Всем привет! Copilot — отличный инструмент для создания кода, и очень здорово, что он встроен по умолчанию в VSCode. Мы можем использовать его сразу же после установки VSCode без установки дополнительных плагинов.

Плюсы от нативной интеграции в редактор кода — это более тесная интеграция функционала в код, а кроме этого, у Copilot есть все базовые фичи, как, например, SKILL, MCP, Rules, добавление документов и картинок в чат (чего, например, до сих пор не умеет Qoder), и работает это всё хорошо.

Минусы у него тоже есть — он не работает в России, нет индексации, нет векторизации документации. Что, например, есть в Trae или Cursor. Но и без этого Copilot, как, например, редактор Devin, работают отлично, документацию всегда можно добавить в виде ссылки из Context7 или подложить как файл в md.

И всё же, как можно работать с Copilot в России?

Можно подключить любой AI-роутер из России, как, например, API VEGA. Делается это просто:

Шаг 1. Выбор моделей

Нажимаем в чате Copilot выбор моделей → Manage models.

Шаг 2. Добавление Custom Endpoint

Нажимаем + Add Models → Custom Endpoint.

Шаг 3. Настройка группы

В поле Group Name вводим Vega.

Шаг 4. Получение API-ключа

Получите API-ключ в дашборде API VEGA. Создайте ключ и скопируйте его.

Шаг 5. Настройка endpoint

В поле Custom Endpoint: API Key вставляем наш API-ключ.

В поле Custom Endpoint: API Type выбираем Chat Completions API.

Шаг 6. Заполнение полей модели

Далее нужно заполнить поля:

ID — это ID модели, например z-ai/glm-5.3
name — название модели, например GLM 5.3
URL — base URL, у нас это https://api.vega.chat/api/v1
toolCalling — true
vision — false (смотрите модальности на странице модели на API VEGA; GLM 5.3 не умеет работать с картинками, поэтому false)
maxInputTokens — 512000
maxOutputTokens — 512000

Здесь просто делите пополам: у GLM 5.3 контекст 1 миллион токенов, поэтому пишем 512000.

Образец конфигурации

Ниже образец кода, что должно получиться. Если у вас есть вопросы, всегда можете спросить у AI-помощника или написать на email / telegram.

JSON

[
    {
        "name": "vega",
        "vendor": "customendpoint",
        "apiKey": "${input:chat.lm.secret.7d24377b}",
        "apiType": "chat-completions",
        "models": [
            {
                "id": "z-ai/glm-5.3",
                "name": "GLM 5.3",
                "url": "https://api.vega.chat/api/v1",
                "toolCalling": true,
                "vision": false,
                "maxInputTokens": 512000,
                "maxOutputTokens": 512000
            }
        ]
    }
]

Copilot в VSCode — подключаем к API VEGA из России