在 TypingMind 里用 DaoXE

TypingMind 是自带 key 的前端：聊天、设置与 API key 都留在浏览器里，请求直接发往你指定的供应商。Add Custom Model 对话框就是通用的 OpenAI 兼容设置面 —— 正是 DaoXE 的形状（最便宜 API 教程）。

为什么让 TypingMind 走 DaoXE#

• key 不出浏览器。TypingMind 文档明确：数据与 API key「存储在浏览器本地，永远不会发到 TypingMind 的服务器」。
• 网页版与静态自托管版通用。自定义模型流程一致 —— 私有部署上也能接 DaoXE。
• 逐模型控制。上下文长度、插件与视觉开关都按自定义模型设置 —— 每个 DaoXE 模型能做什么由你决定。

在 TypingMind 里配置#

1. 打开对话框。 点左侧边栏的 Models 图标，再点 + Add Custom Model（右上角）—— 与 TypingMind 文档给 Ollama、LM Studio、LocalAI 用的是同一流程。
2. 选 API 类型。 选 OpenAI 类型（文档的 Gemini 示例里有 API Type 选择器 —— DaoXE 选 OpenAI 这一档）。
3. 粘贴完整端点。 Endpoint：https://daoxe.com/v1/chat/completions。TypingMind 文档示例都带完整路径（如 LM Studio 的 http://localhost:1234/v1/chat/completions）—— 不是裸 base URL。
4. 模型 ID、请求头、Test。 填 GET /v1/models 里的精确模型 ID，设上下文长度，加一行自定义请求头（Authorization : Bearer sk-…）放 key，然后点 Test —— 应用会在保存前检查端点与能力。

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}"

先在应用之外验证端点，再在 temperature 0 下把难题与官方 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."}]
  }'

常见问题#