VS Code

カスタムエンドポイントプロバイダー経由で VS Code から Tokener.ai モデルを利用する。

更新日 2026-08-28
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VS Code は カスタムエンドポイントプロバイダー 経由で、Chat から Tokener.ai モデルを利用できます。リクエストには Tokener.ai API キーが使われ、他のモデル API トラフィックと同様に組織の クレジットから課金されます。

設定

  1. API キー でキーを作成します。
  2. コマンドパレットから Chat: Manage Language Models を実行します。
  3. Add Models、続いて Custom Endpoint を選択します。
  4. グループ名に Tokener.ai を入力し、API キーを設定して、API タイプに Chat Completions を選択します。
  5. VS Code が chatLanguageModels.json を開きます。VS Code が作成した シークレット参照を残し、次のようにプロバイダーを設定します：
JSON
[
  {
    "name": "Tokener.ai",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "${input:tokenerApiKey}",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "deepseek-v4-flash",
        "name": "deepseek-v4-flash",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000
      },
      {
        "id": "deepseek-v4-pro",
        "name": "deepseek-v4-pro",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000
      },
      {
        "id": "glm-5.2",
        "name": "glm-5.2",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000
      },
      {
        "id": "gpt-5.6-luna",
        "name": "gpt-5.6-luna",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000
      },
      {
        "id": "gpt-5.6-sol",
        "name": "gpt-5.6-sol",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000
      },
      {
        "id": "gpt-5.6-terra",
        "name": "gpt-5.6-terra",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000,
        "modelOptions": {
          "reasoning_effort": "none"
        }
      },
      {
        "id": "kimi-k3",
        "name": "kimi-k3",
        "url": "https://api.tokener.dev/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 900000,
        "maxOutputTokens": 16000,
        "modelOptions": {
          "temperature": 1,
          "top_p": 0.95
        }
      }
    ]
  }
]

この例には、このページの更新時点で利用可能なモデルを記載し、公開されている 1M クラスのコンテキスト内で、入力 900k・出力 16k の保守的なクライアント 予算を使用しています。現在のモデル id とコンテキストウィンドウについては Models カタログを参照してください。このファイルに平文の API キーを保存またはコミットしないでください。

選択と確認

ファイルを保存し、Chat を開いてモデルピッカーからモデルを選択します。まず 短い質問を送信し、次に Agent モードでツール呼び出しを確認します。

  • モデルピッカーに Auto しか表示されない場合は、ワークスペースを信頼し、 Restricted Mode を解除してください。
  • 保存後もモデルが表示されない場合は、VS Code を再起動してください。
  • Agents ウィンドウの Agent Host セッションで利用する場合は、 chat.agentHost.byokModels.enabled を有効にして Agent Host プロセスを 再起動してください。
  • DeepSeek の thinking モデルでは tool_choice: required を強制しないで ください。VS Code のデフォルトの自動ツール選択は利用できます。