Saltar al contenido
Alfa
  • Modelos
  • Clasificaciones
  • Ori
Hablar con ventas

Pie de página

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Producto

  • Chat
  • Clasificaciones
  • Pruebas de rendimiento
  • Aplicaciones
  • Descubrir
  • Modelos
  • Ori
  • Colecciones
  • Proveedores
  • Herramientas
  • Precios
  • Business
  • Enterprise
  • Laboratorio

Empresa

  • Acerca de
  • Blog
  • Clientes
  • Empleo
    Empleo
  • Privacidad
  • Términos del servicio
  • Centro de confianza
  • Soporte
  • Compatible con OR
  • Datos
  • Marca

Desarrollador

  • Documentación
  • Referencia de la API
  • Plataforma para desarrolladores
  • Estado
  • Mapa del sitio para IA

Conectar

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon de relace

Relace: Relace Search

relace/relace-search

Comparar

The relace-search model uses 4-12 view_file and grep tools in parallel to explore a codebase and return relevant files to the user request.

In contrast to RAG, relace-search performs agentic multi-step reasoning to produce highly precise results 4x faster than any frontier model. It's designed to serve as a subagent that passes its findings to an "oracle" coding agent, who orchestrates/performs the rest of the coding task.

To use relace-search you need to build an appropriate agent harness, and parse the response for relevant information to hand off to the oracle. Read more about it in the Relace documentationOpens in new tab.

Modalidades
Precio de entrada / salida
1 US$ / 3 US$por 1M
Contexto
256K
Publicado
8 dic 2025
Comparar
ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Clasificaciones de modelos de IAClasificación
Latencia / rendimiento
1,00 US$3,00 US$1,33s174 tps
100,00 %
Rendimiento
174tok/s

P50, el mejor entre los proveedores

Latencia
1,33s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,88 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,88 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,84 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://hellohaven.ai/
Hello Haven
nuevo
3,37Mtókenes
2.
Favicon de https://docfu.ai/
Docfu
nuevo
2,71Mtókenes
3.
Favicon de https://r2vc.com/
R2VC Agent Runtime
nuevo
1,75Mtókenes
4.
Favicon de https://omp.sh/
omp
nuevo
1,43Mtókenes
5.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
1,34Mtókenes

Preguntas frecuentes

The relace-search model uses 4-12 view_file and grep tools in parallel to explore a codebase and return relevant files to the user request. In contrast to RAG, relace-search performs agentic multi-step reasoning to produce highly precise results 4x faster than any frontier model.

Relace Search cuesta 1,00 US$/M de tokens de entrada y 3,00 US$/M de tókenes de salida.

Relace Search tiene una ventana de contexto de 256.000 tókenes. Admite hasta 128.000 tókenes de respuesta.

Sí. Relace Search admite tools y tool_choice para llamadas a funciones. Admite response_format para la salida JSON, sin aplicar la validación de esquemas JSON.

Relace Apply 3 es otro modelo de texto de Relace.

Relace Search se lanzó el 8 de diciembre de 2025.

Más modelos de relace

Relace Search

The relace-search model uses 4-12 view_file and grep tools in parallel to explore a codebase and return relevant files to the user request.

In contrast to RAG, relace-search performs agentic multi-step reasoning to produce highly precise results 4x faster than any frontier model. It's designed to serve as a subagent that passes its findings to an "oracle" coding agent, who orchestrates/performs the rest of the coding task.

To use relace-search you need to build an appropriate agent harness, and parse the response for relevant information to hand off to the oracle. Read more about it in the Relace documentation.

TextoContexto de 256K1 US$ / 3 US$
Relace Apply 3

Relace Apply 3 is a specialized code-patching LLM that merges AI-suggested edits straight into your source files. It can apply updates from GPT-4o, Claude, and others into your files at 10,000 tokens/sec on average.

The model requires the prompt to be in the following format: <instruction>{instruction}</instruction> <code>{initial_code}</code> <update>{edit_snippet}</update>

Zero Data Retention is enabled for Relace. Learn more about this model in their documentation

TextoContexto de 256K0,85 US$ / 1,25 US$

Relace Search cuesta 1,00 US/Mdetokensdeentraday3,00 US/M de tokens de entrada y 3,00 US/Mdetokensdeentraday3,00 US/M de tókenes de salida.