AI编程实践第13节：Github Copilot对接自定义模型，爽了
公众号名称：无处不在的技术
作者名称：爱海贼的无处不在
发布时间：2026-06-10 08:00
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01
前言
来看一段AI大模型对它的介绍
随着 GitHub Copilot、Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具的发展，我们正在进入一个“模型可替换、能力可组合、规则可工程化”的时代。以前大家关注的是哪个模型最强，而现在越来越多开发者开始关注如何让模型稳定地融入自己的研发流程。
在5月份的时候，VS Code中的GithubCopilot终于支持了自定义模型接入，这也证明了如今的AI时代，每个编辑器虽然内置了自家的模型服务，但是依然扛不住用户的访问。
VS Code 中 GitHub Copilot 支持自定义模型接入（BYOK，Bring Your Own Key）之后，我们终于拥有了更多选择权。
对于个人开发者来说，可以直接接入 MiniMax M3、DeepSeek、Qwen、Gemini、Claude、OpenAI 等各种模型，按照自己的预算和需求自由切换，不再完全受限于 Copilot 自带额度和模型策略。
对于团队而言，BYOK 的意义更大：
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可以统一接入企业内部大模型；
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可以通过 API 网关实现模型治理；
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可以结合 .github/instructions、Agents、Skills 等机制沉淀研发规范；
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可以构建符合团队要求的 AI Coding 工作流；
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可以通过日志、Flow Chart 等能力观察 Agent 执行过程，实现持续优化。
在VS Code中，自家内置的AI工具是Github Copilot，6月份的Copilot更改了计费方式，很多人3000积分消耗明显不够用了，这个时候，能够学会使用自定义模型地址接入是非常有必要了，对接了自定义模型地址后，我们可以借助Copilot自身的规则机制，开发各种约束来提高开发质量，通过工程化的手段来实现AI Coding。我觉得用VS Code对接自定义模型一个好处是，可以用自身的提供的接受还是拒绝的命令来是否同意AI产生的代码是否纳入仓库。
作为一个后端程序员，目前多数开发工作都是用VS Code实现AI编码了，后端IDE打开的时候也是进行调试和启动程序等。VS Code、ClaudeCode、Codex这类工具正在吞噬一些传统的编程操作。
本文分享一下相关经验和操作。
02
正文
为什么选择自定义模型，首先我们需要知道:
1. 成本可控
Copilot额度有限。
很多重度AI Coding用户，一天可能就能消耗数百次请求。接入自定义模型后：
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DeepSeek便宜
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MiniMax M3上下文长
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Gemini 2.5 Pro推理强
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Claude代码能力好
可以按场景切换。
2. 模型选择自由
Copilot官方提供的模型更新节奏是GitHub决定的。但BYOK以后：
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OpenAI
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Anthropic
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Gemini
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DeepSeek
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MiniMax
都能自己接。
首先我们还是要更新到最新版本的VS Code，然后再今年Copilot已经集成到了VS Code中，一般不需要单独安装插件了。
安装VS Code后，右侧面板可以看到Github Copilot。
接下来，我是未登录Github Copilot账号登录的状态，然后我们在下方访问模型按钮：
然后弹出设置区域中，选择右上角的Custom Endpoint:
然后我们输入个自定义模型归属的组名称：
接下来，我们输入自定义模型的令牌Key，这里我用的是自己的MiniMax M3的令牌Key：
接下来，我们选择自己的模型的对接方式，如果是兼容OpenAI的模型，可以选择前2个，如果是兼容Anthropic的规范的模型，可以选择第3个，这里我选择的是第1个：
接下来弹出了一个配置文件，这里写上我们的模型地址和模型URL:
配置完成后，我的配置文件为：
接下来，我们在聊天区域可以看到自己配置的模型：
可以看到已经可以好使了，接下来，我们让AI基于当前项目生成个文档：
文档生成后，我们可以看到自己可以选择是采纳代码，还是放弃，这个是个人经常用的：
我们也可以点击右上角的设置，查看和设置AI组件：自定义Agent、Skills等：
我们可以选择右上角的更多的设置，设置我们每轮的请求数：
弹出的页面设置中，我设置了200.
我们也可以开启当前消耗情况的监控，右上角选择这个Log:
弹出界面中，选择启用日志：
弹出界面中，勾选下日志记录，这样token的消耗，工具调用执行情况，可以非常清晰记录下来：
接下来发起个问题测试下：
我们看到了我们的消耗情况，非常有帮助，也可以看下AgentFlow Chart，看看执行流程，对于我们学习AI的执行流程也是非常有帮助的。
Copilot也是支持自定义Agent、自定义Skills等，我们可以让他读取.claude目录下的skills，或.github下的相关规范配置，常用的就是在.github下创建agents维护自定义Agents、创建instructions文件夹维护规则、创建skills维护自定义指令：
在 .github/instructions 中维护类似如下内容：
所有接口必须返回统一Result对象 禁止出现System.out.println 新增接口必须补充Swagger注释 数据库字段统一snake_case
也支持针对特定的文件进行设置规则。例如所有的Java文件等。
我们也可以在聊天区域，告诉AI帮助我们做个XX skills。
Github Copilot我觉得目前可能在某些方面执行虽然不如ClaudeCode，但是对于VS Code操作，这种原生编辑器自带的能力还是不错的，可以还原代码或者接受代码，以及内置了一些工具，帮助我们更好的完成开发任务，例如浏览器工具、VS Code提供的相关接口等：
VS Code最新版本也支持Agent视图的方式，来派发任务，我们登录下自己的Github账号即可。
目前在Github Copilot中，我们是自定义了一些开发规范和一些自定义智能体，帮助我们更好的实现开发任务，以及多智能体协调的工作。
03
总结
根据 GitHub 官方文档，目前 Copilot 的 BYOK 已支持 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 以及兼容 OpenAI 规范的模型服务，企业版甚至支持通过组织级配置统一管理模型接入。
我个人目前已经逐步将日常编码工作迁移到 VS Code + GitHub Copilot 的模式中。相比传统 IDE 单纯依靠代码补全的方式，现在更倾向于：
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使用 Agent 拆解任务；
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使用 Skills 固化经验；
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使用 Instructions 约束开发规范；
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使用自定义模型控制成本和效果；
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使用 Accept/Reject 机制把控代码质量。
AI 不会替代程序员，但会替代那些不会使用 AI 的程序员。
未来真正的竞争力，可能已经不是谁写代码更快，而是谁能够把 AI 纳入自己的研发体系，通过工程化手段持续放大生产力。
而 VS Code + GitHub Copilot + BYOK，正在成为这个方向上非常值得尝试的一套组合方案。
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最近也看到有人问如何学习AI，这里分享几个资料如下：
1、通往AGI之路的知识库飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
2、掘金的AI知识库的飞书云文档
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/UvJPwhfkiitMzhkhEfycUnS9nAm?table=blk3RfZtR7Nh73tO
3、极客时间的AI知识库的飞书云文档
https://geek-agi.feishu.cn/wiki/B9rYwwg6xidZYJkbrlscxTQFnOc
4、LangGPT社区的飞书云文档（结构化提示词等等）
https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
5、一站式AI产品经理飞书知识库
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/KiIvwdFOciiqqNkwKzTcmn88ndL
6、微软网站分享的AI指南说明知识
7、赋范空间的飞书AI知识库：
https://kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/ETqzwH4THiTY8kkGqAucYbSonPt
8、Marked的AI产品经理知识库
https://qqs7y1hozd1.feishu.cn/wiki/KVLtwsHdsiCLBfkumZpclY8ansd
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