos, así que sigue leyendo las tarjetas tú mismo, y una tarea de prueba pequeña, como listar la carpeta Mods, te dirá más.
Elegir un modelo para una tarea del servidor
Un modelo más grande es una opción razonable para un log largo o para un cambio que toque varios archivos, y un modelo más pequeño es suficiente para una edición pequeña, como cambiar MaxClients en serverconfig.json. La herramienta run_on_model envía un paso complejo a un modelo más grande mientras el resto de la sesión permanece con el modelo que elegiste. La herramienta task inicia sub-agentes que trabajan en archivos separados en paralelo, por ejemplo, el archivo de configuración y la carpeta Mods, y cada sub-agente informa de vuelta en el chat. Divide los trabajos grandes. Las entradas más cortas son más fáciles para cualquier modelo, y la calidad aún varía entre modelos.
La calidad varía entre modelos y proveedores, y un modelo puede malinterpretar un log o sugerir un valor incorrecto, así que lee el diff antes de aceptar un cambio. Ask first hace una pausa antes de las acciones que modifican algo y muestra el diff para aceptar, Plan only escribe los pasos como un plan y no ejecuta nada, y Auto-run actúa de inmediato. Cascadia Merge ejecuta tus herramientas. No hace que un modelo sea más preciso, y no reemplaza una prueba en una copia de tus saves.
