Visual Studio Code 1.122.0 版本现已支持自带大模型 API 密钥(BYOK),将你的版本更新到此版本,即可自由接入其他提供商的模型,甚至本地运行的模型。不再局限于内置模型,想用什么模型,你说了算!

VS Code 添加自定义模型的三种方法

VS Code 提供了三种方式添加自己的模型,根据你的场景对号入座,其中自定义端点,就是这次更新的功能:

方式 适用场景 怎么上手
内置提供商 你的模型提供商已在列表中(Azure、Anthropic、Gemini、OpenAI 等) 填入 API 密钥即可
扩展 通过 Marketplace 扩展提供模型,比如用 OAI 插件 安装扩展,按提示配置
自定义端点(本次更新功能) 你有第三方模型、自托管、企业或兼容 Chat Completions / Responses / Messages API 的端点 指向任意兼容 URL

添加自定义端点模型

适用场景:你有一个第三方魔性、自托管的、企业的、或其他兼容 Chat Completions、Responses、Messages API 的端点。比如DeepSeek,其他模型厂商、中转站(例如 https://api.cxsee.com )都可以。

操作步骤:

  1. 打开 Copilot 聊天框的模型选择栏,然后依次点击齿轮图标 → 选择添加模型 → 选择 自定义端点

在这里插入图片描述

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  1. 输入分组名称(之后可改)。我输入了:DeepSeek。
  2. 输入端点的显示名称和 API 密钥。找到对应的BaseURL,注意要使用OpenAI的端点。
  3. 选择 API 类型:Chat CompletionsResponsesMessages(确保你的模型支持该类型),一般选Chat Completions就好。
  4. VS Code 会打开 chatLanguageModels.json,在此配置模型详情,保存即可。属性说明见文末模型配置参考。
  5. 以 DeepSeek API 为例,开启思考 + 1M上下文,思考等级设置为xhigh:
    [
        {
            "name": "DeepSeek",
            "vendor": "customendpoint",
            "apiKey": "${input:chat.lm.secret.39d03ffb}",
            "apiType": "chat-completions",
            "models": [
                {
                    "id": "deepseek-v4-pro",
                    "name": "DeepSeek V4 Pro",
                    "url": "https://api.deepseek.com",
                    "toolCalling": true,
                    "vision": false,
                    "thinking": true,
                    "maxInputTokens": 1024000,
                    "maxOutputTokens": 64000,
                    "supportsReasoningEffort": [
                        "low",
                        "max",
                        "xhigh"
                    ]
                }
            ],
            "settings": {
                "deepseek-v4-pro": {
                    "reasoningEffort": "xhigh"
                }
            }
        }
    ]
    
  6. 配置完成后,在模型选择器中选中即可使用。如果添加后没有立刻出现,重启 VS Code 即可。
    在这里插入图片描述

更新已配置的模型

想换 API 密钥或修改端点?无需重新添加,直接更新即可:

  1. 打开大模型编辑器(齿轮图标 → 管理大模型),和刚才的步骤一样。
  2. 找到你要修改的提供商,点击其旁边的齿轮图标。
    在这里插入图片描述
  3. 更新 API 密钥、端点 URL 等信息。

进阶:让自定义模型接管更多任务

除了 Chat 对话,VS Code 在后台还会用轻量级模型处理一些杂活——生成标题、写提交信息、检测意图等。你也可以让自定义模型来接管这些任务,打开 File -> Preferences -> Settings面板,搜索chat.utilityModel

在这里插入图片描述

  • setting(chat.utilityModel):接管标题生成、摘要、设置搜索、Git 审查等通用任务。
  • setting(chat.utilitySmallModel):接管提交信息、重命名建议、分支名生成、意图检测等快速轻量任务(建议用一个又快又便宜的模型)。

两个设置默认都是 Default(即 Copilot 内置模型),改成你的自定义模型即可。

附录:模型配置参考

以下为 chatLanguageModels.json 中所有可配置的属性,分为提供商级别模型级别两层。自己按需修改对应的属性即可。

提供商级别属性

属性 描述
vendor 模型提供商,如 azureopenaicustomendpoint
name 在 UI 中显示的提供商分组名称
models (可选) 此提供商提供的模型配置数组
`

模型级别属性

属性 描述
id 发送给 API 的模型标识符(如部署名称)
name 在模型选择器中的显示名称
url 模型的完整端点 URL
apiType (可选) 按模型覆盖 API 类型:chat-completionsresponsesmessages。默认继承提供商级别的 apiType
toolCalling 是否支持工具调用,设为 true
vision 是否支持图像输入,设为 true
maxInputTokens 模型接受的最大输入 token 数,这里也作为上下文窗口大小使用
maxOutputTokens 模型生成的最大输出 token 数
editTools (可选) 支持的编辑工具数组,可选值:find-replacemulti-find-replaceapply-patchcode-rewrite。不填则编辑器自动选择
thinking (可选) 是否支持思考能力,默认 false,有思考的模型需要配置
streaming (可选) 是否支持流式响应,默认 true
zeroDataRetentionEnabled (可选) 是否启用零数据保留(ZDR),启用后不会在 Responses API 请求中发送 previous_response_id。默认 false
supportsReasoningEffort (可选) 模型支持的推理力度级别,如 ["low", "medium", "high"]。设置后模型选择器中会出现思考力度选择器。常用级别:minimallowmediumhighxhigh
reasoningEffortFormat (可选) 推理力度的传参格式。chat-completions 发送顶层 reasoning_effort 字符串;responses 发送嵌套 reasoning.effort 对象。不填则随 URL 推断
requestHeaders (可选) 随请求一起发送的额外 HTTP 标头(保留标头会被忽略)

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