Relace: Relace Apply 3

relace/relace-apply-3

Выпущена 26 сентября 2025 г.|256К контекст|96,02 ₽/М вход|141,20 ₽/М выход

Relace Apply 3 — это специализированная LLM для патчинга кода, которая интегрирует предложенные ИИ изменения непосредственно в ваши исходные файлы. Она может применять обновления от GPT-4o, Claude и других моделей в ваши файлы со средней скоростью 10 000 токенов/сек.

Модель требует, чтобы prompt был в следующем формате: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Для Relace включено нулевое хранение данных (Zero Data Retention). Узнайте больше об этой модели в её документации.

Провайдер для Relace: Relace Apply 3

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

relace

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

256К

токенов

Макс. ответ

128К

токенов

Вход

96,02 ₽

за 1М токенов

Выход

141,20 ₽

за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.


Relace	96,02 ₽	141,20 ₽	—	—	100,0 %

Поддерживаемые параметры

max_tokensseedstop

Тарификация для Relace: Relace Apply 3

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	96,02 ₽	за 1М токенов
Выход	141,20 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Relace: Relace Apply 3

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "relace/relace-apply-3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "relace/relace-apply-3",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="relace/relace-apply-3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="relace/relace-apply-3",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "relace/relace-apply-3",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "relace/relace-apply-3",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от relace

Relace: Relace Search

Модель relace-search использует 4-12 инструментов `view_file` и `grep` параллельно для исследования кодовой базы и возврата релевантных файлов по запросу пользователя. В отличие от RAG, relace-search выполняет агентное многошаговое рассуждение для получения высокоточных результатов в 4 раза быстрее, чем любая передовая модель. Она разработана для работы в качестве субагента, который передает свои находки «оракулу» — агенту кодирования, который организует/выполняет остальную часть задачи кодирования. Чтобы использовать relace-search, вам необходимо создать соответствующую обвязку агента и проанализировать ответ для получения релевантной информации, которую нужно передать оракулу. Подробнее об этом читайте в [документации Relace](https://docs.relace.ai/docs/fast-agentic-search/agent).

256К контекст·от 112,96 ₽/М