Paglalarawan ng Serbisyo
Petsa ng Pagkabisa: Hunyo 11, 2026

Ang Paglalarawan ng Serbisyo ng DeepCerebra na ito ay naglalarawan ng mga feature, functionality, at partikular na tuntunin na naaangkop sa mga agentic coding services na ibinibigay ng DeepCerebra Inc. ("DeepCerebra") sa pamamagitan ng DeepCerebra Coder platform sa deepcerebra.ai. Ang Paglalarawan ng Serbisyo na ito ay isinama at bumubuo ng bahagi ng Mga Tuntunin ng Serbisyo ng DeepCerebra.

1 Mga Kahulugan

Para sa layunin ng Paglalarawan ng Serbisyo na ito, ang mga sumusunod na kahulugan ay nalalapat:

2 Mga Serbisyo ng DeepCerebra Coder

Ang DeepCerebra Coder ay isang agentic, multi-file software-development assistant na available bilang isang web application, desktop applications (Windows, Linux, macOS), isang command-line interface, at isang API. Tinutulungan nito ang mga Gumagamit na magplano, magsulat, mag-refactor, mag-debug, at umunawa ng code sa buong proyekto.

2.1 Mga Interface

Web Application: Isang workspace na batay sa browser na may explorer, editor, integrated terminal, diff/apply review, at chat. Ang mga file ng proyekto ay nakaimbak sa kumpidensyal na in-browser storage.

Desktop Applications: Mga native installer para sa Windows, Linux, at macOS, na may access sa local file system at kakayahang magpatakbo ng mga local model runtime.

CLI & API: Bayad Programmatic access para sa scripting, CI/CD, at mga integrasyon, na authenticated gamit ang isang personal access token.

2.2 Mga Pangunahing Kakayahan

Agentic Chat

Magplano, mag-edit, at mag-refactor sa maraming file gamit ang isang assistant na nakakaintindi sa iyong buong proyekto.

Multi-File Diffs & Apply

Suriin ang mga iminungkahing pagbabago bilang inline diffs at ilapat ang mga ito sa iyong mga file sa isang click.

Integrated Terminal

Magpatakbo ng mga command, builds, at tests; maaaring isagawa at basahin ng ahente ang mga resulta sa iyong pahintulot.

Kumpidensyal na Imbakan

Ang mga file ng proyekto ay pinananatili sa kumpidensyal na in-browser storage na may zero code retention sa aming mga server.

Pagpili ng Modelo & BYOK

Gamitin ang aming ZDR LLM API o dalhin ang sarili mong mga key; awtomatiko at manual na pagpili ng modelo.

Mga Kasanayan sa Scientific Computing

Mga espesyal na toolbox para sa data, ML, engineering, at scientific workflows.

3 Mga Advanced na Feature

3.1 Tiered, Adaptive Model Routing

Kapag ang model selector ay nakatakda sa awtomatiko, iruruta ng DeepCerebra ang mga simpleng gawain sa isang mabilis, ekonomikal na modelo at ang mga kumplikado o planning-heavy na gawain sa isang mas malakas na modelo, na nagbabalanse ng gastos at kalidad. Maaari ding pumili ang mga Gumagamit ng isang partikular na modelo.

3.2 Model Context Protocol (MCP) Servers

Maaaring ikonekta ng mga Gumagamit ang mga MCP server upang palawigin ang Ahente gamit ang mga panlabas na tool at data source, na naka-configure sa pamamagitan ng isang mcp.json settings file.

3.3 Agent Hooks, Steering & Skills

Maaaring tukuyin ng mga Gumagamit ang mga agent hook (file, contextual, task, o manual triggers), mga steering document na naglalarawan ng mga kumbensyon ng produkto, istraktura, at teknolohiya, at mga reusable skill na awtomatikong inilalapat ng Ahente.

3.4 Git-Backed Explorer & Collaboration

Maaaring mag-load ang mga Gumagamit ng proyekto nang direkta mula sa isang Git repository (GitHub o GitLab), na may checkout, update, commit, at merge workflows, na nagbibigay-daan sa collaborative team development sa pamamagitan ng DeepCerebra.

3.5 Lokal na GPU at Lokal na Modelo

Maaaring magpatakbo ang mga Gumagamit ng mga lokal na modelo sa pamamagitan ng Ollama o LM Studio sa isang lokal o networked GPU, sa parehong desktop at web applications, para sa pribado, offline, o cost-controlled inference.

3.6 Mga Session ng Chat na Naka-scope sa Folder

Ang kasaysayan ng chat ay naka-scope sa bukas na folder ng proyekto; ang pagpapalit ng folder ay nagsisimula ng bagong session at naglo-load ng mga nakaraang session ng folder na iyon upang makapagpatuloy ang mga Gumagamit kung saan sila huminto.

4 Mga Plano at Pag-access sa Feature

Ang DeepCerebra Coder ay inaalok sa pamamagitan ng mga subscription plan na may kasamang buwanang allowance ng AI usage credits (na nakasaad sa U.S. dollars), na may kakayahang bumili ng karagdagang usage credits. Maaari ding bawasan o iwasan ng mga Gumagamit ang metered usage sa pamamagitan ng pagdadala ng sarili nilang model keys (BYOK) o pagpapatakbo ng mga lokal na modelo.

KakayahanBasicProUltimate
Buwanang presyo$20$75$200
Kasama sa buwanang paggamit ng AI$10$30$150
Agentic chat & multi-file edits
Integrated terminal & diffs
BYOK & lokal na modelo
MCP servers, hooks, steering & skills
Git-backed collaboration
CLI & API access
Priority support

Ang mga partikular na kasamang allowance, rate, at feature ng plano ay ipinapakita sa iyong account dashboard at maaaring i-update paminsan-minsan gaya ng inilarawan sa Mga Tuntunin ng Serbisyo.

5 Pagsukat ng Paggamit at Patas na Paggamit

Ang paggamit ng AI ay sinusukat batay sa mga token na kinokonsumo ng mga pinagbabatayang modelo at ang mga nai-publish na rate. Ang mga naka-cache na input ay maaaring singilin sa pinababang rate. Naglalapat ang DeepCerebra ng per-turn budget safeguards at cost controls upang maiwasan ang labis na paggamit. Ang mga Kliyente ay responsable para sa paggamit na natamo sa ilalim ng kanilang account, kabilang ang paggamit ng Ahente kapag nagsasagawa ng mga awtorisadong workflow.

6 Pagsunod sa Paggamit

Ang mga Kliyente ay tanging responsable para sa kanilang at ng kanilang mga Gumagamit na pag-access at paggamit ng mga Serbisyo, at dapat tiyakin na ang naturang paggamit ay sumusunod sa lahat ng naaangkop na batas, kabilang ang mga nauugnay sa intellectual property, privacy, at export control. Ang mga Kliyente ay responsable para sa pagsusuri at pagsubok ng Nabuo na Output bago umasa o i-deploy ito, at para sa mga aksyon na kanilang pinahihintulutan ang Ahente na gawin sa kanilang mga kapaligiran.

7 Mga Teknikal na Kinakailangan

Ang web application ay nangangailangan ng modernong browser (Chrome, Edge, Firefox, o Safari) na may inirerekomendang kasalukuyang bersyon. Ang mga desktop application ay ibinibigay para sa Windows, Linux, at macOS. Ang paggamit ng mga lokal na modelo ay nangangailangan ng compatible na lokal na runtime (Ollama o LM Studio) at sapat na lokal o networked GPU resources. Kinakailangan ang isang matatag na koneksyon sa internet para sa cloud model routing, account, at mga feature ng pagsingil.