DaoXE为什么大家找替代#
聚合器很方便，但整个品类有个盲点：很难判断某个 endpoint 给的是你要的模型，还是更小/量化/降级的版本。DaoXE 就是来补这个缺口的 —— 并且原生支持 Claude 协议，这是纯 OpenAI 路由做不到的。
DaoXE 给你什么#
一个 key，多种模型
GPT · Claude · Gemini · DeepSeek · Kimi · Qwen · Doubao 统一在一个 endpoint、一份账单下。
原生 Anthropic Messages
Claude Code 和 Anthropic SDK 走 /v1/messages，不是套一层 OpenAI 壳。
可被 benchmark 验证
把开源 CLI对准 DaoXE 和任何一家做对比。
面向海外
面向出海开发者与俄语开发者。不向中国大陆提供服务。
功能对比#
| 能力 | 典型聚合器 | DaoXE |
|---|---|---|
| OpenAI 兼容 base URL | 是 | 是（/v1） |
| 原生 Anthropic Messages | 常常只有套壳 | 原生 /v1/messages |
| 账户维度模型列表 | 不一定 | 是（/v1/models） |
| 开源可复现 benchmark | 少见 | 是 |
| 国产模型（DeepSeek/Kimi/Qwen） | 部分 | 同一个 key |
| 相对官方价格 | 不一定 | 更低 —— 多数主流模型经低价分组约低 30%–80% |
| 可用性 | 全球 | 海外（不含中国大陆） |
几分钟迁移#
- 换 base URL。 把 OpenAI 兼容客户端指向
https://daoxe.com/v1并填 DaoXE key。 - 用准确模型 ID。 从
GET /v1/models取 —— 别复用别家的 ID。 - 把 Claude Code 切到原生 Messages。 环境变量配置见Cursor / Claude Code 教程。
- 两边都 benchmark。 在彻底切换前，对比延迟与模型行为。
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://daoxe.com/v1", # 一个 base URL 调所有模型
api_key="你的DaoXE_key",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="你的准确模型ID", # 来自 GET /v1/models
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
max_tokens=64,
)
print(resp.choices[0].message.content)别信 —— 去测
把与供应商无关的 CLI 对准 DaoXE、官方 API 和你现在的聚合器，对比 p50/p95 延迟与模型行为。从基准教程开始。
常见问题#
DaoXE 和其他聚合器有何不同？
它以「可被 benchmark」为设计目标（开源 CLI、账户维度模型列表），并为 Claude Code 原生支持 Anthropic Messages，而非仅套 OpenAI 壳。
它 OpenAI 兼容，我能直接切吗？
能 —— 把 base URL 改成 https://daoxe.com/v1，保留 OpenAI SDK 代码，用你账户里的准确 ID。
支持 Claude Code 吗？
支持，原生走 /v1/messages。见配置教程。
可用性上有什么要注意的？
DaoXE 不向中国大陆提供服务；目标是出海开发者、海外华人与俄语开发者。
试用 DaoXE —— 并亲自 benchmark 它
一个 key 调 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等。用开源 benchmark 对准我们做对比 —— 别只听我们说。