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A tool @model dá ao loop agent/coder o poder de se rotear sozinho: inspecionar os modelos de todos os providers configurados — enriquecidos com tier derivado do preço, custo por 1M de tokens, context window e capabilities — e decidir qual modelo deve servir a tarefa em questão. Ela pode trocar o restante da tarefa para outro modelo (o provider troca junto), ou delegar uma sub-tarefa autocontida a um modelo mais barato sem tocar no loop principal.
É a contraparte in-loop do roteamento por chamada que a superfície do MCP Server expõe a clientes externos (params provider/model + list_providers): o mesmo poder, agora disponível para a própria IA enquanto trabalha. Sub-tarefas que não precisam de um modelo frontier param de pagar preço de frontier.

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Como funciona

/agent … (modelo da sessão: CLAUDEAI:claude-sonnet-5)
     │
     ├─ turno 1  @model list                 → tiers, $/1M, ctx, caps
     ├─ turno 2  @model use GOOGLEAI:gemini-2.5-flash
     │              └─ override de rota definido (persistente)
     ├─ turno 3+ … loop roda no gemini-2.5-flash …
     ├─ turno N  @model reset                → volta ao claude-sonnet-5
     │
     └─ a qualquer momento:
        @model delegate {model, prompt}      → one-shot no modelo barato,
                                               loop principal e cache intactos
A decisão de roteamento vive em um override de rota honrado por turno pelo mesmo mecanismo dos hints model: de frontmatter de skills — com três garantias:
  1. Escopo de tarefa. O override é limpo no início de toda execução do agente. A decisão de roteamento da IA nunca sobrevive silenciosamente à tarefa para a qual foi tomada.
  2. Não invasivo. Nunca muta o provider/modelo/client da própria sessão — fora da tarefa, /model e /switch continuam mandando.
  3. Contabilizado. O cost tracking atribui cada turno ao modelo que de fato o serviu — o /cost mostra exatamente o que cada modelo roteado consumiu.
Quando ambos estão presentes, a decisão @model use da IA vence o hint model: de frontmatter de skill — uma decisão explícita tomada dentro da tarefa supera uma preferência estática.

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Subcomandos

SubcomandoO que faz
list [provider]Providers e seus modelos com metadados de roteamento. Listagem viva da API mesclada com o catálogo estático (tag de origem api+catalog / catalog). Sem filtro, a saída é limitada a 25 modelos por provider; o filtro provider remove o limite.
use {model}Roteia o restante da tarefa para o modelo. Persiste até reset ou o fim da tarefa. O provider acompanha o modelo automaticamente — trocas cross-provider são anunciadas, incluindo a nota de que o prompt cache do provider começa frio.
resetLimpa o override; os próximos turnos rodam no modelo da própria sessão.
statusModelo da sessão e o override ativo, se houver.
delegate {model, prompt, max_tokens?}Roda um prompt autocontido no modelo alvo e retorna a resposta. O loop principal, seu histórico e seu prompt cache ficam intactos — o modelo delegado vê apenas o prompt.
<tool_call name="@model" args='{"cmd":"list","args":{"provider":"CLAUDEAI"}}' />
<tool_call name="@model" args='{"cmd":"use","args":{"model":"CLAUDEAI:claude-haiku-4-5-20251001"}}' />
<tool_call name="@model" args='{"cmd":"delegate","args":{"model":"GOOGLEAI:gemini-2.5-flash","prompt":"Resuma o build log a seguir nos 3 erros-raiz: …"}}' />
<tool_call name="@model" args='{"cmd":"reset"}' />

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O que o list retorna

Modelo da sessão: CLAUDEAI:claude-sonnet-5 — override de rota: nenhum
Use o handle qualificado exatamente como listado…

CLAUDEAI (20, api+catalog)
  CLAUDEAI:claude-sonnet-5   tier=balanced   $3.00/$15.00 per 1M   ctx=1.0M   caps=vision,json_mode,tools,adaptive_thinking
  CLAUDEAI:claude-fable-5    tier=frontier   $10.00/$50.00 per 1M  ctx=1.0M   caps=…
  CLAUDEAI:claude-haiku-4-5… tier=fast-cheap $1.00/$5.00 per 1M    ctx=200.0K caps=…

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Tiers de preço

Para o modelo raciocinar sobre um rótulo em vez de preços brutos, o list deriva um tier das mesmas tabelas de preço que o cost tracking usa:
TierSignificadoExemplos
fast-cheapSub-tarefas mecânicas: resumir, extrair, reformatar, traduzirHaiku 4.5, Gemini 2.5 Flash, GPT-4o-mini
balancedRaciocínio do dia a dia a custo moderadoSonnet, GPT-5.6 Terra, Gemini 2.5 Pro
frontierRaciocínio arquitetural, debugging difícilFable 5, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol, o3
unmeteredBackends locais, assinaturas flat ou preço desconhecidoModelos Ollama, Devin
A própria descrição da tool ensina ao agente a política de roteamento: delegue sub-tarefas mecânicas a um modelo fast-cheap; use use apenas em uma mudança clara de fase, nunca por chamada — trocas de modelo invalidam o prompt cache do provider, e o vai-e-vem frequente custa mais do que economiza.

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Handles qualificados: PROVIDER:model

Com 15 providers suportados, o mesmo id de modelo pode existir em vários deles (claude-* no CLAUDEAI, no Bedrock e no OpenRouter; deepseek no Ollama e no GitHub Models). A forma canônica e determinística é o handle qualificado exatamente como o list imprime: 
CLAUDEAI:claude-haiku-4-5-20251001
BEDROCK:anthropic.claude-sonnet-5
OPENROUTER:deepseek/deepseek-r1
Nomes pelados também são aceitos e resolvidos pelo mesmo pipeline dos hints model: de skills — provider ativo primeiro, depois catálogo, depois heurística de família (sonnet→CLAUDEAI, gpt-*→OPENAI, glm-*→ZAI, …). O resultado da tool sempre informa qual provider foi escolhido, então o agente nunca opera às cegas.
Tags do Ollama são seguras. A forma qualificada só divide quando o prefixo nomeia um provider real — qwen2.5:14b não é dividido (o prefixo não é um provider), e OLLAMA:qwen2.5:14b mantém o dois-pontos da tag dentro da parte do modelo.
Erros são acionáveis: pedir um provider sem credenciais retorna “wanted X on PROVIDER but that provider is not configured (missing API key)” — o agente pode escolher outro handle ou expor o problema em vez de repetir às cegas.

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delegate: a maior economia de tokens

O use move o loop inteiro — histórico incluído — para outro modelo. O delegate faz algo mais barato: roda um prompt no modelo alvo, sem nenhum histórico da sessão, e devolve a resposta ao loop principal como resultado de tool.
  • O prompt cache do provider do loop principal fica intacto (nada no histórico dele muda).
  • O histórico gordo do agente nunca viaja ao modelo barato — a chamada delegada paga apenas pelo prompt entregue.
  • O uso delegado é registrado no cost tracking sob o modelo delegado.
Regra de bolso que a tool ensina ao agente: “resuma esses arquivos”, “extraia essa lista”, “reformate essa saída” → delegate para fast-cheap. Mudança de fase sustentada (ex.: uma migração mecânica longa depois do design fechado) → use.

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Segurança e governança

  • Kill switch: CHATCLI_AGENT_MODEL_TOOL=false desregistra a tool por completo — a IA não consegue rotear modelos sozinha. Exposto no /config em agent → token efficiency.
  • Guarda de capability: quando o catálogo sabe que o modelo alvo não tem suporte nativo a tools, o use avisa que o loop cairá no protocolo textual para tool calls.
  • Modelo de permissões: list/status são read-only; use/reset mutam o roteamento do loop e delegate gasta tokens — declarados como tal ao sistema de permissões. use/reset também são serializados (nunca rodam dentro de um batch paralelo de tools).
  • Isolamento do MoA: participantes do Mixture-of-Agents rodam sob uma whitelist estritamente read-only — @model é inalcançável de turnos de painel.

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Configuração

VariávelDescriçãoPadrão
CHATCLI_AGENT_MODEL_TOOLRegistra a tool @model nos modos agent/coder. false/0/off desabilita (kill switch de governança de custo).true

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Exemplo de uso

> /coder migre os 40 call sites de pkg/old para pkg/new

  ⚡ @model list
     → CLAUDEAI:claude-haiku-4-5-20251001  tier=fast-cheap  $1.00/$5.00 per 1M …
  ⚡ @model use CLAUDEAI:claude-haiku-4-5-20251001
     → Roteando o restante desta tarefa para CLAUDEAI:claude-haiku-4-5-20251001.
  … migração mecânica roda no Haiku …
  ⚡ @model reset
     → Override de rota limpo — de volta ao modelo da sessão CLAUDEAI:claude-sonnet-5.
  … revisão final roda no modelo da sessão …

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Veja também