DaoXE в Jan

Jan — десктоп-приложение, совмещающее локальные модели и облачные API в одном интерфейсе. Кастомный провайдер принимает любой OpenAI-совместимый эндпоинт — DaoXE встаёт напрямую.

Обновлено 2026-09-15

Jan держит локальные модели (llama.cpp / MLX) и облачных провайдеров в одном приложении. Поток Add Provider спрашивает формат API, base URL и ключ — ровно форма DaoXE — и наполняет пикер каталогом аккаунта (гайд по дешёвым API).

Зачем направлять Jan через DaoXE#

  • Локальное и облако рядом. Оффлайн-модели и облачный каталог DaoXE — в одном селекторе моделей.
  • Список моделей соберётся сам. При сохранении провайдера Jan тянет GET /v1/models — в пикере реальные ID аккаунта.
  • Запасные ключи. Несколько ключей на провайдера с ротацией на 401/403/429 — удобно, когда баланс DaoXE общий.

Настройка в Jan#

  1. Откройте диалог. Settings → Model Providers → Add Provider.
  2. Выберите формат. OpenAI-compatible (по умолчанию). Jan прямо в доках предупреждает: не тот формат «ломает запросы, даже если base URL и ключ верны». У DaoXE есть и нативный Messages (это поверхность гайд по Claude Code), но документно верный вариант для Jan — режим OpenAI.
  3. Заполните три поля. Имя DaoXE; Base URL https://daoxe.com/v1 (форма из их же доков: URL «на конце /v1»); вставьте ключ DaoXE. Create.
  4. Проверьте модели. При сохранении Jan дёргает /models провайдера. Чего не хватает — добавьте кнопкой + точным ID из GET /v1/models.

Что важно учесть

Base URL сохраняет /v1: в таблице troubleshooting Jan это первый случай — «404 на каждый запрос: base URL без /v1»; хвостовые слэши срезаются автоматически. Формат фатален: OpenAI- vs Anthropic-compatible решает проводной формат — промах даёт отказ даже при верных URL и ключе. Кастомные провайдеры не детектируют способности: tools/vision/audio надо включить на каждой модели, иначе они выключены. Семплеры разрешающие: Jan шлёт всё, что вы выставили (temperature, top-K, min-P…), но сервер может молча игнорировать неподдерживаемые. Больше клиентов — в заметки по настройке клиентов.

Убедитесь, что отдают настоящую модель#

Сначала проверьте эндпоинт, а не клиент — если это не работает, настройки не помогут:

bash
export DAOXE_API_KEY="your_api_key"

# List the exact model IDs your account can call
curl --fail-with-body --show-error --silent \
  https://daoxe.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer ${DAOXE_API_KEY}"

Проверьте эндпоинт вне приложения, затем сравните сложный промпт с официальным API при temperature 0:

bash
curl --fail-with-body --show-error --silent \
  https://daoxe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${DAOXE_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "YOUR_EXACT_MODEL_ID",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
  }'

Проверяйте нас, а не верьте на слово

Направьте открытый бенчмарк на DaoXE и на официальный API и сравните при temperature 0. Затем изучите, как поймать подмену модели, чтобы дешёвый эндпоинт не подменил вам модель на меньшую.

Частые вопросы#

Jan работает с DaoXE?

Да — Add Provider → OpenAI-compatible, base URL https://daoxe.com/v1 и ключ; список моделей подтянется при сохранении.

Почему 404 на каждый запрос?

Base URL потерял /v1 — Jan документирует ровно этот случай. Верните версионный путь, и запросы дойдут.

Почему у модели не работают инструменты?

Способности кастомных провайдеров не детектируются — включите tools/vision у модели в Jan и берите модель, которая реально умеет function calling.

Сколько стоит?

По моделям и аккаунту — актуальные цены; пополнение — фиксированные 1 ¥ = $1 квоты.

Попробуйте DaoXE — и проверьте его сами

Один ключ для GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и других. Направьте открытый бенчмарк на нас и сравните — не верьте на слово.