Aider 配 Qwen3-Max 和 DeepSeek：设好 OPENAI_API_BASE 就完事

2026年9月7日2 分钟阅读作者 genmux API Team

Aider 是一个结对编程命令行工具，它会直接修改你 git 仓库里的文件，并随手提交。它通过 LiteLLM 对接任何兼容 OpenAI 的接口，所以换成 genmux 只需要改两个变量：设 base URL、设密钥，再给模型 id 加上 openai/ 前缀。这里不涉及工具调用——aider 有自己的编辑格式——所以平台上每个文本模型都能用，真正需要决定的是选哪个模型、用哪种编辑格式。

两个变量加一个前缀

bash

export OPENAI_API_BASE=https://api.genmux.tech/v1
export OPENAI_API_KEY=nb_live_...        # your genmux key
aider --model openai/deepseek-v4-flash

openai/ 前缀告诉 LiteLLM：对 OPENAI_API_BASE 指向的地址使用 OpenAI 的 chat-completions 方言；斜杠后面的部分原样作为 model 传过去。价格表里的任意 id 都可以用：openai/qwen3-max、openai/deepseek-v4-pro、openai/doubao-seed-2-code。

如果你不想每开一个 shell 就导出一遍变量，aider 会读取仓库根目录的 .env 和 ~/.aider.conf.yml：

yaml

# ~/.aider.conf.yml
model: openai/deepseek-v4-flash
edit-format: whole

「unknown model」警告无害

第一次运行会打印类似这样的一行：

Warning for openai/deepseek-v4-flash: Unknown context window size and costs, using sane defaults.

Aider 本地维护着一张模型元数据表（上下文窗口、每 token 价格），用来显示它自己的费用估算，并决定什么时候提醒你对话太长了。它不认识 genmux 的 id，所以退回到保守的默认值。实际请求没有任何变化——模型拿到的仍然是完整上下文——而每次调用的准确扣费在你的 genmux 控制台里，不在 aider 的估算里。如果这条警告让你不舒服，在仓库里放一个 .aider.model.metadata.json 就能把数字教给 aider：

json

{
  "openai/deepseek-v4-flash": {
    "max_input_tokens": 1000000,
    "max_output_tokens": 16384,
    "input_cost_per_token": 0.000000198,
    "output_cost_per_token": 0.000000594,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

那两个 cost 字段，就是每百万 $0.198 / $0.594 换算成每 token 的形式——和 DeepSeek V4 Flash 页面上显示的是同一组数字。

`--edit-format whole` 还是 diff

Aider 会让模型以某种格式返回编辑内容，然后由它自己应用。这里要紧的是两种：

whole——模型返回它修改的每个文件的完整新内容。稳健到几乎不可能出错：根本没有「应用错」这回事。代价是大文件上的输出 token 更多。
diff——模型返回搜索/替换块。输出更省，但如果某个块的「搜索」部分和文件没有逐字节匹配上，就会被拒绝，aider 会重新问一遍。

我们在发布测试中的建议：在 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v3 上先用 --edit-format whole，它们永远不会产生匹配不上的块，因为压根没有块。deepseek-v4-pro 和 qwen3-max 处理 diff 很好，文件超过几百行时这么做很划算。如果一次会话里 aider 报「failed to apply edits」超过一次，就换成 whole 继续干活——问题不在模型，在那条精确匹配的规则。

Aider 的架构师模式（--architect）把规划和编辑分给两个模型。在 genmux 上一个不错的搭配是 --model openai/deepseek-v4-pro --editor-model openai/deepseek-v4-flash：Pro 决定改什么，Flash 以三分之一的价格把它写出来。

选哪个模型

模型	在 aider 里的定位	每 100 万 token 价格（输入 / 输出）
`deepseek-v4-flash`	日常主力：修 bug、写测试、做小功能；100 万上下文装得下整个仓库地图	$0.198 / $0.594
`qwen3-max`	需求含糊和较大重构时更强；128K 上下文	$1.08 / $5.40
`deepseek-v4-pro`	硬核的多文件改动，架构师模式里的规划者	$0.594 / $1.782

三个都支持思维链；aider 自己不会打开它。--reasoning-effort high 会发送 reasoning_effort，genmux 在这些模型上把它映射为打开思维链——推理 token 按输出计费，所以把它用在规划者身上，别用在编辑者身上。

一次 20 万 token 的会话要花多少钱

一次认真的 aider 会话——跨四五个文件的一个功能，外加跑两次测试——大概落在 20 万 token。Aider 每条消息都会重发仓库地图和对话中的文件，所以大部分是 prompt；用 whole 编辑时，输出占比会比聊天类应用更高。就算 17 万 prompt token 加 3 万 completion token：

模型	Prompt（17 万）	Completion（3 万）	整场会话
`deepseek-v4-flash`	$0.034	$0.018	≈ $0.05
`deepseek-v4-pro`	$0.101	$0.053	≈ $0.15
`qwen3-max`	$0.184	$0.162	≈ $0.35

按 Scale 套餐单价折算成积分：4.1 积分≈ $0.05Flash、12.4 积分≈ $0.15Pro、27.6 积分≈ $0.35Qwen3-Max。把 Qwen3-Max 区分开来的是它的输出价格：在模型要重打整个文件的 whole 编辑下，值得换成 diff，或者只把 Qwen 留给思考，而不是留给打字。

流式与用量

Aider 默认使用流式，而 genmux 推送的正是 OpenAI SDK 期待的那种 SSE 结构，所以 diff 会边生成边出现。最后一个分块携带带 cost（单位积分）的 usage（流式下 cost_source: "estimated"——原因见流式那篇）。每一次 aider 请求都是一个 genmux 任务：GET /v1/generations?capability=text.chat 会把它们列出来，这是把一天的 aider 用量和余额对上的可靠办法。

开始使用

两个 export、一个 openai/ 前缀，aider 就通过一把 genmux 密钥跑在 DeepSeek 或 Qwen3 上了。至于确实需要函数调用的 OpenCode，见 OpenCode 配置；所有受支持的客户端都汇总在编程智能体页面，对话接口的说明见文档。

关于作者

作者 genmux API Team — genmux API.

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