Trae Agent'ı her model için tek bir endpoint'e yönlendirin.

Hızlı yanıt: bir sağlayıcı bloğu, bir model bloğu.

Trae Agent'ın mevcut yapılandırması YAML'dır: proje dizinindeki trae_config.yaml, üç ilgili blokla. model_providers endpoint'leri tanımlar ve her girdi api_key, provider ve base_url alır, bu yüzden bir OpenAI-compatible gateway, base_url'i değiştirilmiş bir openai-tipi sağlayıcıdan başka bir şey değildir. models, bir sağlayıcıya model_provider üzerinden başvuran adlandırılmış model config'lerini tanımlar. agents, trae_agent'ı bu model adlarından birine bağlar. Üst akış README'si, çok modelli bir servis üzerinden yönlendirme için tam olarak bu şekli gösterir: base_url'i servisin /v1 köküne işaret eden bir openai sağlayıcı girdisi. APIsRouter için bu https://api.apisrouter.com/v1'dir ve model alanı daha sonra herhangi bir katalog id'sini düz bir dize olarak alır, Claude ve Kimi id'leri dahil, çünkü sağlayıcı tipi yalnızca istek formatına karar verir, satıcıya değil.

model_providers:
  apisrouter:
    api_key: your_apisrouter_api_key
    provider: openai
    base_url: https://api.apisrouter.com/v1

models:
  trae_agent_model:
    model_provider: apisrouter
    model: claude-sonnet-4-6
    max_tokens: 4096
    temperature: 0.5

Trae Agent içeriden nasıl kablolanmış.

Trae Agent (GitHub'da bytedance, yaklaşık 12K yıldız), ByteDance'ın komut satırı için araştırma odaklı yazılım-mühendisliği agent'ıdır: trae-cli'ye bir görev verin, o görevi şeffaf bir tool döngüsüyle çalışır, yerleşik tool'lar arasında bash, dosya düzenleme ve sıralı düşünme, yapılandırılabilir bir max_steps'e kadar. Kasıtlı olarak modülerdir, ki bu config'in sağlayıcıları modellerden, modelleri agent'lardan ayırmasının nedenidir: aynı sağlayıcı birkaç model config'ini destekleyebilir ve agent'ın neyle çalıştığını değiştirmek bir ad referansına tek satırlık bir düzenlemedir. Pratikte iki model slotu önemlidir. trae_agent_model ana döngüdür, muhakeme, tool çağrıları ve düzenlemeleri yapan modeldir; iki yüzlük bir max_steps, tek bir görevin uzun, faturalandırılmış bir çağrı dizisi olabileceği anlamına gelir. lakeview_model, Trae'nin adım-özetleme özelliği olan Lakeview'i güçlendirir; agent'ın her adımda ne yaptığına dair kısa okunabilir özetler üretir. Lakeview sık tetiklenir ve çıktısı göz atılabilir düzyazıdır, ki bu onu ana döngü bir frontier tutarken hızlı bir id için ders kitabı slotu yapar. Yapılandırma YAML'dan daha fazlasından çözülür: CLI, çalıştırma başına --provider ve --model bayraklarını kabul eder ve sağlayıcıya özgü ortam değişkenleri, belgelenmiş sette OPENAI_API_KEY ve OPENAI_BASE_URL dahil, aynı ayarları besler. Bayraklar, dosyaya dokunmadan ikinci bir modeli A/B yapmanın yoludur.

Tam kurulum: agent, Lakeview ve bir çalıştırma.

Tam config, agent'ı bir ana modele ve Lakeview'i hızlı bir modele bağlar, ikisi de aynı sağlayıcı girdisi üzerinden. Dolaylılığa dikkat edin: agents.trae_agent.model, models içindeki bir girdiyi adlandırır ve her models girdisi bir sağlayıcıyı model_provider üzerinden adlandırır. İkisinden birinde bir yazım hatası zinciri başarısız kılar, bu yüzden üç adı tutarlı tutun. Çoğu kafa karışmış eğitimi açıklayan tarihsel bir not: Trae Agent'ın yapılandırması eskiden trae_config.json idi ve repo artık bu formatı eski olarak, YAML'ı ise mevcut olarak belgeliyor. JSON gösteren kılavuzlar daha eski bir düzeni anlatıyor; anahtarlar taşındı, kavramlar aktarıldı. Eski bir JSON config'iniz varsa, repo'nun legacy-config belgesi eşlemeyi kapsar. Bu araç için özellikle söylemeye değer olan tek-anahtar açısı budur. Trae Agent'ın yerel sağlayıcı listesi Amerikan ve Çin satıcılarına yayılır, ki bu normalde satıcı başına bir hesap ve anahtar anlamına gelir, bazıları nerede oturduğunuza bağlı olarak elde etmesi zordur. Tek bir gateway girdisi arkasında, claude-sonnet-4-6, gpt-5.5, deepseek-v4-pro, glm-5.2 ve kimi-k2.7-code hepsi tek bir model dizesi uzaklıkta, tek bir anahtarda, tek bir bakiyede, Pasifik'in hangi tarafından geliştirdiğinizden bağımsız olarak.

agents:
  trae_agent:
    enable_lakeview: true
    model: trae_agent_model
    max_steps: 200
    tools:
      - bash
      - str_replace_based_edit_tool
      - sequentialthinking
      - task_done

model_providers:
  apisrouter:
    api_key: your_apisrouter_api_key
    provider: openai
    base_url: https://api.apisrouter.com/v1

models:
  trae_agent_model:
    model_provider: apisrouter
    model: claude-sonnet-4-6
    max_tokens: 4096
    temperature: 0.5
  lakeview_model:
    model_provider: apisrouter
    model: claude-haiku-4-5-20251001
    max_tokens: 4096
    temperature: 0.5

Agent döngüsü için model seçmek.

--provider ve --model bayrakları, karşılaştırma iş akışını somut kılar: aynı görevi farklı bayraklarla iki kez çalıştırın, konsolda görev-başına-tamamlanma adımlarını ve model başına fiyatlandırılmış kullanımı okuyun ve kazananı trae_config.yaml'a yükseltin.

• Ana döngü uzun ufuklu tool işidir: dosya okumak, düzenlemek, bash çalıştırmak, görevin ne zaman bittiğine karar vermek. claude-sonnet-4-6 ve gpt-5.5, iki yüz adımlık bir planı bir arada tutar; burası tasarruf edilecek en son yerdir.
• Lakeview yüksek frekanslı, düşük riskli özetlemedir. claude-haiku-4-5-20251001 veya deepseek-v4-flash, onu ana döngünün harcamasının yanında etkin biçimde bedava tutar.
• kimi-k2.7-code ve glm-5.2, Çince yorumlara, commit geçmişine veya dokümanlara sahip kod tabanlarında ana döngü için ciddi adaylardır; iki dilli bir repo, onların İngilizce-öncelikli modelleri yalnızca fiyatta değil kavrayışta da yendiği yerdir.
• deepseek-v4-pro, toplu çalıştırmalar için hacim seçimidir; aynı düzeltmeyi birçok repo genelinde tararken veya agent'ı CI'de çalıştırırken, görev başına maliyet çarpılır.
• max_steps maliyet düzenleyicinizdir. Dolaşan bir model adımları tüketir; adayları karşılaştırırken, istek başına token yerine görev-başına-tamamlanma adımlarını karşılaştırın.

Kullandıkça öde · resmi fiyatların altında

Selected models are priced below official list prices. Exact input, output, cache, and per-request prices are shown for each model.

Trae Agent'a özgü hata modları.

JSON-mü-YAML-mi karışıklığı her şeyi baştan çıkarır. Daha eski bir kılavuzdan kopyalanan bir trae_config.json, en iyi ihtimalle eski olarak okunur, en kötü ihtimalle yok sayılır ve belirti, CLI'nin hiçbir şey yapılandırmamışsınız gibi davranmasıdır. Mevcut kurulumlar trae_config.yaml'a ait; eski dosyaları anahtar adlarını tahmin etmek yerine repo'nun legacy-config belgesini kullanarak taşıyın. Üç-ad zinciri sessizce kırılır. agents.trae_agent.model, bir models girdisini adlandırmalıdır ve o girdinin model_provider'ı bir model_providers girdisini adlandırmalıdır. Birini yeniden adlandırıp diğerlerini yeniden adlandırmamak, çalıştırmanın başlangıçta bir istek hatasıyla değil bir çözüm hatasıyla başarısız olmasına neden olur, ki bu sizi ağa değil YAML'a yönlendirir. base_url, bir router'ın /v1 kökünü işaret eden üst akış örneğiyle eşleşecek şekilde /v1'i dahil etmek ister. Çıplak bir host, client rota yolunu ekledikten sonra 404'ler üretir. Agent çalışırken Lakeview'in başarısız olması, lakeview_model'in endpoint'in sunmadığı bir id'ye başvurduğu anlamına gelir, kaçırması kolaydır çünkü ana modeli test ettiniz ve ikinci slotu unuttunuz. Ve dosyadan yapılandırıldığını sandığınız bir sağlayıcıyı sessizce destekleyen ortam değişkenleri, özellikle OPENAI_API_KEY, kimlik doğrulama shell'ler arasında tutarsız davrandığında kontrol edilmeye değer.

Trae Agent'ı bir gateway üzerinden kim yönlendirir.

• Agent döngüsünü Claude veya GPT'ye sürdürmek ve GLM, Kimi veya DeepSeek'i bir bayrak uzaklığında istemek isteyen, her satıcıda hesap tutmadan geliştiriciler.
• Çince ve İngilizce kod tabanları genelinde çalışan iki dilli ekipler; repo başına en güçlü model her iki ekosistemden de gelebilir, tek bir anahtar üzerinden adreslenebilir.
• Toplu veya CI agent görevleri çalıştıran mühendisler; burada anahtar başına kullanım izleme, bir trae-cli çalıştırma filosunu okunabilir bir maliyet raporuna dönüştürür.
• Agent modellerini benchmark yapan araştırmacılar, çünkü Trae Agent ablasyon tarzı karşılaştırma için inşa edilmiştir ve gateway her adayı aynı tek-bayraklı değişiklik yapar.
• Belirli bir satıcının faturalandırmasına erişimi olmayan geliştiriciler. Kart gerektirmeyen yükleme tabanlı erişim, sağlayıcı başına kayıt bağımlılığını ortadan kaldırır.

Endpoint'i doğrulayın ve ilk görevi hata ayıklayın.

İlk çalıştırmadan önce endpoint'in id'lerinizi sunduğunu doğrulayın: anahtarınızla /v1/models listelemesi, YAML'daki her model alanı için, hem ana slot hem Lakeview slotu için yetkili yazımdır. İlk çalıştırma hataları temiz bir şekilde ayrışır. Herhangi bir istekten önceki bir config çözüm hatası, üç-ad zinciri veya eski bir JSON dosyasıdır. 401, sağlayıcı bloğundaki api_key'dir veya onu geçersiz kılan bir ortam değişkenidir. Her istekte 404, /v1'i eksik bir base_url'dir. Bir model-not-found hatası, hangi slotun yanlış olduğunu adlandırır; agent modeli mi yoksa Lakeview modeli mi olduğunu kontrol edin. Ve başlayan ama görev ortasında takılan bir çalıştırma, genellikle endpoint'in başarısız olmasından çok modelin dolaşmasıdır, ki max_steps ve adım logu bunun içindir. Görevler çalıştıktan sonra, APIsRouter konsolu istek başına modeli, token sayılarını ve harcamayı gösterir. Görev başına yüz adım atan bir agent her şeyi çarpar ve kullanım logu, bir görevin her aday model üzerinde gerçekte neye mal olduğunu öğrendiğiniz yerdir.

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -50

Sık sorulan sorular