HarmonyOS7之鸿蒙AI Agent 工具DevEco Code中如何配置和使用模型
前言本文指导大家如何在DevEco Code 中配置 LLM 提供商和模型它使用 AI SDK 和 Models.dev 支持75 LLM 提供商并支持运行本地模型。提供商大多数热门提供商已默认预加载。如果你通过/connect命令添加了提供商的凭据它们将在你启动 DevEco Code 时自动可用。了解更多关于提供商的信息。选择模型配置好提供商后你可以通过输入以下命令来选择想要使用的模型/models设置默认模型要将某个模型设为默认模型可以在 DevEco Code 配置中设置model字段。{ $schema: https://opencode.ai/config.json, model: deveco/glm-5.1 }这里完整的 ID 格式为provider_id/model_id。例如deveco/glm-5.1。如果你配置了自定义提供商provider_id是配置中provider部分的键名model_id是provider.models中的键名。配置模型你可以通过配置文件全局配置模型的选项。{ $schema: https://opencode.ai/config.json, provider: { openai: { models: { gpt-5: { options: { reasoningEffort: high, textVerbosity: low, reasoningSummary: auto, include: [reasoning.encrypted_content], }, }, }, }, anthropic: { models: { claude-sonnet-4-5-20250929: { options: { thinking: { type: enabled, budgetTokens: 16000, }, }, }, }, }, }, }这里我们为两个内置模型配置了全局设置通过openai提供商访问的gpt-5以及通过anthropic提供商访问的claude-sonnet-4-5-20250929。内置的提供商和模型名称可以在 Models.dev 上查阅。你还可以为使用中的任何代理配置这些选项。代理配置会覆盖此处的全局选项。了解更多。你也可以定义扩展内置变体的自定义变体。变体允许你为同一个模型配置不同的设置而无需创建重复的条目{ $schema: https://opencode.ai/config.json, provider: { deveco: { models: { gpt-5: { variants: { high: { reasoningEffort: high, textVerbosity: low, reasoningSummary: auto, }, low: { reasoningEffort: low, textVerbosity: low, reasoningSummary: auto, }, }, }, }, }, }, }变体许多模型支持具有不同配置的多种变体。DevEco Code 为热门提供商内置了默认变体。内置变体DevEco Code 为许多提供商提供了默认变体Anthropichigh- 高思考预算默认max- 最大思考预算OpenAI因模型而异但大致如下none- 无推理minimal- 极少推理low- 低推理medium- 中等推理high- 高推理xhigh- 超高推理Googlelow- 较低推理/Token 预算high- 较高推理/Token 预算Tip此列表并不全面许多其他提供商也有内置的默认变体。自定义变体你可以覆盖现有变体或添加自己的变体{ $schema: https://opencode.ai/config.json, provider: { openai: { models: { gpt-5: { variants: { thinking: { reasoningEffort: high, textVerbosity: low, }, fast: { disabled: true, }, }, }, }, }, }, }切换变体使用快捷键variant_cycle可以快速在变体之间切换。了解更多。加载模型DevEco Code 启动时会按以下优先顺序加载模型--model或-m命令行标志。格式与配置文件中相同provider_id/model_id。DevEco Code 配置中的 model 字段。{ $schema: https://opencode.ai/config.json, model: deveco/glm-5.1 }格式为provider/model。上次使用的模型。按内部优先级排列的第一个可用模型。

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