CommandCodeAI / CommandCodeAI/command-code

muse spark 1.3 contributor usage bug

Đang mở
#799 2 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Không có dữ liệu ngôn ngữ
Star
4k
Fork
350
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Summary

I've used muse spark 1.2 contributor and it it'd been the cheapest model to use at command-code, today was charged my go plan and
started to solve some bugs on a project with 1.3 contributor, only with 54.1m tokens I hit my limits, it means I spent 3 credits on only 54m
tokens. The last month I did 1.2b tokens with 10 credits, doing some numbers it means the performance on my go plan is 666% worst. I hope I
get a reset or part of my credits back.

Expected Behavior

with 300k of cache input I was supposed to get 1 billion tokens on muse spark with 3 credits, I only got 55m.

Actual Behavior

Most of the conversation wasn't cached.

Steps to reproduce the issue

Just coding with muse spark 1.3 contributor

Command Code Version

1.46.0

Operating System

Windows

Terminal/IDE

Unknown

Shell

cmd.exe

Session file (optional)

6a9ce306-af51-4823-b044-d6e85a1eabc7.meta.json

command-code-session-6a9ce306.md

I couldn't upload the session as jsonl.

Fix prompt (optional)

No response

Additional context

No response

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc xem xét siêu dữ liệu phiên và bản ghi phiên đính kèm, sau đó tái hiện mức sử dụng được báo cáo với Command Code 1.46.0, Muse Spark 1.3 Contributor và môi trường Windows cmd.exe đã nêu. So sánh việc hạch toán bộ nhớ đệm, mức sử dụng token và mức tiêu thụ credit với hành vi dự kiến; công việc được xem là hoàn tất khi xác định được một lỗi sản phẩm có thể tái hiện hoặc ghi lại lý do mức sử dụng được báo cáo là đúng như dự kiến.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Lĩnh vực
ai, cli
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
28/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.