Конфигурация

English | 简体中文 | 繁體中文 | 日本語 | Русский

devo onboard - рекомендуемый путь настройки. Для ручной конфигурации Devo объединяет настройки в таком порядке:

1. Встроенные значения по умолчанию
2. DEVO_HOME/config.toml - пользовательская конфигурация, по умолчанию ~/.devo/config.toml на macOS/Linux и C:\Users\yourname\.devo\config.toml на Windows
3. <workspace>/.devo/config.toml - конфигурация уровня проекта
4. CLI flags

Учетные данные хранятся отдельно в DEVO_HOME/auth.json; config.toml должен ссылаться на credential id, а не хранить API key напрямую.

Минимальная структура:

[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"

Важное разделение:

• model_slug выбирает локальные метаданные модели Devo из models.json.
• provider выбирает настроенную запись подключения.
• model_name - строка модели, специфичная для поставщика и отправляемая по wire.
• invocation_method выбирает протокол поставщика, например openai_chat_completions, openai_responses или anthropic_messages.

Пользовательские модели

Если нужной модели нет во встроенном списке, добавьте ее в models.json, затем привяжите через config.toml.

Пользовательский каталог моделей:

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

Переопределения уровня проекта также можно поместить в <workspace>/.devo/models.json. В models.json поле provider является метаданными wire API по умолчанию для модели; фактический endpoint по-прежнему выбирается полем provider в config.toml.

Пример записи models.json:

[
  {
    "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."
  }
]

Затем сошлитесь на этот slug из model binding:

[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"