Zed エディターのカスタム API セットアップ

TokenHub を Zed Editor OpenAI 互換プロバイダーとして追加し、安全な AI リクエストでテストします。

ゼッドエディターとは何ですか?

Zed Editor は、組み込みの AI 機能と構成可能な言語モデル プロバイダーを備えた、高性能で協調的なコード エディターです。

この Zed Editor セットアップでは、名前付きの OpenAI 互換プロバイダーを設定に追加し、その API キーを settings.json から除外し、選択した TokenHub モデルと一致するモデル制限を使用します。 Zed は、settings.json 内のプロバイダー宣言を、プロバイダー UI または環境に保存されている資格情報から分離します。プロバイダー ID によって生成されるキー変数が決まり、利用可能な各モデルは実際のコンテキスト制限を使用する必要があります。基本的な生成ではツールの互換性が証明されないため、最初にインライン アシスタントをテストしてから、エージェント ツールを個別に検証します。

Zed は、エージェント設定 UI と OpenAI-compatible エンドポイントの settings.json の両方をサポートします。 Zed が TokenHub API キーをシステム キーチェーンに保存するか、プロバイダー名から派生した環境変数を通じて提供します。キーを settings.json に配置しないでください。

エージェント設定でプロバイダーを追加する

  1. コマンド パレットを開き、agent: open settings を実行します。
  2. Settings → AI → LLM Providers に移動します。
  3. [Add Provider] をクリックし、OpenAI-compatible プロバイダーを選択します。
  4. プロバイダー名として「tokenhub」と入力します。
  5. https://us-api.tokenhub.com/v1 を API URL として入力します。
  6. TokenHub モデル カタログに示されている正確なモデル ID を入力します。
  7. そのモデルの実際のコンテキスト ウィンドウに入ります。
  8. プロバイダー設定に TokenHub API キーを入力して、Zed がそれをシステム キーチェーンに保存します。

複数のモデルが必要な場合は settings.json を編集します

Zed は、language_models.openai_compatible のプロバイダーをサポートします。このスキーマでは、max_tokens は最大出力ではなく、コンテキスト ウィンドウを意味します。両方の制限を、モデルについて文書化されている値に置き換えます。

{
  "language_models": {
    "openai_compatible": {
      "tokenhub": {
        "api_url": "__API_BASE_URL__/v1",
        "available_models": [
          {
            "name": "YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID",
            "display_name": "TokenHub / YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID",
            "max_tokens": 128000,
            "max_output_tokens": 8192,
            "capabilities": {
              "tools": true,
              "images": false,
              "parallel_tool_calls": false,
              "prompt_cache_key": false,
              "chat_completions": true,
              "interleaved_reasoning": false,
              "max_tokens_parameter": false
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

capabilities が省略された場合、Zed は上記の OpenAI-compatible のデフォルトを使用します。モデルと TokenHub エンドポイントの両方が実際にサポートしている場合にのみ、imagesparallel_tool_calls、または別の機能を true に設定します。

Zed の API キー検索ルールに従います。

Zed は、プロバイダー ID を大文字のスネークケースに変換し、_API_KEY を追加します。したがって、プロバイダー ID tokenhub は次のようにマッピングされます。

export TOKENHUB_API_KEY="sk-..."

空ではない環境変数はキーチェーンよりも優先されます。 UI でキーを更新しても、Zed が古い資格情報を送信する場合は、この変数の設定を解除して、Zed を再起動します。

モデル名から推論または応答のサポートを推測しないでください

  • TokenHub モデルが OpenAI スタイルの reasoning_effort をサポートする場合、エンドポイントが受け入れる値のみを設定します。 Zed は、noneminimallowmediumhighxhigh、および max を公開しますが、サードパーティのエンドポイントはこれよりも少ない値をサポートする可能性があります。
  • 現在、TokenHub はこの接続に対してチャット完了を推奨しているため、capabilities.chat_completions: true を維持してください。
  • APIのレスポンスが必要な機種のみfalseに変更してください。推論を可能にするためだけに API を切り替えないでください。
  • エンドポイントが max_completion_tokens ではなく max_tokens を必要とする場合にのみ、max_tokens_parameter: true を設定します。

Zed 内を確認してください

エージェントまたはインライン アシスタントで TokenHub / YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID を選択し、現在のファイルについて説明するように依頼します。モデルが存在しない場合は、JSON、プロバイダー ID、および available_models を確認してください。 401 の場合は、Zed プロセスに表示される TOKENHUB_API_KEY を確認してください。ツールまたはイメージが失敗した場合は、capabilities に戻り、宣言がモデルの実際のサポートを超えていないことを確認してください。

公式リファレンス

モデルの選び方

用途モデルの方向性理由
複雑なタスクツール対応の推論モデル計画、複数手順、長いコンテキストに向いています。
日常的な利用バランス型モデル品質、速度、コストのバランスを取れます。
要約と軽い作業高速・低コストモデル要約や簡単な反復のコストを抑えます。
TokenHub のモデルを見る

Zed Editor AI プロバイダーに関するよくある質問

TokenHub API キーは Zed のどこに置くべきですか?

LLM プロバイダー設定または TOKENHUB_API_KEY 環境変数を使用します。プレーンテキストのキーを settings.json に保存しないでください。

モデルがセレクターにないのはなぜですか?

プロバイダー ID、API URL、および available_models エントリーを確認し、設定または環境変数を変更した後、Zed を再起動します。

max_tokens には何を含める必要がありますか?

別のモデルからコピーした値ではなく、選択した TokenHub モデルの実際のコンテキスト ウィンドウを使用します。

インライン アシスタントの成功は、Zed Agent の互換性を証明しますか?

いいえ。インライン アシスタントは基本的な生成を検証します。エージェントのワークフローでは、構造化されたツールの呼び出しと追加の権限が必要になる場合があります。これらの機能を個別にテストしてください。

Zed が TokenHub モデルを使用していることを確認するにはどうすればよいですか?

宣言されたモデルを選択し、読み取り専用 AI リクエストを実行して、TokenHub リクエスト ログで正確なモデル ID を確認します。

参考資料

この設定は TokenHub と公式ドキュメントに基づいており、最終確認日は 2026-09-08。