Modelli
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Esamina insieme orari di arrivo e costi delle richieste affinché riempimento limitato e ammissione usino una transizione di stato esplicita.
Configura un endpoint compatibile con OpenAI o Anthropic usando URL di base e chiave API, se necessaria. Prova la connessione. Il server locale deve essere in esecuzione; gli strumenti remoti possono trasmettere dati separatamente.
Seleziona una cartella e chiedi all’assistente di leggere i file interessati prima di modificarli. Definisci obiettivo e limiti dell’attività.
Controlla le modifiche e l’output dei comandi. Esegui le verifiche del progetto prima di accettare il risultato: il codice generato non è automaticamente collaudato.
from math import isfinite
def admit(tokens, last, now, capacity, rate, cost):
values = (tokens, last, now, capacity, rate, cost)
if not all(type(x) in (int, float) and isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("finite numbers required")
if not (capacity > 0 and rate > 0 and 0 < cost <= capacity
and 0 <= tokens <= capacity and now >= last):
raise ValueError("invalid bucket state")
refill = min(capacity, tokens + (now - last) * rate)
allowed = refill >= cost
return (refill - cost if allowed else refill, now), allowed