VSCode Github Copilot使用OpenAI兼容的自定义模型方法

VSCode Github Copilot使用OpenAI兼容的自定义模型方法

背景

VSCode 1.105.0发布了,但是用户最期待的Copilot功能却没更新!!!
(Github Copilot Chat 中使用OpenAI兼容的自定义模型。)

在这里插入图片描述

🔥官方也关闭了Issue,并且做了回复,并表示未来也不会更新这个功能:
“实际上,这个功能在可预见的未来只面向内部人员开放,作为一种“高级”实验功能。是否实现特定模型提供者的功能,我们交由扩展作者自行决定。仅限内部人员使用可以让我们快速推进,并提供一种可能并非始终百分之百完善,但能够持续改进并快速修复 bug 的体验。如果这个功能对你很重要,我建议切换到内部版本 insider。”

在这里插入图片描述

🤗 官方解决方案:安装VSCode扩展支持

你们完全不用担心只需要在 VS Code 中安装扩展:OAI Compatible Provider for Copilot

在这里插入图片描述

通过任何兼容 OpenAI 的提供商驱动的 GitHub Copilot Chat,使用前沿开源大模型,如 Kimi K2、DeepSeek V3.2、GLM 4.6 等。

✨ 特色功能

  • 支持几乎所有与 OpenAI 兼容的供应商,例如 ModelScope、SiliconFlow、DeepSeek…
  • 支持视觉模型。
  • 为聊天请求提供额外的配置选项。
  • 支持同时配置来自多个供应商的模型,自动管理 API 密钥而无需反复切换。
  • 支持为同一模型 ID 定义多种配置(例如为 GLM-4.6 启用/禁用思考功能)。Supports almost all

支持控制模型在聊天界面中显示思考与推理内容。

thinkingPartDemo

⚡ 快速开始

  1. 安装“OAI Compatible Provider for Copilot”扩展。
  2. 打开 VS Code 设置,配置 oaicopilot.baseUrloaicopilot.models
  3. 打开 Github Copilot聊天界面。
  4. 点击模型选择器,选择“管理模型…”。
  5. 选择“OAI Compatible”提供商。
  6. 输入您的 API 密钥 —— 它将被本地保存。
  7. 选择您希望添加到模型选择器中的模型。

Settings Example

"oaicopilot.baseUrl":"https://api-inference.modelscope.cn/v1","oaicopilot.models":[{"id":"Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct","owned_by":"modelscope","context_length":256000,"max_tokens":8192,"temperature":0,"top_p":1}]

Read more

【保姆级教程】无成本零门槛安装配置OpenClaw龙虾AI全能助手

【保姆级教程】无成本零门槛安装配置OpenClaw龙虾AI全能助手

哈喽大家好!最近爆火的 OpenClaw(龙虾AI)全能助手大家体验了吗?它不仅能帮你自动整理邮件、查询天气,还能全自动写小红书笔记并发布,简直是打工人和自媒体人的摸鱼神器! 很多小伙伴想玩但又怕配置太复杂、花销太大。今天给大家带来一篇零门槛、保姆级的安装配置教程!教你如何低成本获取云服务器,轻松实现 AI 大模型自由。全程图文指引,小白也能轻松搞定,赶紧跟着操作起来吧! 一、获取云服务器 想要畅玩 OpenClaw,首先我们需要一个服务器。这次教大家如何获取腾讯云轻量服务器来进行配置。 ⏰ 活动时间:2026年1月21日 - 3月31日 腾讯推出了登录 CodeBuddy 送 2C2G4M 轻量服务器的限时活动:登录先送1个月,活跃7天再送2个月。 👉 【官方地址】:https://www.codebuddy.cn/promotion/?ref=ie2rwhd1loq 根据页面提示安装好软件并登录账号后,直接选择一个月的轻量应用服务器即可。 之后只要累计活跃7天就能续费两个月(每天和 AI

收藏!只为就业:纯LLM、多模态大模型、AIGC该选哪条路?

收藏!只为就业:纯LLM、多模态大模型、AIGC该选哪条路?

这绝对是2025年计算机应届生及算法方向求职者最焦虑的问题,没有之一。 过去几年,我从一线技术面试官做到团队负责人,面过的候选人从海外大厂博士到985硕士,累计不下八百人。聊得多了,也摸清了行业招聘的底层逻辑,今天就抛开虚言,从实战角度给大家盘清这三条赛道的利弊。 我不跟大家扯虚无的行业报告、千亿级市场规模这些空话——这些数据对普通人找工作毫无意义。核心只从「看简历、面候选人、拍板发offer」的一线视角,帮你判断哪条路更适合长期就业、薪资更高、更难被替代。 先定时间坐标:2026年1月。 大模型领域技术迭代太快,去年的最优解今年可能就成了内卷重灾区,这个时间点的行业现状,对求职决策至关重要。 先给结论,不绕弯子:优先all in多模态大模型 如果你的目标是拿下高质量算法岗,追求长期职业价值、低替代风险和高薪资天花板,别犹豫,直接深耕多模态领域。至于为什么这个方向是最优解,我把逻辑拆透,大家听完自己判断。 先看清三条赛道的真实现状 1. 纯语言大模型(LLM):基建化定型,算法岗内卷加剧 2025年的纯LLM领域,核心特征就四个字:基建化、工程化。现在想从零训练一个

从思考到实现:在 VS Code 中集成 MiniMax M2.1,解锁 AI 编程新范式

从思考到实现:在 VS Code 中集成 MiniMax M2.1,解锁 AI 编程新范式

在 AI 辅助编程(AI Coding)百家争鸣的今天,开发者们一直在寻找那个既能理解复杂逻辑、又能精准产出代码的“神队友”。最近,MiniMax M2.1 凭借其独特的 Interleaved Thinking(交错思考) 机制,在编程圈引起了广泛关注。 为什么选择 MiniMax 进行编程? 1. 逻辑严密的“交错思考”:不同于普通模型直接输出代码,M2.1 会先在 <think> 标签内进行深度推理,分析架构后再下笔,极大地减少了逻辑断层。 2. 超大上下文支持:在处理大型项目或重构复杂函数时,M2.1 能够精准捕捉全局上下文信息。 3. 极速中文理解:作为国产大模型的佼佼者,它在中文注释理解和响应速度上有着天然优势,拒绝“小作文”式的废话。 选购指南:主流

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、ChatatGPT介绍 * 二、什么是提示工程? * 三、大语言模型的底层原理 * 四、AI的相关术语 * 五、如何与AI(以ChatatGPT为例)更好交流 * 5.1 使用AI的核心 * 5.2 提示组成结构 * 5.3 创建好的提示的策略 * 5.4 提示的类别 * 5.5 创建在和AI提示的进阶框架 * 5.6如何减少AI回答的空洞无味感 * 5.7 如何提高AI回答的可读性 * 六、使用AI的更多技巧 * 6.1 高效提示的原则 * 6.