DaoXEContinue 的一切都写在 ~/.continue/config.yaml。加一个 provider: openai 且 apiBase 指向 DaoXE 的模型，chat/edit/apply 就会走你选的模型。如何按角色分便宜/顶级模型，见最便宜 API 教程。
为什么让 Continue 走 DaoXE#
- 一个文件，完全掌控。 模型、角色、供应商都在
config.yaml。 - 角色分流。 便宜的 DaoXE 模型跑
autocomplete，顶级的跑chat/edit。 - 一个 key，多家厂商。 无需为 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 或 Kimi 分别开户。
在 Continue 里配置#
- 打开 config.yaml。 编辑
~/.continue/config.yaml（全局）或.continue/config.yaml（按仓库）。 - 加一个 DaoXE 模型。 用
provider: openai，设apiBase: https://daoxe.com/v1，填 key 和准确modelID。 - 分配角色。 加
roles: [chat, edit, apply]（小模型再加autocomplete），控制每个模型负责什么。 - Reload config。 在 Continue 扩展里点 Reload config，然后测一次 chat 和 edit。
# ~/.continue/config.yaml (global) — or .continue/config.yaml per repo
name: DaoXE
version: 0.0.1
schema: v1
models:
- name: DaoXE - your model
provider: openai
model: YOUR_EXACT_MODEL_ID # from GET /v1/models
apiBase: https://daoxe.com/v1
apiKey: YOUR_DAOXE_KEY
roles: [chat, edit, apply]值得注意的坑
用 YAML —— 旧的 config.json 仍能加载但已弃用。对 gpt-5/o 系列，Continue 默认走 /responses；若遇到 "organization must be verified" 或流式错误，加 useResponsesApi: false 强制走 /chat/completions。apiBase 必须含 /v1。角色决定哪个模型做哪件事。
验证你拿到的是真模型#
先证明端点可用，再怀疑客户端 —— 这一步失败，改任何设置都没用：
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}"重载后先独立验证端点，再在 temperature 0 下把固定 prompt 与官方 API 对比：
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."}]
}'别信我们 —— 自己验证
把 开源 benchmark 对准 DaoXE 和官方 API，在 temperature 0 下对比。再学会如何鉴别掉包，让便宜端点无法悄悄把你换成更小的模型。
常见问题#
DaoXE 该选哪个 provider？
用 provider: openai，设 apiBase: https://daoxe.com/v1 —— DaoXE 是 OpenAI 兼容的。
config.yaml 还是 config.json？
用 YAML。旧 JSON 仍能加载但已弃用；新选项面向 YAML。
推理模型报错？
Continue 对 gpt-5/o 系列可能走 /responses。设 useResponsesApi: false 改走 /chat/completions。
能一个模型做补全、另一个做对话吗？
能 —— 这正是 roles 的用途。便宜模型跑 autocomplete，强模型跑 chat/edit。
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。