CommandCodeAI / CommandCodeAI/command-code
muse spark 1.3 contributor usage bug
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- 主要語言
- 沒有語言資料
- 星號
- 4k
- 分支
- 350
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
描述
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
貢獻指南
這個儲存庫沒有索引到貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue,再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫,在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request,並在描述裡引用這個 Issue 編號。
研究方向
首先檢視隨附的工作階段中繼資料和工作階段記錄,然後使用 Command Code 1.46.0、Muse Spark 1.3 Contributor 以及所述的 Windows cmd.exe 環境重現回報的使用情況。將快取計費、權杖使用量和額度消耗與預期行為進行比較;完成標準是找出可重現的產品缺陷,或記錄說明回報的使用情況為何符合預期。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
評估
- 領域
- ai, cli
- Issue 類型
- 缺陷
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 活躍度
- 活躍
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 新手友好度
- 28/100