DaoXE API examples and low-cost benchmark

English | 简体中文 | 繁體中文 | Русский

Multi-protocol setup checklist (Cline + Claude Code) | Client setup: Cursor, Cline, Roo Code, Continue | Claude Code | Postman collection | Merged paths (DeepChat / models.dev / Dify) | Latency & price benchmark

Small, auditable examples for calling DaoXE, plus a safe benchmark CLI for checking whether a model works and comparing basic latency. DaoXE exposes an OpenAI-compatible API at the real base URL:

https://daoxe.com/v1

The benchmark uses only built-in Node.js APIs. It never prints or stores the API key, fixed prompt, or model response. Its report contains only the model ID, HTTP status, latency, token usage, and a coarse error category.

Cost warning: smoke sends one live request. compare sends one live request per model (two or three requests). These calls may be billed. The default maximum output is deliberately limited to 8 tokens; always check the current price and your DaoXE balance before running it.

First successful call

1. Create an account at daoxe.com and create an API key in the dashboard.
2. Choose an exact, currently available model ID from your DaoXE account.
3. Use Node.js 18 or newer and export the key and model. Do not paste the key into source code or command-line arguments.
4. Run the one-request smoke check:

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
export DAOXE_MODEL="your_exact_model_id"
npm run smoke

A successful first call is shown as ok, HTTP 200, with latency and any token usage returned by the provider. The response text is intentionally not shown.

You can also pass the model ID after the command:

DAOXE_API_KEY="your_api_key" npm run smoke -- "your_exact_model_id"

Compare two or three models

The command sends requests sequentially and caps the comparison at three unique models to limit accidental spend:

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
npm run compare -- "model-id-1" "model-id-2" "model-id-3"

Generate a sanitized Markdown or JSON report:

npm run compare -- "model-id-1" "model-id-2" \
  --format markdown --output benchmark-report.md

npm run smoke -- "model-id-1" \
  --format json --output benchmark-report.json

Useful options:

--max-tokens N    1-64; default 8
--timeout-ms N    per-request timeout; default 30000
--format FORMAT   table, json, or markdown
--output FILE     write the sanitized report with owner-only permissions

Raising --max-tokens can raise the cost. A benchmark run measures only a tiny request at one point in time; it is not a claim about general model quality or provider reliability.

Existing examples

The original examples remain available. Unlike the benchmark, the Node and Python examples print the model response, so use them only when that is wanted.

cURL

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
export DAOXE_MODEL="your_exact_model_id"
./curl-chat.sh

Node.js with the OpenAI SDK

npm install
npm run chat

Python with the OpenAI SDK

python -m pip install -r requirements.txt
python python_chat.py

Postman collection

The importable starter collection covers model discovery, OpenAI Chat Completions, Anthropic Messages, the OpenAI Responses API, and OpenAI-compatible image generation:

• postman/DaoXE.postman_collection.json
• postman/DaoXE.example.postman_environment.json

In Postman, choose Import and import both files. Select the imported DaoXE API - Example (set local values) environment, then set its local values:

1. Set DAOXE_API_KEY to the key created in your DaoXE dashboard. It is marked as a secret and the checked-in value is empty.
2. Send List models, copy an exact text model ID available to your account, and set it as DAOXE_MODEL.
3. For image smoke tests, copy an exact image model ID into DAOXE_IMAGE_MODEL (leave empty if you are not testing images).
4. Send one of the small generation requests (Chat Completions, Messages, Responses, or Image Generations).

The requests refer to the key only as {{DAOXE_API_KEY}}, text models as {{DAOXE_MODEL}}, and image models as {{DAOXE_IMAGE_MODEL}}. Do not export or commit an environment after entering a real key. Generation requests may be billed; text responses deliberately cap output at 8 tokens.

Local tests (no API calls)

npm test

The tests use an in-process mock. They do not require DAOXE_API_KEY, do not connect to DaoXE, and do not consume balance.

Acknowledgements

Thanks to the LINUX DO community for discussion and feedback on multi-protocol OpenAI-compatible gateway setup and testing.

---

Примеры DaoXE API и недорогой бенчмарк

В репозитории собраны простые примеры работы с DaoXE и безопасная CLI-утилита для проверки модели и сравнения базовой задержки. Реальный OpenAI-совместимый base URL:

https://daoxe.com/v1

Бенчмарк использует только встроенные возможности Node.js. Он не выводит и не сохраняет API-ключ, фиксированный промпт или текст ответа. В отчёт попадают только ID модели, HTTP-статус, задержка, число токенов и общая категория ошибки.

Предупреждение о расходах: smoke отправляет один реальный запрос, а compare — по одному запросу для каждой из двух или трёх моделей. Запросы могут быть платными. По умолчанию ответ ограничен 8 токенами. Перед запуском проверьте актуальную цену и баланс DaoXE.

Первый успешный запрос

1. Создайте аккаунт на daoxe.com и выпустите API-ключ в личном кабинете.
2. Скопируйте точный ID доступной модели из своего аккаунта DaoXE.
3. Установите Node.js 18 или новее. Передавайте ключ только через переменную окружения, а не в исходном коде или аргументах командной строки.
4. Запустите проверку из одного запроса:

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
export DAOXE_MODEL="your_exact_model_id"
npm run smoke

Успешный первый вызов будет отмечен как ok и HTTP 200; рядом появятся задержка и статистика токенов, если её вернул провайдер. Текст ответа намеренно не показывается.

Модель также можно передать после команды:

DAOXE_API_KEY="your_api_key" npm run smoke -- "your_exact_model_id"

Сравнение двух или трёх моделей

Запросы выполняются последовательно, а число уникальных моделей ограничено тремя, чтобы снизить риск случайных расходов:

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
npm run compare -- "model-id-1" "model-id-2" "model-id-3"

Безопасный отчёт в Markdown или JSON:

npm run compare -- "model-id-1" "model-id-2" \
  --format markdown --output benchmark-report.md

npm run smoke -- "model-id-1" \
  --format json --output benchmark-report.json

Параметры:

--max-tokens N    от 1 до 64; по умолчанию 8
--timeout-ms N    тайм-аут одного запроса; по умолчанию 30000 мс
--format FORMAT   table, json или markdown
--output FILE     сохранить очищенный отчёт с доступом только владельцу

Увеличение --max-tokens может увеличить стоимость. Короткий тест отражает только состояние конкретного запроса и не доказывает общее качество модели или надёжность провайдера.

Существующие примеры

Исходные примеры сохранены. В отличие от бенчмарка, примеры Node.js и Python печатают ответ модели — запускайте их только тогда, когда это действительно нужно.

cURL

export DAOXE_API_KEY="your_api_key"
export DAOXE_MODEL="your_exact_model_id"
./curl-chat.sh

Node.js с OpenAI SDK

npm install
npm run chat

Python с OpenAI SDK

python -m pip install -r requirements.txt
python python_chat.py

Коллекция Postman

Готовая коллекция содержит получение списка моделей, OpenAI Chat Completions, Anthropic Messages, OpenAI Responses API и OpenAI-compatible image generation:

• postman/DaoXE.postman_collection.json
• postman/DaoXE.example.postman_environment.json

Импортируйте оба файла через Import в Postman и выберите окружение DaoXE API - Example (set local values). Затем задайте локальные значения:

1. Вставьте ключ из кабинета DaoXE в DAOXE_API_KEY. Переменная помечена как secret, а значение в репозитории оставлено пустым.
2. Выполните List models, скопируйте точный ID текстовой модели и сохраните его в DAOXE_MODEL.
3. Для проверки image endpoint сохраните точный ID image-модели в DAOXE_IMAGE_MODEL (можно оставить пустым, если image не тестируете).
4. Запустите один из коротких запросов генерации (Chat Completions, Messages, Responses или Image Generations).

Запросы используют ключ только как {{DAOXE_API_KEY}}, текстовые модели как {{DAOXE_MODEL}}, image-модели как {{DAOXE_IMAGE_MODEL}}. Не экспортируйте и не коммитьте окружение после ввода настоящего ключа. Генерация может быть платной; текстовый ответ ограничен 8 токенами.

Локальные тесты без расходов

npm test

Тесты работают с локальным mock-ответом, не требуют DAOXE_API_KEY, не подключаются к DaoXE и не расходуют баланс.

Русскоязычный канал (CIS / релоканты)

Telegram: @daoxe_api_ru — заметки для русскоязычных разработчиков (CIS и глобальные релоканты): multi-protocol gateway, OpenAI-compatible path, Anthropic Messages. Это языковой канал, а не geo-target «только РФ».