手把手教你将 CodeBuddy 接入 VS Code，快速获得强大的 AI 能力加持
请检查 API Key 是否正确填写，注意不要有多余空格。确认账户余额充足且 Key 未过期。重启 VS Code 后再试。
补全延迟可在设置中调整 suggestionDelay 参数，建议设为 300ms。网络不稳定时可尝试切换到就近的 API 节点。
在设置中配置 enabledLanguages 数组，指定需要启用的语言标识符，如 python、javascript、typescript 等。
GLM-5.2 是智谱 2026 年主推的开源旗舰：106B 总参数 / 12B 激活的 MoE 架构、128K 上下文、原生 Function Calling 与 web_search 联网工具，权重开放可直接本地部署。本文在 VS Code 里用 Continue 和 Cline 两个客户端跑通两条完全不同的路径——云端走 open.bigmodel.cn 的 OpenAI 兼容接口，本地走 vLLM / SGLang / Ollama 起内网推理服务——给出逐行带中文注释的完整配置、三档显存账（FP16 每十亿参数 2GB、INT4 约 0.6GB）、9B 版本单卡 24GB 跑通的实测参数，以及同一任务的 token、首字延迟、生成速度与单次成本对比表，最后算清私有化到底什么规模才回本。
豆包 1.5 Pro 走火山方舟平台，最大的坑是它不认模型名、只认 ep- 开头的推理接入点 ID，帮人配过的十个人里有九个栽在这一步。本文用 Continue 与 Copilot Chat 两个 VS Code 客户端，把「非 Thinking 接入点」和「Thinking 接入点」同时挂进同一份配置，讲透方舟 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 端点、按任务难度三档分流的路由矩阵、每类任务的实测 token 与单次成本、月账单从 245 元压到 79 元的完整测算过程，以及 Thinking 版在高难度任务上反而更快更省的反转结论。想看 Cline 与 Continue 双客户端的基础实测，请移步 doubao-vscode 那篇。
Kimi K3 是月之暗面 2026 年的主力模型：1T 总参数 / 32B 激活参数 MoE、256K 原生上下文可扩至 1M、中文长文档理解国产第一梯队。本篇走 API + 第三方客户端的进阶路线，手把手教你在 VS Code 里用 Moonshot API Key 接入 Cline、Continue、Roo Code 三个客户端，含完整可复制的 settings.json 与 config.json、模型选择矩阵、1M 长上下文调优、context cache 省钱实测、4 个场景的 token 消耗数据、16 条故障排查表。
DeepSeek V4.1 Flash 是 552B 总参数的非对称 MoE 模型：输入激活 8B、输出激活 16B，单Token KV 缓存从 3514 字节压到 890 字节（SSD 占用降 88%），且已被官方选为 WorkBuddy / CodeBuddy 的推理底座。本文给出把它接进腾讯桌面端 AI 助手 WorkBuddy 的完整两条路径：零代码的「模型配置」面板交互接入（5 分钟，含自定义供应商完整 6 项填写说明）与「配置文件手动接入」（JSON + 环境变量 + 多档位模型定义）。含 V4.1 Flash 在长文档摘要 / 批量信息抽取 / 日常问答三个场景的实测数据、峰谷定价下的成本对比（闲时比高峰省 50%）、与 Qwen3-Max / Kimi K3 / Claude Opus 5.5 的横向选型表、thinking 模式 reasoning_content 字段的兼容处理、WorkBuddy Agent 模式下的 KV 缓存命中率优化七条，以及 18 行故障排查表（覆盖 401 / 404 / 429 / reasoning_content 解析失败 / 模型名不存在等真实报错）。