VS Code 配置自定义 AI 模型教程

VS Code 的 Chat 功能支持配置 OpenAI 兼容的自定义接口。本文以智谱开放平台为例，介绍如何在 VS Code 中添加 GLM 模型。

本文使用普通开放平台 API Key 和通用 API 端点。如果使用的是 GLM Coding Plan，请先确认 VS Code 是否属于官方支持的工具范围；Coding Plan 的专用端点和额度不能默认套用到 VS Code 原生 Chat。

1. 打开 Language Models 面板

按 ⌘ + Shift + P（macOS）或 Ctrl + Shift + P（Windows / Linux）打开命令面板，输入 manage，选择 Chat: Manage Language Models。

也可以从 Chat 视图右上角点击齿轮图标进入同一个面板。

2. 添加 Custom Endpoint

在打开的 Language Models 面板中，点击右上角的 Add Models… 按钮，从下拉列表中选择 Custom Endpoint。

下拉列表中也会列出 Anthropic、Azure、Google、Ollama、OpenAI、OpenRouter、xAI 等内置 Provider。自定义接口请选择 Custom Endpoint。

3. 填入 API Key

接着 VS Code 会弹出 Custom Endpoint: API Key 输入框，提示 Enter value for apiKey。

将你从智谱开放平台 API Key 管理页面创建的 Key 粘贴进去，按回车确认。

4. 选择 API Type

接着会弹出 Custom Endpoint: API Type 选择框。

智谱开放平台提供的是 OpenAI Chat Completions 兼容接口，因此请选择 Chat Completions，而不是 Messages。本文使用的完整接口地址是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions。

5. 在 chatLanguageModels.json 里填模型信息

确认 Key 之后，VS Code 会自动打开 chatLanguageModels.json。该文件位于用户配置目录，例如 macOS 的 ~/Library/Application Support/Code/User/chatLanguageModels.json，里面已经预填好了一条配置骨架：

[
  {
    "name": "Custom Endpoint",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "${input:chat.lm.secret.xxxxxxxx}",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "",
        "name": "",
        "url": "",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 128000,
        "maxOutputTokens": 16000
      }
    ]
  }
]

你只需要填写每个模型的 id、name 和 url。toolCalling、vision 以及两个 token 上限需要按照模型的官方能力填写；其他字段（vendor、apiKey 和 apiType）保持 VS Code 生成的配置即可。

下面是一个配置多个模型的示例。模型 ID 以智谱官方模型文档中提供的完整模型 ID 为准：

[
  {
    "name": "Custom Endpoint",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "${input:chat.lm.secret.xxxxxxxx}",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "glm-5.3-flash",
        "name": "glm-5.3-flash",
        "url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 1000000,
        "maxOutputTokens": 131072
      },
      {
        "id": "glm-5.3",
        "name": "glm-5.3",
        "url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 1000000,
        "maxOutputTokens": 131072
      }
    ]
  }
]

字段说明

apiKey 是引用，不是明文

apiKey 字段中的 ${input:chat.lm.secret.xxxxxxxx} 是 VS Code 对 Secret Storage（系统钥匙串）的引用，真实 Key 已经在上一步存入系统钥匙串。

不要将明文 Key 替换进去，否则可能造成密钥泄漏。

保存 JSON 后，新模型会出现在 Language Models 面板的 Custom Endpoint 分组下。如果列表没有立即刷新，可以重载 VS Code 窗口后再检查。

6. 在 Chat 里切换并测试

打开 Chat 视图，点击底部的模型选择器，将当前模型切换为刚刚添加的 glm-5.3，发送一条简单消息：

hi

如果能正常返回结果，说明配置已经生效。若请求失败，优先检查模型 ID、接口地址、API Key 和模型能力字段是否与官方文档一致。