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# GitHub Copilot 自定义模型接入 LLMEasy 指南

> 在 VS Code 的 GitHub Copilot Chat 中通过 Custom Endpoint 配置 LLMEasy API Key 和 Base URL。

GitHub Copilot Chat 支持通过 **Custom Endpoint** 添加自定义模型。接入 LLMEasy 时，请使用 **GPT 分组** API Key，并选择 **Chat Completions**。

<Info>
  本文配置的是 VS Code 中 GitHub Copilot Chat 的自定义语言模型。它不会替换 GitHub Copilot 的行内代码补全服务。
</Info>

## 前置条件

* 已安装最新版 VS Code
* 已安装并登录 GitHub Copilot / Copilot Chat
* 已获取 LLMEasy API Key（<a href={"https://www.llmeasy.ru/register"}>注册并获取</a>）
* API Key 属于 **GPT 分组**
* 已确认要使用的模型 ID，例如 `gpt-5.5`

<Warning>
  不要把真实 API Key 手动写进 `chatLanguageModels.json`。请在 VS Code 弹出的 API Key 输入框中粘贴 Key，VS Code 会自动生成 `${input:chat.lm.secret...}` 这种本机密钥引用。
</Warning>

## 配置步骤

<Steps>
  <Step title="打开模型管理入口">
    在 Copilot Chat 输入框下方，点击模型选择器，然后选择 **Manage Models...**。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/bettertoken/saursmLAn72TOGCS/images/github-copilot/manage-models-entry.png?fit=max&auto=format&n=saursmLAn72TOGCS&q=85&s=b3c89a8a8a1505dd56776d6d270aad38" alt="在 Copilot Chat 模型选择器中点击 Manage Models。" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3012" height="1600" data-path="images/github-copilot/manage-models-entry.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="添加 Custom Endpoint">
    在 **Language Models** 界面中，点击 **Add Models**，然后选择 **Custom Endpoint**。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/bettertoken/saursmLAn72TOGCS/images/github-copilot/add-custom-endpoint.png?fit=max&auto=format&n=saursmLAn72TOGCS&q=85&s=28bf7fc3b707dd43e12c0ac8ffc925ab" alt="在 Language Models 界面中点击 Add Models 并选择 Custom Endpoint。" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3840" height="2160" data-path="images/github-copilot/add-custom-endpoint.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="输入名称">
    在 **Group Name** 输入框中填写：

    ```text theme={null}
    LLMEasy
    ```

    然后按 **Enter**。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/bettertoken/saursmLAn72TOGCS/images/github-copilot/group-name.png?fit=max&auto=format&n=saursmLAn72TOGCS&q=85&s=46c88048f0883a7523a9797a55586217" alt="在 Group Name 输入框中填写 LLMEasy。" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3840" height="2160" data-path="images/github-copilot/group-name.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="输入 API Key">
    接下来 VS Code 会要求输入 API Key。粘贴你的 LLMEasy API Key，然后按 **Enter**。

    这一步不会显示在配置文件里。VS Code 会把 API Key 保存成本机 secret，并在 JSON 中生成类似下面的引用：

    ```json theme={null}
    "apiKey": "${input:chat.lm.secret.xxxxx}"
    ```

    <Warning>
      不要把 `${input:chat.lm.secret...}` 改成真实 API Key。保持 VS Code 自动生成的 secret 引用即可。
    </Warning>
  </Step>

  <Step title="选择 API 类型">
    在 **Custom Endpoint: API Type** 中选择 **Chat Completions**。

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/bettertoken/saursmLAn72TOGCS/images/github-copilot/select-chat-completions.png?fit=max&auto=format&n=saursmLAn72TOGCS&q=85&s=cbfbd4129e09c88fa571e0686473d06a" alt="在 Custom Endpoint API Type 中选择 Chat Completions。" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3012" height="1600" data-path="images/github-copilot/select-chat-completions.png" />
    </Frame>
  </Step>

  <Step title="编辑 JSON 配置">
    VS Code 会打开 `chatLanguageModels.json`。确认或修改配置为下面结构：

    <Frame>
      <img src="https://mintcdn.com/bettertoken/saursmLAn72TOGCS/images/github-copilot/chat-language-models-json.png?fit=max&auto=format&n=saursmLAn72TOGCS&q=85&s=8d57b982f01ee44e25810b18754369b7" alt="在 chatLanguageModels.json 中配置 LLMEasy 模型 URL、toolCalling、vision 和 token 上限。" style={{ borderRadius: '0.5rem' }} width="3012" height="1600" data-path="images/github-copilot/chat-language-models-json.png" />
    </Frame>

    ```json theme={null}
    [
      {
        "name": "LLMEasy",
        "vendor": "customendpoint",
        "apiKey": "${input:chat.lm.secret.xxxxx}",
        "apiType": "chat-completions",
        "models": [
          {
            "id": "gpt-5.5",
            "name": "gpt-5.5",
            "url": "https://www.llmeasy.ru/v1/chat/completions",
            "toolCalling": true,
            "vision": true,
            "maxInputTokens": 1000000,
            "maxOutputTokens": 64000
          }
        ]
      }
    ]
    ```

    你需要重点确认：

    | 字段                | 推荐值                                                                          |
    | ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
    | `name`            | `LLMEasy`                                                                    |
    | `apiType`         | `chat-completions`                                                           |
    | `id`              | `gpt-5.5` 或<a href={"https://www.llmeasy.ru/pricing"}>模型广场</a>中的 GPT 分组模型 ID |
    | `name`            | 与模型 ID 保持一致                                                                  |
    | `url`             | `https://www.llmeasy.ru/v1/chat/completions`                                 |
    | `toolCalling`     | `true`                                                                       |
    | `vision`          | `true`                                                                       |
    | `maxInputTokens`  | `1000000`                                                                    |
    | `maxOutputTokens` | `64000`                                                                      |
  </Step>

  <Step title="保存并重新加载 VS Code">
    保存 `chatLanguageModels.json` 后，执行：

    ```text theme={null}
    Developer: Reload Window
    ```

    重新加载后，回到 Copilot Chat 的模型选择器，选择 `gpt-5.5`。
  </Step>

  <Step title="发送测试消息">
    在 Copilot Chat 中发送一条简单消息，例如：

    ```text theme={null}
    用一句话说明你当前使用的模型。
    ```

    如果能够正常回复，说明 LLMEasy Custom Endpoint 已配置成功。
  </Step>
</Steps>

## 常见问题

### 为什么必须在弹窗里输入 API Key？

VS Code 会把 API Key 保存到本机 secret 存储中，并在 JSON 里使用 `${input:chat.lm.secret...}` 引用它。这样比把真实 API Key 写进 JSON 更安全。

### 为什么选择 Chat Completions？

本次验证成功的配置使用的是 **Chat Completions**。对应 URL 是：

```text theme={null}
https://www.llmeasy.ru/v1/chat/completions
```

不要把它写成 `/v1/responses`，也不要只写到 `/v1`。

### 这个配置会影响 GitHub Copilot 自动补全吗？

不会。这个 Custom Endpoint 主要用于 Copilot Chat 的语言模型调用。GitHub Copilot 的行内自动补全仍由 GitHub Copilot 自身服务提供。

### 报 Invalid token 怎么办？

如果出现 `Invalid token`，按顺序检查：

1. API Key 是否是在 VS Code 弹窗中输入的
2. JSON 里是否保留 `${input:chat.lm.secret...}`
3. API Key 是否属于 **GPT 分组**
4. `url` 是否为 `https://www.llmeasy.ru/v1/chat/completions`
5. `apiType` 是否为 `chat-completions`
6. 模型 ID 是否为<a href={"https://www.llmeasy.ru/pricing"}>模型广场</a>中的 GPT 分组模型