GitHub Copilot 调用第三方模型API

GitHub Copilot 调用第三方模型API

一、说明

OAI Compatible Provider for Copilot 的作用是:把 Copilot/Copilot Chat 发出的“类似 OpenAI API 的请求”,转发到指定的 OpenAI-Compatible 服务端(例如 ModelScope 推理网关、自建的兼容网关等)。

⚠️ Warning

登录 GitHub Copilot​ 的账号一定要是非组织方式开通 pro 会员的,不然无法管理模型。

推荐直接用免费的free账号登录即可。

二、插件安装

在 VS Code 扩展市场安装并启用:

  • GitHub Copilot
  • GitHub Copilot Chat​
  • ​OAI Compatible Provider for Copilot​(johnny-zhao.oai-compatible-copilot​)

安装后:Developer: Reload Window​ 重载窗口一次。

确保已在 VS Code 中登录 GitHub,并且 Copilot 正常可用(不然你分不清是 Copilot 本身问题还是 provider 转发问题)。

三、配置示例

建议将配置放置在项目内的: .vscode/settings.json​

1、单模型示例

{ "oaicopilot.baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "oaicopilot.delay": 0, "oaicopilot.readFileLines": 0, "oaicopilot.retry": { "enabled": true, "max_attempts": 3, "interval_ms": 1000, "status_codes": [] }, "oaicopilot.commitLanguage": "English", "oaicopilot.models": [ { "id": "__provider__soraharu", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.api.soraharu.com/v1", "apiMode": "openai" }, { "id": "google/gemini-3-pro-preview", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "context_length": 128000, "max_tokens": 4096, "vision": true, "apiMode": "openai", "temperature": 0 } ] } 

2、多模型示例

{ "oaicopilot.baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "oaicopilot.delay": 0, "oaicopilot.readFileLines": 0, "oaicopilot.retry": { "enabled": true, "max_attempts": 3, "interval_ms": 1000, "status_codes": [] }, "oaicopilot.commitLanguage": "English", "oaicopilot.models": [ { "id": "__provider__soraharu", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "apiMode": "openai" }, { "id": "google/gemini-3-pro-preview", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "context_length": 128000, "max_tokens": 4096, "vision": true, "apiMode": "openai", "temperature": 0 }, { "id": "anthropic/claude-opus-4-5-thinking", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "context_length": 128000, "max_tokens": 4096, "vision": true, "apiMode": "openai", "temperature": 0 }, { "id": "anthropic/claude-sonnet-4-thinking", "owned_by": "soraharu", "baseUrl": "https://api.soraharu.com/v1", "context_length": 128000, "max_tokens": 8192, "vision": true, "apiMode": "openai", "temperature": 0 } ] } 

3、配置讲解

配置主要分为两块:

  • 顶层通用项(全局 API 地址、重试等)
  • ​oaicopilot.models​数组(定义可选的大模型)
顶层通用项
字段作用
​oaicopilot.baseUrl​通用 API 基地址,推荐全局只用一处。
​oaicopilot.delay​控制 Copilot 插件调用接口时的延迟,一般设 0(默认即可)
​oaicopilot.readFileLines​配合 Copilot 文件分段补全时用,设 0 即可
​oaicopilot.retry​Copilot Chat请求失败时的自动重试策略。
​oaicopilot.commitLanguage​Copilot建议生成commit的语言,通常填"English"即可
模型池 oaicopilot.models​
字段作用
​id​必须和/v1/models​能获得的模型id​一致(如"google/gemini-3-pro-preview"​)
​owned_by​一般填"provider名"即可,描述归属或来源
​baseUrl​建议只在顶层写一处,模型对象里不强制(写也可以,冲突时顶层优先)
​apiMode​绝大多数 Soraharu/OneAPI都填"openai",如果是anthropic/olllama/自定义才需变
​context_length​最大上下文长度(token数,依照模型能力填)
​max_tokens​每次回应的最大输出(token数,官方建议4096/8192之类)
​vision​支持多模态(如Gemini/Claude/Sonnet等具备图文能力才设true)
​temperature​控制AI输出随机性,越低回答越稳定,代码任务建议设为0

4、配置KEY

在 VSCode​ 页面进行操作:

  • ​Windows/Linux​ 环境:​​Ctrl+Shift+P​
  • ​Mac​ 环境:Cmd+Shift+P​

输入下面的命令,然后将KEY输入进去:

​Set OAl Compatible Multi-Provider Apikey​

四、模型使用

  1. 点击进入 Copilot 聊天框
  2. 点击模型选择框
  3. 点击模型管理(Manage Modules....)
  4. 选择 OAI Compatible​ 将左侧的隐藏眼睛关闭,这样我们自己设定的模型就会出现在选择框了。

Read more

FLUX.1-dev与Stable Diffusion对比评测:图像质量与生成速度

FLUX.1-dev与Stable Diffusion对比评测:图像质量与生成速度 作为一名长期关注AI图像生成技术的开发者,我一直在寻找能够在质量和速度之间取得最佳平衡的解决方案。最近,Black Forest Labs开源的FLUX.1-dev模型引起了我的注意,特别是它声称能够在消费级硬件上运行,同时保持出色的图像质量。 今天我将通过实际测试,从图像细节、风格控制、生成速度等多个维度,对比FLUX.1-dev与大家熟悉的Stable Diffusion,看看这两个模型在实际使用中究竟表现如何。 1. 测试环境与方法 为了确保对比的公平性,我搭建了统一的测试环境。使用NVIDIA RTX 4090显卡,24GB显存,Intel i9-13900K处理器,64GB DDR5内存。操作系统为Ubuntu 22.04,所有测试都在相同的硬件和软件环境下进行。 测试方法包括定量评估和定性分析。定量方面主要测量生成速度、内存占用等硬性指标;定性方面则通过同一组提示词生成图像,从视觉质量、细节表现、风格一致性等角度进行对比。 我选择了50组涵盖不同场景的提示词,包括人物肖像、风景

阿里通义千问儿童版图像模型部署教程:开箱即用的AI绘画体验

阿里通义千问儿童版图像模型部署教程:开箱即用的AI绘画体验 你有没有想过,孩子随口说的一句“我想看穿裙子的小兔子”,就能变成一幅色彩鲜艳、萌态十足的图画?现在,借助阿里通义千问推出的儿童向图像生成模型 Cute_Animal_For_Kids_Qwen_Image,这一切只需几分钟就能实现。无需编程基础,也不用折腾复杂的环境配置,家长和老师都能轻松上手,为孩子打开一扇通往AI创意世界的大门。 这款模型基于通义千问大模型深度优化,专为儿童场景设计,输出风格统一走“可爱路线”——圆润的线条、明亮的配色、拟人化的动物形象,完全避开成人化或复杂写实风格,确保内容安全又讨喜。无论是做绘本插图、手工课素材,还是睡前故事配图,它都能成为孩子的专属小画师。 1. 模型简介:专为孩子打造的AI绘画伙伴 1.1 什么是 Cute_Animal_For_Kids_Qwen_Image? Cute_Animal_For_Kids_Qwen_

Stable Diffusion底模对应的VAE推荐:提升生成质量的关键技术解析

Stable Diffusion底模对应的VAE推荐:提升生成质量的关键技术解析 引言:VAE在Stable Diffusion生态系统中的核心作用 变分自编码器(VAE)是Stable Diffusion生成架构中不可或缺的组件,负责将潜在空间表示与像素空间相互转换。尽管常常被忽视,VAE的质量直接影响图像生成的细节表现、色彩准确性和整体视觉效果。本文将深入解析不同Stable Diffusion底模对应的最优VAE配置,从技术原理到实践应用全面剖析VAE的选择策略。 VAE在Stable Diffusion中的核心功能包括: * 编码过程:将输入图像压缩到潜在空间表示(latent representation) * 解码过程:将潜在表示重构为高质量图像 * 正则化作用:确保潜在空间遵循高斯分布,便于扩散过程采样 一、VAE技术原理深度解析 1.1 变分自编码器的数学基础 变分自编码器的目标是学习数据的潜在表示,其数学基础建立在变分推断之上。给定输入数据 x x x,VAE试图最大化证据下界(ELBO): log ⁡ p ( x ) ≥ E q ( z ∣

学术论文避雷指南:paperxie 降重复 | AIGC 率 如何帮你规避毕业风险

学术论文避雷指南:paperxie 降重复 | AIGC 率 如何帮你规避毕业风险

paperxie-免费查重复率aigc检测/开题报告/毕业论文/智能排版/文献综述/aippt https://www.paperxie.cn/checkhttps://www.paperxie.cn/checkhttps://www.paperxie.cn/check 在学术写作高度依赖 AI 工具的今天,“重复率超标” 和 “AIGC 痕迹被检测” 已经成为当代大学生和科研人员的两大噩梦。无论是知网、维普的查重系统,还是最新升级的 AIGC 检测算法,都在不断收紧学术规范的边界。paperxie 平台推出的降重复 | AIGC 率功能,正以技术迭代应对检测升级,为用户打造一条安全的学术写作 “护城河”。 一、学术写作的隐形陷阱:重复率与 AIGC 检测的双重夹击 随着学术不端检测技术的飞速发展,传统的 “复制粘贴” 式抄袭早已无所遁形,但新的风险又随之而来: