AiHubMix Documentation Hub

CodeBuddy prend en charge les modeles personnalises compatibles OpenAI. Une fois AIHubMix ajoute, vous pouvez utiliser les modeles GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, GLM et d’autres modeles AIHubMix dans CodeBuddy.

Preparation

Installez et ouvrez CodeBuddy.
Creez une cle API dans la console AIHubMix. Son format est generalement sk-***.
Copiez l’ID du modele a utiliser depuis la liste des modeles AIHubMix, par exemple gpt-5.5, gemini-3.5-flash ou deepseek-chat.

Configurer AIHubMix dans l’interface

Dans CodeBuddy, cliquez sur le nom du modele actuel sous la zone de saisie, par exemple Default.

Ouvrir le selecteur de modeles CodeBuddy

Faites defiler la liste jusqu’en bas et choisissez Configure custom models.

Ouvrir les parametres de modeles personnalises

Cliquez sur Add Model, puis choisissez Custom dans le menu Provider.

Choisir le fournisseur Custom dans CodeBuddy

Renseignez les champs suivants :

Endpoint : https://aihubmix.com/v1. Si cette adresse est temporairement indisponible, utilisez l’adresse de secours https://api.inferera.com/v1.
API Key : la cle creee dans la console AIHubMix.
Model Name : l’ID du modele, par exemple gpt-5.5.
Advanced Settings : activez Tool Calling, Image Input ou Reasoning seulement si le modele prend en charge la fonction correspondante.

Cliquez sur Save, puis choisissez le modele enregistre dans Custom Models.

Ajouter un modele par fichier de configuration

CodeBuddy enregistre les modeles personnalises dans le fichier suivant :

%USERPROFILE%\.codebuddy\models.json

Pour un seul projet, utilisez votre-repertoire-de-projet\.codebuddy\models.json. Cette configuration est prioritaire. Dans models.json, utilisez l’URL complete de Chat Completions :

{"models":[{"id":"gpt-5.5","name":"gpt-5.5","vendor":"AIHubMix","url":"https://aihubmix.com/v1/chat/completions","apiKey":"sk-***","maxInputTokens":128000,"maxOutputTokens":8192,"supportsToolCall":true,"supportsImages":true,"supportsReasoning":true}],"availableModels":["gpt-5.5"]}

Pour l’adresse de secours :

"url": "https://api.inferera.com/v1/chat/completions"

Dans l’interface, l’endpoint se termine par /v1; models.json exige le chemin complet /chat/completions. Redemarrez CodeBuddy ou rouvrez le selecteur apres la modification. Pour ne pas enregistrer la cle en clair :

"apiKey": "${AIHUBMIX_API_KEY}"

CodeBuddy CLI

La version en ligne de commande s’appelle CodeBuddy Code. Installez-la avec npm, puis lancez-la avec codebuddy :

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

L’interface AIHubMix compatible Anthropic utilise l’URL racine dans CODEBUDDY_BASE_URL :

$env:CODEBUDDY_API_KEY="sk-***"
$env:CODEBUDDY_BASE_URL="https://aihubmix.com"
$env:CODEBUDDY_MODEL="glm-4.7"
codebuddy

Pour conserver ces parametres, ajoutez-les a %USERPROFILE%\.codebuddy\settings.json :

{"env":{"CODEBUDDY_API_KEY":"sk-***","CODEBUDDY_BASE_URL":"https://aihubmix.com","CODEBUDDY_MODEL":"glm-4.7"}}

La CLI utilise le protocole compatible Anthropic, tandis que les modeles personnalises de l’application utilisent l’endpoint compatible OpenAI. En cas d’erreur 404, verifiez que CODEBUDDY_BASE_URL ne contient pas un chemin OpenAI tel que /v1/chat/completions.

Verifier la configuration

Selectionnez le modele personnalise et envoyez un message court. Une reponse confirme que la configuration fonctionne.

Avec un modele compatible, envoyez une image pour tester l’entree image.

Questions frequentes

Le modele est indisponible apres l’enregistrement. Verifiez que l’endpoint contient /v1, que la cle API est complete et que le nom correspond a l’ID AIHubMix. Dans models.json, l’URL doit aussi contenir /chat/completions. La CLI et l’application utilisent-elles les memes reglages ? Non. L’application utilise models.json; la CLI lit les variables d’environnement ou l’objet env de settings.json. Derniere mise a jour : 2026-07-10

​Preparation

​Configurer AIHubMix dans l’interface

​Ajouter un modele par fichier de configuration

​CodeBuddy CLI

​Verifier la configuration

​Questions frequentes