CommandCodeAI / CommandCodeAI/command-code
muse spark 1.3 contributor usage bug
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
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- 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