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CascadeAnalytics
Obtenir l’analyse de Cascade
curl --request POST \
  --url https://server.codeium.com/api/v1/CascadeAnalytics \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "service_key": "<string>",
  "group_name": "<string>",
  "start_timestamp": "<string>",
  "end_timestamp": "<string>",
  "emails": [
    {}
  ],
  "ide_types": [
    {}
  ],
  "query_requests": [
    {}
  ]
}
'
{
  "queryResults": [
    {
      "cascadeLines": {
        "cascadeLines": [
          {
            "day": "<string>",
            "linesSuggested": "<string>",
            "linesAccepted": "<string>"
          }
        ]
      },
      "cascadeRuns": {
        "cascadeRuns": [
          {
            "day": "<string>",
            "model": "<string>",
            "mode": "<string>",
            "messagesSent": "<string>",
            "cascadeId": "<string>",
            "promptsUsed": "<string>"
          }
        ]
      },
      "cascadeToolUsage": {
        "cascadeToolUsage": [
          {
            "tool": "<string>",
            "count": "<string>"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.devin.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
Vue d’ensemble

Récupérez des données d’analyse propres à Cascade, notamment le nombre de lignes suggérées et acceptées, l’utilisation des modèles, la consommation de crédits et les statistiques d’utilisation des outils.

​
Requête

​
service_key
string
requis
Votre clé de service avec les autorisations “Teams Read-only”
​
group_name
string
Filtre les résultats pour n’inclure que les utilisateurs d’un groupe spécifique. Ne peut pas être utilisé avec le paramètre emails.
​
start_timestamp
string
Heure de début au format RFC 3339 (par ex. : 2023-01-01T00:00:00Z)
​
end_timestamp
string
Heure de fin au format RFC 3339 (par ex. : 2023-12-31T23:59:59Z)
​
emails
array
Liste d’adresses e-mail permettant de filtrer les résultats. Ne peut pas être utilisé avec le paramètre group_name.
​
ide_types
array
Filtre par type d’IDE. Options disponibles :
  • "editor" - éditeur de bureau Devin
  • "jetbrains" - plugin JetBrains
  • "cli" - Devin CLI
Si omis, renvoie les données pour tous les IDE.
Lors du filtrage par Devin CLI ("cli"), seule la source de données cascade_runs renvoie des données. Les sources de données cascade_lines et cascade_tool_usage ne sont pas prises en charge pour Devin CLI et renverront des résultats vides.
​
query_requests
array
requis
Liste des requêtes de source de données à exécuter. Chaque objet doit contenir l’une des sources de données prises en charge.

​
Sources de données

​
cascade_lines

Interroger les lignes Cascade suggérées et acceptées au quotidien. 
{
  "cascade_lines": {}
}
Champs de la réponse :
  • day - Date au format RFC 3339
  • linesSuggested - Nombre de lignes suggérées
  • linesAccepted - Nombre de lignes acceptées

​
cascade_runs

Permet d’interroger les données d’utilisation des modèles, de consommation de crédits et de mode. 
{
  "cascade_runs": {}
}
Champs de la réponse :
  • day - Date au format RFC 3339
  • model - Nom du modèle utilisé
  • mode - Mode Cascade (voir les modes ci-dessous)
  • messagesSent - Nombre de messages envoyés
  • cascadeId - Identifiant unique de conversation
  • promptsUsed - Crédits consommés (en centimes)
Modes Cascade :
  • CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_DEFAULT - Mode écriture
  • CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_READ_ONLY - Mode lecture
  • CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_NO_TOOL - Mode ancien
  • UNKNOWN - Mode inconnu

​
cascade_tool_usage

Interroger les statistiques d’utilisation des outils (totaux agrégés). 
{
  "cascade_tool_usage": {}
}
Champs de réponse :
  • tool - Identifiant de l’outil (voir les correspondances des outils ci-dessous)
  • count - Nombre d’utilisations de l’outil

​
Correspondances d’utilisation des outils

Identifiant de l’outilNom d’affichage
CODE_ACTIONModification du code
VIEW_FILEVoir le fichier
RUN_COMMANDExécuter la commande
FINDOutil de recherche
GREP_SEARCHRecherche Grep
VIEW_FILE_OUTLINEPlan du fichier
MQUERYRiptide
WORKFLOWS_USEDWorkflows utilisés
LIST_DIRECTORYLister le répertoire
MCP_TOOLOutil MCP
PROPOSE_CODEProposer du code
SEARCH_WEBRechercher sur le Web
MEMORYMémoire
PROXY_WEB_SERVERAperçu du navigateur
DEPLOY_WEB_APPDéployer l’application Web

​
Exemple de requête

curl -X POST --header "Content-Type: application/json" \
--data '{
  "service_key": "your_service_key_here",
  "group_name": "engineering_team",
  "start_timestamp": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "end_timestamp": "2025-01-02T00:00:00Z",
  "emails": ["user1@windsurf.com", "user2@windsurf.com"],
  "ide_types": ["editor"],
  "query_requests": [
    {
      "cascade_lines": {}
    },
    {
      "cascade_runs": {}
    },
    {
      "cascade_tool_usage": {}
    }
  ]
}' \
https://server.codeium.com/api/v1/CascadeAnalytics

​
Réponse

​
queryResults
array
Tableau des résultats de requête, un pour chaque requête

​
Exemple de réponse

{
  "queryResults": [
    {
      "cascadeLines": {
        "cascadeLines": [
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "linesSuggested": "206",
            "linesAccepted": "157"
          },
          {
            "day": "2025-05-02T00:00:00Z",
            "linesSuggested": "16"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "cascadeRuns": {
        "cascadeRuns": [
          {
            "day": "2025-05-01T00:00:00Z",
            "model": "Claude 3.7 Sonnet (Thinking)",
            "mode": "CONVERSATIONAL_PLANNER_MODE_DEFAULT",
            "messagesSent": "1",
            "cascadeId": "0d35c1f7-0a85-41d0-ac96-a04cd2d64444"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "cascadeToolUsage": {
        "cascadeToolUsage": [
          {
            "tool": "CODE_ACTION",
            "count": "15"
          },
          {
            "tool": "LIST_DIRECTORY",
            "count": "20"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

​
Remarques

  • L’API renvoie des données brutes pouvant contenir des valeurs “UNKNOWN”
  • Pour l’analyse des métriques, agrégez les données selon les champs spécifiques pertinents (p. ex., additionnez promptsUsed pour analyser les tendances d’utilisation)
  • Les données de mode et de prompt peuvent être réparties entre plusieurs entrées
  • La consommation de crédits (promptsUsed) est renvoyée en centimes (100 = 1 crédit)