Связаться с намиПодключиться

Интеграция генеративных моделей в Visual Studio Code

Статья создана
Обновлена 7 ноября 2025 г.

Вы можете облегчить процесс разработки в Visual Studio Code с помощью моделей Qwen3-235B-A22B, GPT-OSS-120b и других. Модели способны генерировать код, конвертировать его в другие языки программирования, помогать с отладкой и поиском ошибок в коде, анализировать данные, писать документацию и другое.

В этом руководстве вы настроите интеграцию моделей в Visual Studio Code с помощью сервиса Yandex AI Studio и расширения SourceCraft Code Assistant или Roo Code.

Примечание

Расширение Roo Code доступно только в Visual Studio Code.

Чтобы использовать модели в качестве ассистента в редакторе кода:

  1. Подготовьте инфраструктуру.
  2. Создайте API-ключ для сервисного аккаунта.
  3. Подключитесь к модели.
  4. Протестируйте модель.

В стоимость поддержки инфраструктуры для подключения к модели из редактора кода входит плата за генерацию текста (см. тарифы Yandex AI Studio).

Подготовьте инфраструктуру

Создайте каталог

  1. В консоли управления выберите облако и нажмите кнопку Создать каталог.
  2. Введите имя каталога, например aistudio.
  3. Нажмите кнопку Создать.

Создайте сервисный аккаунт

Сервисный аккаунт понадобится, чтобы получить API-ключ.

  1. Перейдите в каталог aistudio.
  2. В списке сервисов выберите Identity and Access Management.
  3. Нажмите кнопку Создать сервисный аккаунт.
  4. Введите имя сервисного аккаунта, например ai-model-user.
  5. Нажмите Добавить роль и назначьте сервисному аккаунту роль ai.languageModels.user.
  6. Нажмите кнопку Создать.

Создайте API-ключ для сервисного аккаунта

Чтобы редактор кода мог получить доступ к модели, создайте API-ключ.

  1. В консоли управления перейдите в каталог aistudio.
  2. В списке сервисов выберите Identity and Access Management.
  3. На панели слева выберите Сервисные аккаунты.
  4. В открывшемся списке выберите сервисный аккаунт ai-model-user.
  5. На панели сверху нажмите кнопку Создать новый ключ и выберите Создать API-ключ.
  6. В поле Область действия выберите yc.ai.languageModels.execute.
  7. Нажмите кнопку Создать.
  8. Сохраните идентификатор и секретный ключ.

Подключитесь к модели

  1. Установите расширение SourceCraft Code Assistant или Roo Code.

  2. Настройте расширение:

    SourceCraft Code Assistant

    1. В окне программы на панели слева нажмите SourceCraft Code Assistant.

    2. В нижней части окна чата нажмите Выберите конфигурацию API и нажмите Yandex Cloud AI Studio.

    3. Убедитесь, что в открывшемся окне настроек в поле Провайдер API выбрана опция OpenAI Compatible, а в поле Базовый URL указано значение https://llm.api.cloud.yandex.net/v1, затем закройте окно настроек.

    4. В нижней части окна чата нажмите Выберите конфигурацию API и нажмите кнопку Добавить модель.

    5. В открывшемся окне введите имя профиля и нажмите Создать профиль.

    6. В открывшемся окне настроек в поле Провайдер API выберите OpenAI Compatible.

    7. В поле Базовый URL укажите https://llm.api.cloud.yandex.net/v1.

    8. В поле OpenAI API-ключ вставьте секретное значение ключа, полученное на предыдущем шаге.

    9. В поле Модель укажите URI модели в формате gpt://<идентификатор_каталога>/<идентификатор_модели>/latest, где:

      Примечание

      Выбранная модель будет использоваться только для работы ассистента. Функциональность автодополнения SourceCraft Code Assistant продолжит использовать модель по умолчанию.

    Roo Code

    1. В окне программы на панели слева нажмите Roo Code.

    2. В открывшемся окне в поле API Provider выберите OpenAI Compatible.

    3. В поле Base URL укажите https://llm.api.cloud.yandex.net/v1.

    4. В поле API-key вставьте секретное значение ключа, полученное на предыдущем шаге.

    5. В поле Model укажите URI модели в формате gpt://<идентификатор_каталога>/<идентификатор_модели>/latest, где:

    6. Нажмите Go!.

Протестируйте модель

В качестве примера попросим модель сгенерировать скрипт обращения к модели через OpenAI SDK.

SourceCraft Code Assistant

  1. На панели слева нажмите SourceCraft Code Assistant.

  2. В окне чата с ассистентом в нижней части экрана напишите промт и нажмите Отправить сообщение:

    Напиши скрипт test.py, который через Python OpenAI SDK делает потоковый вызов генерации стихотворения про Yandex Cloud. В качестве параметров принимается токен и идентификатор модели. В качестве эндпоинта — https://llm.api.cloud.yandex.net/v1

    Результат:

    import sys
from openai import OpenAI

def main():
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python test.py <token> <model_id>")
        return

    token = sys.argv[1]
    model_id = sys.argv[2]

    client = OpenAI(
        base_url="https://llm.api.cloud.yandex.net/v1",
        api_key=token
    )

    stream = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Напиши стихотворение про Yandex Cloud"}
        ],
        stream=True
    )

    for chunk in stream:
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            print(content, end="")

if __name__ == "__main__":
    main()
Roo Code

  1. На панели слева нажмите Roo Code.

  2. В открывшемся окне в поле ввода снизу напишите промт и нажмите Send message:

    Напиши скрипт test.py, который через Python OpenAI SDK делает потоковый вызов генерации стихотворения про Yandex Cloud. В качестве параметров принимается токен и идентификатор модели. В качестве эндпоинта — https://llm.api.cloud.yandex.net/v1

    Результат:

    import sys
from openai import OpenAI

def main():
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python test.py <token> <model_id>")
        return

    token = sys.argv[1]
    model_id = sys.argv[2]

    client = OpenAI(
        base_url="https://llm.api.cloud.yandex.net/v1",
        api_key=token
    )

    stream = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Напиши стихотворение про Yandex Cloud"}
        ],
        stream=True
    )

    for chunk in stream:
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            print(content, end="")

if __name__ == "__main__":
    main()
Предыдущая
Создание AI-агента с помощью Yandex Cloud Functions
Следующая
Создание интеллектуального ассистента для Telegram