Visual Studio Code

Vue d’ensembleCopy Anchor Link

Le chat de VS Code peut utiliser votre propre fournisseur de modèles via Custom Endpoint (bring your own key). Cette page connecte TokenLab via l’API Chat Completions.

• Le chat ne nécessite pas d’abonnement Copilot. Les modèles BYOK de VS Code fonctionnent sans connexion à GitHub.
• Certaines fonctionnalités nécessitent toujours GitHub : les suggestions inline (complétion de code), la recherche sémantique et les autres fonctionnalités basées sur les embeddings ne sont pas servies par les modèles BYOK. Une clé TokenLab ne les remplace pas.
• Utilisateurs de Copilot Business ou Enterprise : votre administrateur doit autoriser la stratégie Bring Your Own Language Model Key in VS Code.

PrérequisCopy Anchor Link

• Une version stable récente de VS Code avec la vue Chat.
• Une clé API TokenLab (en obtenir une).
• Un modèle qui accepte openai_chat_completions et prend en charge l’appel d’outils (le mode agent n’affiche que les modèles qui appellent des outils). La page d’un modèle indique les deux : Chat Completions API sous Format d’API et Tool use sous Capacités, par exemple GPT-5.6 Luna.

Ajouter TokenLabCopy Anchor Link

1. Ouvrez le sélecteur de modèle dans la vue Chat et choisissez Manage Language Models (icône d’engrenage), ou exécutez Chat: Manage Language Models depuis la palette de commandes.
2. Sélectionnez Add Models → Custom Endpoint.
3. VS Code demande un Group Name. Le champ est prérempli avec Custom Endpoint ; remplacez-le par TokenLab et appuyez sur Entrée.
4. Une invite intitulée TokenLab: API Key s’ouvre aussitôt. Collez votre clé API TokenLab et appuyez sur Entrée. VS Code conserve la clé dans son stockage sécurisé (secret storage).
5. Si VS Code demande un type d’API, sélectionnez Chat Completions. Cette étape peut ne pas apparaître ; apiType dans le fichier ci-dessous le définit dans tous les cas.
6. VS Code ouvre chatLanguageModels.json. Conservez la ligne apiKey générée par l’assistant (elle pointe vers la clé du stockage sécurisé), vérifiez que apiType vaut chat-completions, modifiez la liste models pour qu’elle corresponde à l’entrée ci-dessous, puis enregistrez.

Saisissez la clé dans l’assistant. Une clé tapée directement dans chatLanguageModels.json n’est pas envoyée, et les requêtes échouent faute d’en-tête Authorization.

[
  {
    "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
      }
    ]
  }
]

Remarques :

• Indiquez l’URL complète, y compris /chat/completions. VS Code utilise telle quelle une URL dont le chemin d’API est explicite.
• Avec le type Chat Completions, VS Code envoie Authorization: Bearer <key>, ce qu’attend TokenLab. N’ajoutez pas d’en-tête d’authentification personnalisé.
• id est l’identifiant du modèle TokenLab envoyé dans la requête. Utilisez n’importe quel modèle disponible dont accepted_request_formats inclut openai_chat_completions.
• Limites de tokens : VS Code considère maxInputTokens + maxOutputTokens comme la fenêtre de contexte. Les valeurs ci-dessus sont prudentes ; vous pouvez les augmenter jusqu’aux limites indiquées sur la page du modèle. Un contexte plus large coûte plus cher par requête.
• Si le modèle n’apparaît pas dans le sélecteur, redémarrez VS Code.

Sans connexion GitHubCopy Anchor Link

La génération de titres, les messages de commit et les autres tâches « utility » en arrière-plan utilisent par défaut les modèles GitHub Copilot. Sans connexion Copilot, définissez chat.utilityModel et chat.utilitySmallModel sur un modèle TokenLab (un modèle rapide et peu coûteux pour le petit modèle), ou définissez chat.byokUtilityModelDefault sur Main Agent Model. Ces appels en arrière-plan sont facturés sur votre solde TokenLab.

VérifierCopy Anchor Link

1. Sélectionnez GPT-5.6 Luna (TokenLab) dans le sélecteur de modèle (un modèle peu coûteux, idéal pour un premier test).
2. Posez d’abord une question en lecture seule, par exemple : Summarize the top-level structure of this workspace. Do not modify files.
3. Vérifiez la réponse et l’enregistrement de requête correspondant avant de lancer des tâches d’agent.

Enregistrer la configuration ou lister les modèles ne prouve pas que la clé fonctionne. Un prompt consomme du solde TokenLab.

DépannageCopy Anchor Link

• En-tête Authorization manquant : la clé n’est pas dans le stockage sécurisé. Relancez Add Models → Custom Endpoint et saisissez la clé dans l’assistant plutôt que dans le fichier JSON.
• 401 / échec d’authentification : saisissez à nouveau la clé depuis Manage Language Models → icône d’engrenage à côté du groupe TokenLab.
• Modèle introuvable : id doit être un identifiant de modèle TokenLab exact ; consultez la page du modèle.
• Modèle absent en mode agent : définissez "toolCalling": true et utilisez un modèle qui prend en charge les outils.
• Types d’API Messages ou Responses : pas encore couverts sur cette page ; utilisez Chat Completions.

Ne commitez pas de clés API dans chatLanguageModels.json ni dans aucun fichier suivi par Git ; conservez ${input:...} dans le fichier.