前言

优势

在我开发这个扩展之前已经有好几个扩展（GCMP、Addi…）实现了同样的功能。

但我仍然花时间开发这个扩展的原因有三点：

1. 用户体验（UX）


2. 无法发挥出模型的最佳性能


3. API 兼容性

为什么无法发挥出模型的最佳性能？

当实际接入过 API 就会发现这件事没有那么简单。

如果你对 AI 直接下令，它可能在几分钟就能写好能够正常对话的版本。

但是也仅此而已，紧接着你可能会发现模型没有思考，或者根本没有触发输入缓存，导致效果欠佳，并且成本陡增。

于是就通过翻阅 OpenAI 或者 Anthropic 的官方文档，找到说明这些特性的文档并丢给 AI 继续实现对这些特性的支持。

实现完成并测试，以为万事大吉的时候，真正的挑战才刚刚开始…

第三方供应商所谓的兼容 XXX API，如果你不仔细阅读它的文档去实现，可能真的就只是兼容而已。

比如 DeepSeek，如果你直接使用 OpenAI 兼容的接口进行对话测试，可能你不会发现任何问题。

但之后的某次对话涉及到思考和工具调用，也就是所谓的 “交错式思考” 时，DeepSeek 接口直接就报错了。

由于 OpenAI Chat Completion API 根本没有设计承载思考内容的字段，所以造成了以下问题：

• 用户界面上没有思考内容。


• 交错式思考要求回传思考内容，而由于没有回传导致直接报错。

这时候去阅读 DeepSeek 文档 - 思考模式，才发现 DeepSeek 在 OpenAI 基础上使用非标准字段 reasoning_content 去传递和接受思考内容。

恍然大悟，这才去兼容这个非标准字段。

但这其实是简化过的故事，实际上：

• 如果你真的没有阅读文档，那么在请求时没有发送另一个非标准字段 thinking，甚至模型可能都没有思考。


• 你不能够强行添加这些非标准字段，其它严格的供应商在你发送额外字段时会直接抛错拒绝！


• 你也不能不添加这些非标准字段，有些供应商在缺失字段时也会直接抛错拒绝！
  
  
  
  • 
  
  
  
  


• 你可能永远发现不了这些问题，因为 DeepSeek 至少还会对缺失 reasoning_content 进行报错，而我接入过的大部分供应商只会在文档警告会影响模型性能，但是不会抛错，导致一直使用的并非满血模型性能。

最后举个例子，在最新的 GLM 4.7 中，引入了一个叫保留式思考（Preserved thinking）的特性：

这要求你必须：

• 在请求时发送非标准字段 clear_thinking


• 将完整的、未经过修改的 reasoning_content 回传，并且必须与生成时的序列完全一致

而像这些具有以上五花八门的非标准特性的供应商，直到今天，自己逐个阅读文档并支持了的有约 26 个：

对于列出的供应商，使用这个扩展可以无需担心这些问题，能够发挥出模型的最大潜力。

你也可以看看你正在使用的扩展、应用，或者模型的第三方供应商，是否遵循了官方模型文档的最佳实践。

API 兼容性

对于 API 兼容性，这个扩展应该是同类中最全的，均为半手工实现：

• OpenAI Chat Completion API


• OpenAI Responses API


• Google AI Studio (Gemini API)


• Google Vertex AI


• Anthropic Messages API


• Ollama Chat API

国外几个主流模型开发商中，Grok 比较标准地采用了 OpenAI 的协议，所以无需额外兼容，而国内的开发商几乎都采用了 OpenAI 或 Anthropic 的协议。

用户体验（UX）

这方面评价比较主观，所以我就只列一下功能：

• 
  

  原生的 VS Code 可视化用户界面和多语言支持。

  
  

  

  
  


• 
  

  内置主流供应商，支持一键配置，无需繁琐配置，开箱即用。

  
  

  

  
  


• 
  

  内置主流模型的官方推荐参数，支持一键添加，无需调参即可发挥最大潜力。

  
  

  

  
  


• 
  

  支持从官方模型列表一键添加模型，支持自动同步官方模型列表。

  
  

  

  
  


• 
  

  开放所有接口参数的调整，支持自定义 Header 与 Request 字段。

  
  

  

  
  


• 
  

  支持从其它应用或者扩展一键迁移配置，支持完善的导入导出功能，支持兼容云同步。

  
  

  

  
  


• 
  

  支持 URI 一键导入配置。

  
  

感谢佬友阅读至此，如果该扩展帮助到了你，请给我一个 ^-^ Star 以资鼓励：

• 欢迎大家使用并积极提交 Issue 或者 PR，我会认真地进行处理。


• 如果你是模型提供商或者中转站站长，邀请你添加一个 <Add to Unify Chat Provider> 的按钮，方便用户可以在 VS Code 一键使用你的服务！