VS Code BYOK 配置生成器

前言

近年来涌现出了不少优秀的 AI 编辑器，如 Cursor、Trae、Windsurf 等，但我自己已经深度习惯了 VS Code 的工作方式——在上面投入了大量时间去打磨开发环境。时至今日，VS Code 仍是我最顺手的编辑器，配合最新版本的 Copilot，AI 辅助编程的体验也相当不错。不过，在接入第三方 AI 供应商时，我遇到了一些让人头疼的问题。

VS Code Copilot 接入第三方 AI 供应商共有两种方式：

方式一：安装插件市场的 BYOK 插件

这种方式看似简单，但实际开发一个插件需要查阅大量文档，过程相当繁琐。我自己曾尝试开发过一款——不仅要生成配置，还要处理请求兼容、异常捕获、token 统计等问题。明明只是想接入一个第三方 AI 供应商，结果却耗费了大量时间和精力，性价比极低。

方式二：官方提供的 Custom Endpoint

这种方式无需编写代码，兼容性由官方负责，我们只需维护一份 JSON 配置文件即可。但对于新手来说，如何正确配置并不直观；随着接入的模型越来越多，配置也会越来越庞大。更令人头疼的是，无论哪种方式，配置都不会同步到云端——每换一台设备、每切换一个 VS Code 配置文件，都得从头配置一遍。

为了彻底解决这个问题，我开发了 VS Code BYOK 配置生成器：只需填写几项基础信息，即可一键生成完整的 JSON 配置，粘贴到 VS Code 后更新 API Key 即可使用。

教程

考虑到插件方式开发成本过高，这里我们直接采用官方提供的 Custom Endpoint 方式来接入第三方 AI 供应商。

VS Code BYOK 配置生成器的作用就是生成对应的 JSON 配置，我们只需将其粘贴到 VS Code 的配置文件中，更新 API Key 后即可使用。

打开工具网站

工具已完整开源到 GitHub，并通过 GitHub Pages 部署了在线版本，无需安装，打开即用。

• GitHub 地址：vscode-byok-generator
• 在线地址：https://mulingyuer.github.io/vscode-byok-generator/

填写基础信息

进入页面后，首先填写以下三项基础信息：

1. Group Name（分组名称）：由于可能同时接入多个第三方 AI 供应商，建议为每个供应商单独命名分组，便于管理。
2. BaseUrl（基础 URL）：第三方 AI 供应商的接口地址，通常是一个域名。
3. ApiKey（密钥）：仅在本地使用，不会上传到任何云端，主要用于自动拉取模型列表。

勾选模型

基础信息填写完毕后，选择需要的模型。模型来源有两种：

1. 自动获取：点击"获取模型"按钮，工具会调用供应商接口自动拉取可用模型列表。目前主流的 AI 网关（如 New API、sub2api 等）均支持该接口，大多数情况下直接点击即可。

   

2. 预设模型：考虑到部分网关未提供标准的 OpenAI 获取模型接口，工具内置了市面上常见的 50 余种模型供手动选择。

   

工具栏提供了搜索、全选、反选等快捷操作，日常使用完全够用。

协议选择

勾选好模型后，选择对应的请求协议。目前主流的协议共三种：

1. Chat Completions：最通用的 OpenAI 标准协议，绝大多数供应商均支持。
2. Responses：较新的 OpenAI 标准协议。
3. Messages：Anthropic 专属协议。

一般选择 Chat Completions 即可，除非你的供应商仅支持 Responses 或 Messages 协议。

模型设置（可选）

VS Code 支持为每个模型配置额外参数，如 temperature、top_p 等。这些参数最常见的用途是声明模型的思考强度，例如：

{
    "kimi-k3": {
        "reasoningEffort": "max"
    }
}

工具已根据各模型特性预设了合理的默认值，通常无需手动调整，有特殊需求时再修改即可。

生成配置

点击"生成配置"按钮，即可在输出区域查看生成的 JSON 配置。

生成结果分为两种模式：

1. 全新添加：VS Code 配置文件为空时使用，直接粘贴整段 JSON 即可。
2. 追加：VS Code 配置文件已有内容时使用，将生成的对象追加到数组末尾。

输出结果支持直接编辑，不满意可在输出框中直接修改，完成后点击复制或下载保存。

在 VS Code 中配置

复制好配置后，打开 VS Code，在 Copilot 对话界面右下角点击模型名称，弹出模型选择界面后，点击 Other Models 右侧的齿轮图标，进入设置界面。

在设置界面右上角点击 Open Settings (JSON)，打开 JSON 配置文件。

• 若文件为空，直接粘贴全新添加模式生成的 JSON。
• 若文件已有内容，将追加模式生成的对象插入到数组末尾。

最终配置示例如下：

[
    {
        "name": "测试分组",
        "vendor": "customendpoint",
        "apiKey": "${input:chat.lm.secret.-7b6c5242}",
        "apiType": "chat-completions",
        "models": [
            {
                "id": "kimi-k3",
                "name": "kimi-k3",
                "url": "xxxx",
                "toolCalling": true,
                "vision": true,
                "maxInputTokens": 1000000,
                "maxOutputTokens": 131072,
                "contextWindow": 1000000,
                "thinking": true,
                "supportsReasoningEffort": ["low", "high", "max"],
                "reasoningEffortFormat": "chat-completions"
            }
        ],
        "settings": {
            "kimi-k3-test": {
                "reasoningEffort": "max"
            }
        }
    }
]

最后一步：更新密钥

生成的配置中，apiKey 是一个随机占位符，VS Code 并不知道真实的 Key 值。回到设置界面，在刚刚添加的分组上右键，选择更新 API 密钥，在弹出的输入框中填入真实的 API Key，按回车确认即可。

使用

密钥更新完成后，在 Copilot 对话界面的模型选择器中即可找到刚刚添加的分组及其模型，选择后直接使用。至此，接入第三方 AI 供应商的全部流程就完成了。