CodeBuddy

TokenMix に接続できる、Tencent の AI コーディングアシスタント

概要

CodeBuddy は Tencent Cloud の AI コーディングアシスタントで、VS Code および JetBrains のプラグイン、スタンドアロン IDE、コマンドラインツールとして提供されています。コード補完、チャット、複数ファイルの編集、エージェントモード、MCP ツールに対応し、Tencent Hunyuan、DeepSeek、GLM などのモデルを内蔵しています。さらに設定ファイルからカスタムモデルの定義を読み込み、この仕組みを使って TokenMix に接続します。

事前準備

公式サイト（codebuddy.ai、中国本土では codebuddy.cn）から CodeBuddy をインストールします。プラグイン、スタンドアロン IDE、CLI はいずれも同じモデル設定を共有します。TokenMix のアカウントを作成し、コンソールを開いて API キー（sk-tm-... のような形式）を生成します。使用するコーディングモデルを選びます。例えば deepseek-v4-pro、qwen3-coder-plus、glm-5.1 などです。

CodeBuddy を TokenMix に接続する

CodeBuddy は models.json というファイルからカスタムモデルを読み込みます。すべてのプロジェクトに適用するには ~/.codebuddy/models.json で作成または編集し、特定のプロジェクトのみに適用するにはプロジェクトパスの /.codebuddy/models.json を使用します。次のエントリを追加します。

{
  "id": "deepseek-v4-pro",
  "name": "DeepSeek V4 Pro (TokenMix)",
  "vendor": "OpenAI",
  "apiKey": "sk-tm-your-key",
  "url": "https://api.tokenmix.ai/v1/chat/completions",
  "maxInputTokens": 128000,
  "maxOutputTokens": 8192,
  "supportsToolCall": true
}

"id" には使用したい TokenMix のモデルを指定し（これが API に送信されるモデル名になります）、"vendor" には OpenAI を、"url" には TokenMix の chat-completions エンドポイントを、"apiKey" にはご自身のキーを設定します。複数のモデルを利用するには、モデルごとにそれぞれ固有の "id" を持つエントリを追加します。CodeBuddy は約 1 秒以内にファイルを再読み込みします。

動作確認

CodeBuddy のモデルセレクターを開き、いま追加したモデルを選択します（設定した名前で表示されます）。関数の説明を求めるなど、簡単な質問をしてみます。応答が返ってくれば、CodeBuddy はご自身の TokenMix モデルを呼び出しています。

よくある質問

このカスタムモデルは OpenAI の chat-completions 形式を使用します。これは TokenMix のエンドポイントが対応している形式なので、TokenMix が提供するあらゆるチャットモデルが利用できます。"url" はそのままにして "id" を変更すればモデルを切り替えられます。キーはローカルファイルに保存され、アップロードされることはありません。CodeBuddy がモデルに接続できない場合は、"url" が /v1/chat/completions で終わっていること、"vendor" が OpenAI に設定されていることを確認してください。