設定

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devo onboard が推奨されるセットアップ方法です。手動で設定する場合、Devo は次の順序で設定をマージします:

1. 組み込みデフォルト
2. DEVO_HOME/config.toml - ユーザーレベル設定。デフォルトでは macOS/Linux で ~/.devo/config.toml、Windows で C:\Users\yourname\.devo\config.toml
3. <workspace>/.devo/config.toml - プロジェクトレベル設定
4. CLI flags

認証情報は DEVO_HOME/auth.json に分離して保存されます。 config.toml には API key を直接保存せず、credential id を参照させてください。

最小構成:

[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"
model_name = "deepseek-v4-flash"
display_name = "DeepSeek V4 Flash"
invocation_method = "openai_chat_completions"
default_reasoning_effort = "high"

重要な分離は次のとおりです:

• model_slug は models.json から Devo のローカルモデルメタデータを選択します。
• provider は設定済みの接続レコードを選択します。
• model_name はプロバイダーへ送信される、そのプロバイダー固有のモデル文字列です。
• invocation_method はプロバイダープロトコルを選択します。例: openai_chat_completions、 openai_responses、 anthropic_messages。

カスタムモデル

使いたいモデルが組み込みリストにない場合は、models.json に追加してから config.toml でバインドします。

ユーザーレベルのモデルカタログ:

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

プロジェクトレベルの上書きは <workspace>/.devo/models.json に配置できます。 models.json の provider は、そのモデルのデフォルト wire API メタデータです。 実際のエンドポイントは引き続き config.toml の provider フィールドで選択されます。

models.json エントリの例:

[
  {
    "slug": "my-coding-model",
    "display_name": "My Coding Model",
    "channel": "Custom",
    "provider": "openai_chat_completions",
    "description": "Custom OpenAI-compatible coding model.",
    "reasoning_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."
  }
]

次に、その slug を model binding から参照します:

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