lyramilk-copilot-endpoint

在 VS Code Chat 中使用自定义 AI 模型。

本扩展将任意兼容 OpenAI Chat Completions 协议的服务接入 VS Code，并支持配置多个模型档案、工具调用、视觉输入和本地请求日志。扩展不依赖 GitHub Copilot，也不会修改 GitHub Copilot 的模型或服务。

系统要求

本扩展使用 VS Code 原生 Chat 和 Language Model API。是否能显示 Chat 界面取决于 VS Code 当前版本；不要求安装或登录 GitHub Copilot。

只有在模型选择器中选中了本扩展注册的模型，请求才会发送到配置的第三方接口。选择其他模型时，请求仍由对应的扩展或 VS Code 服务处理。

每个模型档案包含以下配置：

配置项	说明
展示名称	显示在 VS Code 模型选择器中的名称，可自由填写，例如“公司内网模型”或“本地 DeepSeek”。
接口地址	完整的 Chat Completions 请求地址，例如 `https://api.example.com/v1/chat/completions`。
上游模型名称	实际发送给服务端的 `model` 字段，例如 `deepseek-chat`。
API Key	当前模型接口使用的密钥。留空时保留已经保存的密钥。
温度	采样温度，取值范围为 `0` 到 `2`。
最大 Token	单次响应允许使用的最大输出 Token 数，必须大于 `0`。
支持工具调用	服务端支持工具调用时启用。
支持视觉输入	服务端支持图片输入时启用。

“展示名称”只用于 VS Code 界面显示；“上游模型名称”才会作为请求中的 model 参数发送。多个档案可以使用不同的接口和 API Key。

扩展向配置的地址发送以下形式的请求：

POST /chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_KEY>

请求正文使用 OpenAI-compatible 格式，主要字段包括：

{
	"model": "your-model",
	"temperature": 0.2,
	"max_tokens": 2048,
	"messages": []
}

普通文本响应需要返回 choices[0].message.content。启用工具调用时，服务端还应支持 tools、tool_choice 和 choices[0].message.tool_calls。启用视觉输入时，服务端应支持消息内容中的 image_url 数据。

不同服务商对最大 Token、工具调用和视觉输入的支持可能不同，请以服务商的接口文档为准。

配置日志文件夹后，扩展会按本地日期创建子目录，例如：

日志文件夹/
└── 2026-09-01/
		└── 2026-09-01 14-30-00.123.log

日志包含请求时间、模型、接口地址、实际请求 JSON、原始响应、响应内容或错误信息、耗时和接口返回的 Token 用量。API Key 使用 VS Code SecretStorage 保存，不会写入请求日志或响应日志。

扩展同时维护两种记录：最近 100 条请求会保存到 VS Code 全局状态中，供命令查看；详细请求和响应会写入所选日志文件夹中的普通文本 .log 文件。

可通过命令面板执行以下命令：

确认模型档案已经填写展示名称、接口地址和上游模型名称，并重新执行 lyramilk: 配置模型 保存。然后在 Chat 的模型选择器中查找对应的展示名称。

确认 API Key 已填写并重新保存配置。每个模型档案可以使用独立的 API Key；留空表示保留该档案已有的密钥。

确认接口地址指向 Chat Completions 端点，并检查响应是否包含 choices[0].message.content。如果启用了工具调用或视觉输入，还要确认服务端支持相应的 OpenAI-compatible 字段。

如需从源码运行扩展：

npm install
npm run compile

随后在 VS Code 中按 F5 启动 Extension Development Host。

MIT