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配置

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devo onboard 是推荐的设置路径。如需手动配置，Devo 会按以下顺序合并设置：

  1. 内置默认值
  2. DEVO_HOME/config.toml - 用户级配置，默认在 macOS/Linux 上为 ~/.devo/config.toml，在 Windows 上为 C:\Users\yourname\.devo\config.toml
  3. <workspace>/.devo/config.toml - 项目级配置
  4. CLI flags

凭据单独保存在 DEVO_HOME/auth.json；config.toml 应引用 credential id， 而不是直接存储 API key。

最小结构：

[defaults]
model_binding = "deepseek-v4-flash-api-deepseek-com"

[providers."api.deepseek.com"]
enabled = true
name = "api.deepseek.com"
base_url = "https://api.deepseek.com"
credential = "api_deepseek_com_api_key"
wire_apis = ["openai_chat_completions"]

[model_bindings.deepseek-v4-flash-api-deepseek-com]
enabled = true
model_slug = "deepseek-v4-flash"
provider = "api.deepseek.com"
request_model = "deepseek-v4-flash"
display_name = "DeepSeek V4 Flash"
invocation_method = "openai_chat_completions"
default_reasoning_effort = "high"

关键区分如下：

  • model_slug 从 models.json 中选择 Devo 的本地模型元数据。
  • provider 选择已配置的连接记录。
  • request_model 是发送到 provider 的特定模型字符串。
  • invocation_method 选择 provider 协议，例如 openai_chat_completions、 openai_responses， 或 anthropic_messages。

自定义模型

如果想使用的模型不在内置列表中，请将它添加到 models.json，然后通过 config.toml 绑定。

用户级模型目录：

  • macOS/Linux: ~/.devo/models.json
  • Windows: C:\Users\yourname\.devo\models.json

项目级覆盖也可以放在 <workspace>/.devo/models.json。 在 models.json 中，provider 是该模型的默认 wire API 元数据；实际端点仍由 config.toml 中的 provider 字段选择。 若省略 base_instructions，Devo 会回退到内置默认 base instructions；显式写空字符串 （""）表示该模型不使用 base instructions。

示例 models.json 条目：

[
  {
    "slug": "my-coding-model",
    "display_name": "My Coding Model",
    "channel": "Custom",
    "provider": "openai_chat_completions",
    "description": "Custom OpenAI-compatible coding model.",
    "thinking_capability": "unsupported",
    "context_window": 200000,
    "effective_context_window_percent": 95,
    "max_tokens": 4096,
    "input_modalities": ["text"],
    "base_instructions": "You are Devo, a coding agent. Help the user edit and understand code."
  }
]

然后从 model binding 中引用该 slug：

[model_bindings.my-coding-model-example]
enabled = true
model_slug = "my-coding-model"
provider = "my.provider"
request_model = "provider-specific-model-name"
display_name = "My Coding Model"
invocation_method = "openai_chat_completions"