VS Code

通过自定义端点提供方在 VS Code 中使用 Tokener.ai 模型。

更新于 2026-08-28
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VS Code 可以通过 自定义端点提供方 在 Chat 中使用 Tokener.ai 模型。请求使用你的 Tokener.ai API 密钥，并与其他 模型 API 流量一样从组织额度中扣费。

配置

  1. 在 API 密钥 中创建密钥。
  2. 从命令面板运行 Chat: Manage Language Models。
  3. 选择 Add Models，然后选择 Custom Endpoint。
  4. 组名填写 Tokener.ai，输入 API 密钥，API 类型选择 Chat Completions。
  5. VS Code 会打开 chatLanguageModels.json。保留 VS Code 创建的密钥引用， 按下面的内容配置提供方：
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
        }
      }
    ]
  }
]

示例列出的是本文更新时可用的模型，并在已发布的 1M 级上下文范围内采用保守的 900k 输入和 16k 输出客户端预算。当前模型 id 与上下文窗口以 模型 目录为准。不要在此文件中保存或提交明文 API 密钥。

选择与验证

保存文件，打开 Chat，从模型选择器中选择模型。先发送一个简短问题，再切换到 Agent 模式验证工具调用。

  • 如果模型选择器只显示 Auto，请信任当前工作区并退出 Restricted Mode。
  • 如果保存后仍看不到模型，请重启 VS Code。
  • 若要在 Agents 窗口的 Agent Host 会话中使用这些模型，请启用 chat.agentHost.byokModels.enabled，然后重启 Agent Host 进程。
  • 不要为 DeepSeek thinking 模型强制设置 tool_choice: required。VS Code 默认的自动工具选择可以正常工作。