VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

前言:为何你的 Copilot 需要一次“魔改”?

本文旨在帮助所有希望突破 VSCode Copilot 模型限制、追求更高代码效率和性价比的开发者。如果你也曾面临以下困境,那么这篇文章就是为你量身打造的:

  • Copilot 官方模型不够用:想尝试最新、最强的国产模型(如智谱 GLM、文心一言、Kimi)却无从下手。
  • API 订阅成本高:官方或其他国外模型的订阅费和按量计费(通常以美元结算)让个人开发者望而却步。
  • 替代品体验有瑕疵:其他辅助插件在某些场景下不如原生的 Copilot 轻便、流畅。

本文将提供一个终极解决方案:通过一个 VSCode 插件,无缝接入任何支持 OpenAI 兼容接口的大模型。我将以当前备受瞩目的国产模型智谱 GLM-5.1 为例,手把手带你完成从申请 API Key 到在 Copilot 中成功调用的全过程。

一、核心插件:OAI Compatible Provider for Copilot

要实现我们的目标,只需要一个关键插件:OAI Compatible Provider for Copilot

这个插件的核心作用,就是充当一个“翻译官”,让 Copilot 能够与所有使用标准 OpenAI API 格式的模型进行对话。安装它,是我们进行一切“魔改”的基础。

  1. 在 VSCode 扩展商店中搜索 OAI Compatible Provider for Copilot,也可以直接搜缩写oai

点击安装,如图。

在这里插入图片描述

二、把智谱 GLM-5.1 注入 Copilot

接下来,我们以接入智谱 GLM-5.1 为例,详细演示配置过程。此方法同样适用于 Kimi、DeepSeek、文心一言等其他所有提供 OpenAI 兼容接口的国产模型。

2.1:获取智谱 GLM-5.1 的 API Key

首先,我们需要从智谱 AI 官方获取访问模型的“钥匙”。

  1. 前往智谱AI官网获取GLM-5.1智谱AI开放平台
  2. 注意,国内限售时,可以考虑去智谱国际版官网,国际的GLM-5.1不限售Z.ai 智谱国际版官网
  3. 注册/登录并创建 API Key:登录后,按照下图指示,依次点击 右上角头像 -> API Keys -> + 创建新的 API Key

复制 Key:创建成功后,系统会生成一串 API Key 字符。立即点击复制按钮,等着下一步使用。

在这里插入图片描述

命名并保存:为你的 Key 输入一个好记的名称(例如 vscode-copilot-key,图示中我起名是ClaudeCode),点击确认。

在这里插入图片描述

2.2:在 VSCode 中配置插件

拿到了 API Key,我们回到 VSCode 进行配置。

  1. 找到插件配置:在搜索框中输入 oai, 然后打开它的设置界面。
  2. 在设置界面填写OpenAI兼容的API接口地址,注意包月计划的地址不要写错
    • 购买了智谱GLM Coding Plan包月计划的填写(如图),一定要填正确,否则会按tokens消耗量扣费: https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
    • 没买智谱包月计划的,走传统的按tokens消耗扣费的,填写这个地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    • DeepSeek的地址是: https://api.deepseek.com/v1

Kimi的地址是: https://api.moonshot.cn/v1

在这里插入图片描述

2.3:在 Copilot 中启用并使用新模型

最后一步,让 Copilot 认识我们的新伙伴。

  1. 打开 Copilot Chat:点击 VSCode 顶边栏的 Copilot 图标。

在Copilot Ctrl + I 中切模型为GLM-5.1:如图,不说了,命令行唤起同样适用。

在这里插入图片描述

在Copilot Chat切换模型为GLM-5.1:模型列表中选择GLM-5.1,然后向他问好一下,如果能收到答复,就证明大功告成。

在这里插入图片描述

模型列表勾选你想用的即可:如果你的Base URL 和 API Key都配置正确,这里就会弹出模型列表,勾选后点击OK, 配置工作就基本完成了。

在这里插入图片描述

重新进入OAI Compatible选择模型:填入API Key后界面会消失,不要怕,重新 打开 Copilot Chat -> 打开 Manage Models -> 选择OAI Compatible(不要选小齿轮哦,小齿轮是配置API Key的)

在这里插入图片描述

填入上一步申请好的API Key:在弹出的设置窗口,输入你的API Key,然后回车确认。

在这里插入图片描述

选择 OAI Compatible 齿轮:在弹出的模型供应商中,可以看到 [OAI Compatible] 。点击它右侧的小齿轮,后续如果你要修改为其他模型的话也是点击这个小齿轮。

在这里插入图片描述

打开 Manage Models:把模型列表打开,然后点击列表最下面的 Manage Models 按钮。

在这里插入图片描述

至此,大功告成!如需要更加自定义和灵活的配置,就自行阅读OAI插件的使用说明吧,我这里就不细说了。这个插件也是开源的,可以直接去仓库学习用法:https://github.com/JohnnyZ93/oai-compatible-copilot

三、总结与拓展

通过本文的详细步骤,我们成功地将强大的智谱 GLM-5.1 模型集成到了 VSCode Copilot 中,实现了:

  • 突破生态限制:让 Copilot 不再局限于官方模型,拥抱更广阔的模型生态,尤其是优秀的国产大模型。
  • 极致性价比:通过直连官方 API 并按量付费,我们可以更经济、更灵活地使用 AI 辅助编程,告别昂贵的固定订阅。
  • 原生体验:所有操作都在 VSCode 和 Copilot 的原生框架内完成,无需适应新的工具和工作流。

这种方法具有极强的可拓展性。今天我们以 GLM-5.1 为例,明天你就可以用同样的方式接入 Kimi 的长文本能力,或是 DeepSeek 的代码专项能力。你只需要找到对应厂商的 Base URL 和申请 API Key,就能无限拓展你的 Copilot 工具箱。

希望这篇教程能为你打开一扇新的大门。如果你在配置过程中遇到任何问题,或是有更好的模型推荐,欢迎在评论区与我交流!

Read more

在 NVIDIA DGX Spark部署 Stable Diffusion 3.5 并使用ComfyUI

在 NVIDIA DGX Spark部署 Stable Diffusion 3.5 并使用ComfyUI

📖 前言 随着 NVIDIA Blackwell 架构的问世,DGX Spark (Personal AI Supercomputer) 将桌面级 AI 算力推向了新的巅峰。这台怪兽级设备搭载了 GB200/GB10 级别的 GPU 和 NVIDIA Grace CPU (ARM64),并运行在最新的 CUDA 13 环境下。 然而,“最强硬件"往往伴随着"最难环境”。由于 Grace CPU 采用 ARM (aarch64) 架构,且 CUDA 13 过于前沿,传统的 PyTorch 安装方法极易失败。 本文将手把手教你如何在这台超级计算机上部署 Stable Diffusion

揭秘!AI应用架构师眼中的智能Web3应用开发框架精髓

揭秘!AI应用架构师眼中的智能Web3应用开发框架精髓 关键词:智能Web3应用, AI与区块链融合, 去中心化AI架构, 智能合约开发, Web3开发框架, AI模型链上集成, 去中心化应用(DApp)设计 摘要:当人工智能(AI)的"智慧大脑"遇上Web3的"去中心化灵魂",会碰撞出怎样的创新火花?本文将以AI应用架构师的第一视角,深入剖析智能Web3应用开发框架的核心精髓。我们将从"传统互联网到Web3的进化史"讲起,用生活类比揭开Web3与AI融合的神秘面纱,系统讲解智能Web3应用的"五脏六腑"架构设计、AI模型与区块链交互的"对话语言"、以及实战开发中的"避坑指南"。无论你是Web3开发者、AI工程师,还是对下一代互联网好奇的技术爱好者,这篇文章都将带你透过架构师的眼睛,看到智能Web3应用开发的全景蓝图—

【机器人】ROS2 功能包创建与 CMake 编译链路探秘

【机器人】ROS2 功能包创建与 CMake 编译链路探秘

🔥大奇个人主页 :https://blog.ZEEKLOG.net/m0_75192474?type=blog ⚡本文所属专栏:https://blog.ZEEKLOG.net/m0_75192474/category_13131150.html ros2 pkg create 是 ROS2(Robot Operating System 2)中用于快速初始化功能包的官方核心命令行工具。其核心作用是自动生成功能包所需的完整目录结构、配置文件及可选示例节点,避免手动创建文件和配置的繁琐操作,大幅提升开发效率。 该命令支持两种主流构建类型(C++/Python),可直接指定依赖包、维护者信息、开源协议等关键配置,生成的功能包完全符合 ROS2 官方规范,可直接用于编译、运行及后续开发扩展 ⏰ 创建工作空间 首先需要再主目录中新建一个文件夹,带src目录 mkdir-p test_ws/

NWPU VHR-10数据集 无人机遥感目标检测数据集 飞机 储罐 棒球场 网球场篮球场 港口车辆桥梁检测 遥感图像中的地理空间目标检测

NWPU VHR-10数据集 无人机遥感目标检测数据集 飞机 储罐 棒球场 网球场篮球场 港口车辆桥梁检测 遥感图像中的地理空间目标检测

NWPU VHR-10数据集 遥感数据集 NWPU VHR-10数据集是 10个类别地理空间目标检测的挑战性数据集,共650张图片。 YOLO和COCO格式 数据集按默认划分比例:390张训练集、130张验证集、130张测试集。 手动标注了757架飞机、302艘船只、655个储罐、390个棒球场、524个网球场、159个篮球场、163个田径场、224个港口、124座桥梁和598辆车辆。 📊 一、数据集总体信息 项目描述数据集名称NWPU VHR-10(Northwestern Polytechnical University Very High Resolution 10-class Dataset)任务类型遥感图像中的地理空间目标检测(Object Detection in Remote Sensing Images)图像总数650 张(均为高分辨率遥感图像,源自 Google Earth 等平台)图像分辨率约 600×600