Elige el modelo de IA que edita tus archivos de enrutamiento
Segment Route no funciona con un modelo fijo. Conectas un proveedor de IA en la nube mediante un endpoint API estándar, un modelo local en tu PC o el modelo integrado, y la elección determina dónde van tus prompts y cuánto te cuesta un error.
Tres formas de conectar un modelo
Un proveedor de IA en la nube
Un proveedor en la nube se accede mediante un endpoint API estándar; pegas la dirección del endpoint y tu clave API en la app. La clave se queda en tu PC. Los modelos grandes de la nube suelen manejar mejor un archivo de rutas largo o una cadena de redirecciones compleja. La consecuencia de privacidad es clara: tu prompt, incluido el texto de cualquier archivo que lea el agente, va a ese proveedor. El proveedor también puede cobrar por su uso, lo cual es un asunto entre tú y el proveedor. Piensa antes de dejar que el agente lea un archivo con nombres de host internos.
Un modelo en tu propio PC
Un modelo que se ejecuta localmente en tu PC es la opción cuando los archivos de rutas no deben salir de la máquina. Con un modelo local nada sale del PC, porque tus prompts van solo al endpoint del modelo que elijas y ese endpoint está en tu propia computadora. Los modelos locales suelen ser más pequeños que los de la nube, así que espera revisar el diff con más cuidado y dividir un trabajo grande en pasos pequeños. Usa el botón Probar para ver el tiempo de respuesta y la ventana de contexto antes de empezar.
El modelo integrado
El modelo integrado está listo para usar sin tu propio endpoint, así que es la forma más rápida de probar Segment Route después de la instalación. No ingresas una dirección ni una clave. Es adecuado para una primera tarea pequeña, como leer una lista de rutas y proponer una redirección, y te permite ver cómo se comportan las tarjetas, los diffs y los modos de aprobación. Cuando un trabajo crece más allá de lo que maneja bien, conecta un modelo más grande y ejecuta la misma tarea de nuevo.
Verifica la conexión con el botón Probar
El botón Probar verifica un endpoint antes de confiar en él. Muestra el tiempo de respuesta y la ventana de contexto, que es la cantidad de texto que el modelo puede retener a la vez. Un tiempo de respuesta corto hace más agradable una sesión larga con muchas tarjetas, y una ventana de contexto pequeña te indica que trabajes en un archivo de rutas a la vez en lugar de pegar toda la configuración. Si la prueba falla, verifica primero la dirección del endpoint y la clave, y luego vuelve a probar. Ejecuta la prueba cada vez que conectes un modelo o endpoint diferente, para conocer su tiempo de respuesta y ventana de contexto antes de la primera tarea.
Ajusta el modelo al trabajo
Usa un modelo más grande para trabajos con muchas partes móviles: reestructurar un archivo de rutas largo, razonar por qué una cadena de redirecciones se buclea, o comparar las reglas de dos capas. Usa un modelo más pequeño para ediciones pequeñas, como cambiar un código de 302 a 301 o añadir una ruta. La herramienta run_on_model envía un paso único y duro a un modelo más grande, así que el resto del chat puede quedarse en uno más pequeño. Eso mantiene el modelo grande para el momento en que importa, y tú sigues leyendo cada tarjeta y cada diff tú mismo.
La calidad varía de modelo a modelo, y ningún modelo es siempre correcto. Trata cada propuesta como un borrador. Lee el diff, ejecuta tu propio comando de prueba de configuración y pide la dirección para ver el código de estado real. Ask first es un valor predeterminado sensato para archivos en vivo, porque el agente se detiene antes de acciones que cambian algo, y Plan only te permite leer un plan antes de que se ejecute algo.
