Relace Search
нейросеть
Relace Search — модель от Relace для агентного поиска по коду: находит файлы, релевантные запросу, через параллельные вызовы инструментов.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 256 000 токенов
- Макс. длина ответа
- 128 000 токенов
- Возможности
- вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Relace Search?
Relace Search — модель компании Relace для агентного поиска по кодовой базе. Она не строит векторный индекс, как RAG: вместо этого запускает параллельно от 4 до 12 вызовов view_file и grep, сама изучает репозиторий и возвращает файлы, относящиеся к запросу. Такой подход ближе к тому, как ищет разработчик: модель опирается на содержимое файлов, а не на близость эмбеддингов. В BotHub она доступна без VPN и зарубежной карты — вы платите российской картой в рублях и по факту, без подписки. Рядом, в одном окне, ещё 250+ нейросетей, а единый OpenAI-совместимый API даёт подключить relace search к своему агенту и при желании сменить модель, не переписывая интеграцию; трафик шифруется, а компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, чтобы быстро найти, где реализована фича, перед правкой; собрать контекст для кодового агента, который потом пишет патч; разобраться в чужом легаси-репозитории; понять, какие файлы заденет рефакторинг; связать поиск по коду с трекером задач и разбирать тикеты быстрее.Частые вопросы о Relace Search
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Модель от Relace работает с текстом и документами, принимает на вход изображения и умеет вызывать инструменты. Подойдёт для поиска по большим кодовым базам и файлам, анализа документации, навигации по проекту и сборки контекста для дальнейшей работы с кодом.
Лимит вывода — до 128 000 токенов за один ответ, этого достаточно для подробных выжимок по множеству файлов, длинных фрагментов кода или развёрнутого разбора документации. Контекст — 256 000 токенов, так что в запрос поместится большой объём исходников.
В наших данных отдельный режим рассуждений у этой модели не отмечен. При этом вы можете попросить её разложить задачу на шаги прямо в промпте, а если нужны явные цепочки размышлений, в BotHub легко переключиться на reasoning-модель в том же окне.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Это позволяет встроить её в агентные сценарии, передавать результаты поиска по файлам дальше в ваш код и получать предсказуемый формат, удобный для парсинга.
На вход принимаются текст, документы и изображения, поэтому скриншоты интерфейса, схемы архитектуры и PDF с документацией разобрать получится. Аудио и видео в наших данных не отмечены, для них в BotHub есть отдельные модели в том же интерфейсе.
Отдельных данных о качестве русского у этой модели у нас нет, поэтому обещать ничего не станем. Проверьте на своей задаче: в BotHub оплата идёт по факту за токены, без подписки, а при необходимости вы сравните результат с другой моделью.