Modelle und Denkaufwand
Ein verfügbares Modell und den tatsächlich unterstützten Aufwand auswählen.
Vor einer Anfrage
Die Modellliste wird aus dem konfigurierten Konto oder Anbieter ermittelt. Ein Modellname in der Dokumentation verspricht keinen Zugriff für jedes Konto. Verfügbarkeit, Kompatibilität, Berechtigungen und verfügbares KI-Guthaben sind verschiedene Prüfungen.
- Öffnen Sie die Modellauswahl im Eingabefeld oder verwenden Sie
/model. - Durchsuchen Sie die verfügbare Liste und wählen Sie ein Modell.
- Wählen Sie im folgenden Menü einen von diesem Modell unterstützten Denkaufwand.
- Prüfen Sie vor dem Senden die Anzeige im Eingabefeld.
Sie können den Denkaufwand auch direkt mit /thinking öffnen. Mehr Aufwand kann länger dauern und mehr KI-Guthaben verbrauchen; er zertifiziert keinen Entwurf und garantiert keine Fertigstellung.
Fehlende oder veraltete Auswahl
Verwenden Sie gegebenenfalls Refresh available models. Schlägt die Ermittlung fehl, behalten Sie den Entwurf und prüfen Sie Verbindung oder Kontostatus. Fügen Sie keinen API-Schlüssel in die Nachricht ein, senden Sie die Anfrage nicht wiederholt und nehmen Sie keinen Modellwechsel der Anwendung an.
Bietet ein Modell weniger Denkeinstellungen als ein anderes, wählen Sie aus den tatsächlich unterstützten Werten. Schließen Sie nicht daraus, dass eine fehlende Option unsichtbar aktiviert ist.
Plan und Berechtigungen sind getrennt
Ein Wechsel von Modell oder Denkaufwand gewährt keine Werkzeuge, ändert nicht die Berechtigungen eines laufenden Durchgangs und wendet keine Kandidatenänderungen an. Legen Sie Plan/Agent und Berechtigungen für die nächste Anfrage bewusst fest.
Der Kunden-Client nutzt, wenn aktiviert, einen unternehmensverwalteten externen Dienstzugang. Er enthält keine privaten Codex-Konten des Eigentümers. Der E-Mail-Support der Website verwendet eine separate begrenzte Dienstkonfiguration, nicht die Modellauswahl für Engineering.
Ergebnis prüfen
Lesen Sie die Aktivität, prüfen Sie tatsächliche Werkzeugergebnisse sowie Kandidatengeometrie und Dateien vor Apply. Auch eine ausgereifte Antwort eines stärkeren Modells kann falsch sein. Nennen Sie bei Modellproblemen sichtbare Modellbezeichnung, gewünschten Aufwand und unbedenklichen Fehlertext – keine Zugangsdaten oder rohen Anbieter-Tokens.