Visual Studio Code

ÜberblickCopy Anchor Link

Der VS Code Chat kann über Custom Endpoint (Bring Your Own Key) einen eigenen Modellanbieter verwenden. Diese Seite verbindet TokenLab über die Chat Completions API.

• Für den Chat ist kein Copilot-Abo nötig. Die BYOK-Modelle von VS Code funktionieren ohne Anmeldung bei GitHub.
• Einige Funktionen brauchen weiterhin GitHub: Inline-Vorschläge (Code-Vervollständigung), semantische Suche und andere Embedding-basierte Funktionen werden nicht von BYOK-Modellen bedient. Ein TokenLab-Schlüssel ersetzt sie nicht.
• Nutzer von Copilot Business oder Enterprise: Ihr Administrator muss die Richtlinie Bring Your Own Language Model Key in VS Code zulassen.

VoraussetzungenCopy Anchor Link

• Eine aktuelle stabile VS Code-Version mit der Chat-Ansicht.
• Ein TokenLab API-Schlüssel (hier erhalten).
• Ein Modell, das openai_chat_completions akzeptiert und Tool-Aufrufe unterstützt (der Agent-Modus listet nur Modelle mit Tool-Aufrufen). Die Seite eines Modells zeigt beides: Chat Completions API unter API-Format und Tool use unter Fähigkeiten, zum Beispiel GPT-5.6 Luna.

TokenLab hinzufügenCopy Anchor Link

1. Öffnen Sie in der Chat-Ansicht die Modellauswahl und wählen Sie Manage Language Models (Zahnradsymbol), oder führen Sie Chat: Manage Language Models über die Befehlspalette aus.
2. Wählen Sie Add Models → Custom Endpoint.
3. VS Code fragt nach einem Group Name. Das Feld ist mit Custom Endpoint vorausgefüllt; ersetzen Sie den Wert durch TokenLab und drücken Sie die Eingabetaste.
4. Direkt danach öffnet sich eine Eingabe mit dem Titel TokenLab: API Key. Fügen Sie Ihren TokenLab API-Schlüssel ein und drücken Sie die Eingabetaste. VS Code legt den Schlüssel in seinem Secret Storage ab.
5. Wenn VS Code nach einem API-Typ fragt, wählen Sie Chat Completions. Dieser Schritt erscheint möglicherweise nicht; apiType in der Datei unten legt ihn in jedem Fall fest.
6. VS Code öffnet chatLanguageModels.json. Behalten Sie die vom Assistenten erzeugte apiKey-Zeile (sie verweist auf den Schlüssel im Secret Storage), achten Sie darauf, dass apiType den Wert chat-completions hat, passen Sie die models-Liste an den Eintrag unten an und speichern Sie.

Geben Sie den Schlüssel im Assistenten ein. Ein direkt in chatLanguageModels.json eingetragener Schlüssel wird nicht gesendet, und Anfragen schlagen mit fehlendem Authorization-Header fehl.

[
  {
    "name": "TokenLab",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "${input:tokenlabApiKey}",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "gpt-5.6-luna",
        "name": "GPT-5.6 Luna (TokenLab)",
        "url": "https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 200000,
        "maxOutputTokens": 32000
      },
      {
        "id": "claude-sonnet-5-5",
        "name": "Claude Sonnet 5.5 (TokenLab)",
        "url": "https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 200000,
        "maxOutputTokens": 32000
      },
      {
        "id": "gpt-6.1-sol",
        "name": "GPT-6.1 Sol (TokenLab)",
        "url": "https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": false,
        "maxInputTokens": 200000,
        "maxOutputTokens": 32000
      }
    ]
  }
]

Hinweise:

• Geben Sie die vollständige URL einschließlich /chat/completions an. Eine URL mit explizitem API-Pfad verwendet VS Code unverändert.
• Beim Typ Chat Completions sendet VS Code Authorization: Bearer <key>, genau das erwartet TokenLab. Fügen Sie keinen eigenen Authentifizierungs-Header hinzu.
• id ist die TokenLab-Modell-ID, die in der Anfrage gesendet wird. Verwenden Sie ein beliebiges verfügbares Modell, dessen accepted_request_formats openai_chat_completions enthält.
• Token-Limits: VS Code behandelt maxInputTokens + maxOutputTokens als Kontextfenster. Die Werte oben sind vorsichtig gewählt; Sie können sie bis zu den Limits auf der Modellseite erhöhen. Größere Kontexte kosten pro Anfrage mehr.
• Wenn das Modell nicht in der Auswahl erscheint, starten Sie VS Code neu.

Ohne GitHub-AnmeldungCopy Anchor Link

Titelerzeugung, Commit-Nachrichten und andere „Utility“-Aufgaben im Hintergrund verwenden standardmäßig GitHub Copilot-Modelle. Ohne Copilot-Anmeldung setzen Sie chat.utilityModel und chat.utilitySmallModel auf ein TokenLab-Modell (für das kleine Modell ein schnelles, günstiges) oder setzen chat.byokUtilityModelDefault auf Main Agent Model. Diese Hintergrundaufrufe werden Ihrem TokenLab-Guthaben belastet.

ÜberprüfenCopy Anchor Link

1. Wählen Sie GPT-5.6 Luna (TokenLab) in der Modellauswahl (ein günstiges Modell, gut für einen ersten Test).
2. Stellen Sie zuerst eine rein lesende Frage, zum Beispiel: Summarize the top-level structure of this workspace. Do not modify files.
3. Prüfen Sie die Antwort und den zugehörigen Anfrage-Eintrag, bevor Sie Agent-Aufgaben ausführen.

Das Speichern der Konfiguration oder das Auflisten der Modelle beweist nicht, dass der Schlüssel funktioniert. Ein Prompt verbraucht TokenLab-Guthaben.

FehlerbehebungCopy Anchor Link

• Fehlender Authorization-Header: Der Schlüssel liegt nicht im Secret Storage. Führen Sie Add Models → Custom Endpoint erneut aus und geben Sie den Schlüssel im Assistenten ein statt in der JSON-Datei.
• 401 / Authentifizierung fehlgeschlagen: Geben Sie den Schlüssel unter Manage Language Models → Zahnradsymbol neben der Gruppe TokenLab erneut ein.
• Modell nicht gefunden: id muss exakt eine TokenLab-Modell-ID sein; prüfen Sie die Modellseite.
• Modell fehlt im Agent-Modus: Setzen Sie "toolCalling": true und verwenden Sie ein Modell mit Tool-Unterstützung.
• API-Typen Messages oder Responses: werden auf dieser Seite noch nicht behandelt; verwenden Sie Chat Completions.

Committen Sie keine API-Schlüssel in chatLanguageModels.json oder eine andere von Git verfolgte Datei; behalten Sie ${input:...} in der Datei.