在 AI 编程工具中使用 Nexhina

本文档介绍如何在 Cursor、Windsurf、Continue 等主流 AI 编程工具中接入 Nexhina，让这些工具使用你自己的模型和额度。

1. 在 Cursor 中使用 Nexhina

Cursor 是目前最流行的 AI 编程工具之一，支持自定义兼容 API。Nexhina 完全兼容标准接口格式，配置后即可使用。

1.1 添加 Nexhina 模型

打开 Cursor，进入 Settings → Models

在 Models Names 底部输入框填写你要用的模型名称，点击 Add model

推荐添加的模型：

用途	模型名	说明
日常编码	`deepseek-v3`	性价比最高，中文理解好，编码能力强
复杂推理	`deepseek-r1`	推理链模型，适合调试、数学、逻辑
通用对话	`qwen-max`	阿里通义，中文场景表现优秀
长文本	`qwen-plus`	128K 上下文，性价比高
中文写作	`glm-4`	智谱，中文理解和生成好

添加后，在列表中打开对应模型的开关

1.2 配置 API Key 和 Base URL

在同一个 Settings → Models 页面中，找到 API Key 配置区域：

配置项	填写内容
API Key	`sk-your-Nexhina-key`（你的 Nexhina 令牌）
Base URL	`https://token.nexhina.cn/v1`

填写完成后点击 Verify，显示成功即配置完成。

1.3 在 Cursor 中使用模型

配置完成后：

打开 Cursor 的 Chat 面板（快捷键 Cmd+L / Ctrl+L）

在模型选择下拉框中，选择你刚添加的模型

正常对话即可，所有请求会走 Nexhina

1.4 配置 @Docs 文档上下文

Cursor 的 @Docs 功能可以把外部文档作为上下文注入对话，让模型基于你的 API 文档回答问题。

配置步骤：

打开 Cursor Settings → Features → Docs

点击 Add new doc

填写配置：

配置项	值
Name	`Nexhina Docs`
URL	`https://token.cshuacai.cn` （你的文档站点地址）
Start URL（可选）	文档首页地址

点击 Save 保存

1.5 使用 @Docs 引用文档

在 Cursor Chat 中：

输入 @Docs ，选择 Nexhina Docs

然后输入你的问题，例如：

@Nexhina Docs 如何使用 Function Calling？

@Nexhina Docs 帮我写一个调用 Embedding 接口的 Python 函数

Cursor 会自动拉取文档内容作为上下文，模型基于文档给出准确回答。

2. 在 Windsurf 中使用 Nexhina

Windsurf（原 Codeium）同样支持标准兼容 API。

配置步骤

打开 Windsurf Settings → AI Provider

选择 OpenAI Compatible 或 Custom Provider

填写配置：

配置项	值
API Base URL	`https://token.nexhina.cn/v1`
API Key	`sk-your-Nexhina-key`
Model	`deepseek-v3` 或其他可用模型

保存后即可在 Cascade 和 Chat 中使用

Windsurf 配置文件方式

也可以直接编辑配置文件 ~/.windsurf/settings.json：

{
  "aiProvider": "openai-compatible",
  "openaiCompatible": {
    "baseUrl": "https://token.nexhina.cn/v1",
    "apiKey": "sk-your-Nexhina-key",
    "models": [
      { "id": "deepseek-v3", "name": "DeepSeek V3" },
      { "id": "deepseek-r1", "name": "DeepSeek R1" },
      { "id": "qwen-max", "name": "Qwen Max" },
      { "id": "glm-4", "name": "GLM-4" }
    ]
  }
}

3. 在 Continue 中使用 Nexhina

Continue 是开源的 AI 编程助手，支持 VS Code 和 JetBrains。

配置步骤

编辑 Continue 配置文件 ~/.continue/config.json（或 ~/.continue/config.yaml）：

JSON 格式

{
  "models": [
    {
      "title": "Nexhina DeepSeek V3",
      "provider": "openai",
      "model": "deepseek-v3",
      "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
      "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
    },
    {
      "title": "Nexhina DeepSeek R1",
      "provider": "openai",
      "model": "deepseek-r1",
      "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
      "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
    },
    {
      "title": "Nexhina Qwen Max",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen-max",
      "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
      "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
    },
    {
      "title": "Nexhina GLM-4",
      "provider": "openai",
      "model": "glm-4",
      "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
      "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Nexhina Autocomplete",
    "provider": "openai",
    "model": "deepseek-v3",
    "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
    "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
  },
  "embeddingsProvider": {
    "provider": "openai",
    "model": "text-embedding-3-large",
    "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
    "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
  }
}

YAML 格式

配置说明

字段	说明
`models`	对话模型列表，会出现在 Continue 的模型选择下拉框中
`tabAutocompleteModel`	代码补全模型，建议用快模型（deepseek-v3）
`embeddingsProvider`	代码库索引的 Embedding 模型

配置完成后重启 VS Code / JetBrains，在 Continue 面板中即可选择 Nexhina 模型。

4. 在 VS Code Copilot 中使用 Nexhina

GitHub Copilot 支持通过 Copilot Chat 的自定义模型功能接入第三方 API。

配置步骤

安装 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat 扩展

打开 VS Code Settings → 搜索 github.copilot.chat

配置自定义端点（需要 VS Code 1.90+ 和 Copilot 自定义模型支持）

通过环境变量配置

在终端中设置环境变量后启动 VS Code：

注意：Copilot 对自定义模型的支持在持续迭代，具体配置方式可能随版本变化。如不支持自定义模型，建议使用 Cursor 或 Continue 作为替代。

5. 在 JetBrains AI 中使用 Nexhina

JetBrains IDE（IntelliJ IDEA / PyCharm / WebStorm 等）的 AI Assistant 支持自定义端点。

配置步骤

打开 Settings → Tools → AI Assistant → Providers

选择 OpenAI Compatible 或 Custom Provider

填写：

配置项	值
Server URL	`https://token.nexhina.cn/v1`
API Key	`sk-your-Nexhina-key`
Model	`deepseek-v3` 或其他

点击 Test Connection 验证

保存后即可在 AI Assistant 中使用

6. 在对话工具中使用

如果你只想在对话界面中使用 Nexhina 的模型（而非编程工具），可以通过以下方式：

使用第三方客户端

支持自定义 API 的客户端都可以用：

客户端	平台	配置方式
ChatBox	桌面端	设置 → API Base URL + Key
NextChat	Web	设置 → 接口地址 + Key
LobeChat	Web/桌面	设置 → 模型服务 → 代理地址 + Key
Open WebUI	Web	设置 → API URL + Key
Cherry Studio	桌面端	设置 → API 地址 + Key

通用配置：

配置项	值
API Base URL	`https://token.nexhina.cn/v1`
API Key	`sk-your-Nexhina-key`

7. 常见问题

Q：Cursor 中 Verify 失败怎么办？

检查以下几点：

检查项	正确值
Base URL	`https://token.nexhina.cn/v1`（末尾带 `/v1`）
API Key	`sk-` 开头，无多余空格
模型名	必须是 `GET /v1/models` 返回的 id，注意大小写
网络连通	能 `curl https://token.nexhina.cn/v1/models` 正常返回

Q：Cursor 中模型没有出现？

确认模型开关已打开

退出 Cursor 重新打开

检查模型名是否拼写正确（全小写，如 deepseek-v3 不是 DeepSeek-V3）

Q：代码补全很慢？

代码补全对延迟敏感，建议：

用快速模型：deepseek-v3

避免用推理模型（deepseek-r1）做补全

Continue 用户可在 tabAutocompleteModel 中单独配置快速模型

Q：对话中模型报错 `model_not_found`？

该模型在你的 Nexhina 账户下未启用。联系管理员开通，或换一个可用模型。

Q：多工具能否共用同一个 Key？

可以，但要注意：

所有工具共享 Key 的额度，注意用量

并发请求共享 Key 的速率限制

建议不同工具用不同 Key，方便管理和监控

Q：能否同时配置其他服务和 Nexhina？

Cursor：不支持同时配置两个端点，后配置的会覆盖。如需同时使用，建议通过 Continue 或其他工具分管。

Continue：支持，在 models 数组中添加不同 apiBase 的配置即可。

Q：@Docs 配置后引用不到内容？

确认文档 URL 可公网访问

尝试在浏览器打开配置的 URL 确认页面正常

如果是内部文档站点，Cursor 可能无法爬取

Q：Continue 的 Embedding 索引报错？

确认 embeddingsProvider 配置正确：

{
  "provider": "openai",
  "model": "text-embedding-3-large",
  "apiBase": "https://token.nexhina.cn/v1",
  "apiKey": "sk-your-Nexhina-key"
}

如果仍然报错，检查 Key 是否有 Embedding 接口权限。

配置速查表

所有工具的核心配置只有两个：

配置项	值
Base URL	`https://token.nexhina.cn/v1`
API Key	`sk-your-Nexhina-key`

各工具的配置入口：

工具	配置入口	说明
Cursor	Settings → Models → API Key	填 Base URL + Key
Windsurf	Settings → AI Provider	选 Compatible
Continue	`~/.continue/config.json`	编辑配置文件
JetBrains	Settings → Tools → AI Assistant	选 Custom Provider
ChatBox	设置 → API	填地址 + Key
LobeChat	设置 → 模型服务	填代理地址 + Key
NextChat	设置 → 接口	填地址 + Key
Open WebUI	设置 → API	填 API URL + Key

在 AI 编程工具中使用 Nexhina

目录#

1. 在 Cursor 中使用 Nexhina#

1.1 添加 Nexhina 模型#

1.2 配置 API Key 和 Base URL#

1.3 在 Cursor 中使用模型#

1.4 配置 @Docs 文档上下文#

1.5 使用 @Docs 引用文档#

2. 在 Windsurf 中使用 Nexhina#

配置步骤#

Windsurf 配置文件方式#

3. 在 Continue 中使用 Nexhina#

配置步骤#

JSON 格式#

YAML 格式#

配置说明#

4. 在 VS Code Copilot 中使用 Nexhina#

配置步骤#

通过环境变量配置#

5. 在 JetBrains AI 中使用 Nexhina#

配置步骤#

6. 在对话工具中使用#

使用第三方客户端#

7. 常见问题#

Q：Cursor 中 Verify 失败怎么办？#

Q：Cursor 中模型没有出现？#

Q：代码补全很慢？#

Q：对话中模型报错 model_not_found？#

Q：多工具能否共用同一个 Key？#

Q：能否同时配置其他服务和 Nexhina？#

Q：@Docs 配置后引用不到内容？#

Q：Continue 的 Embedding 索引报错？#

配置速查表#

目录

1. 在 Cursor 中使用 Nexhina

1.1 添加 Nexhina 模型

1.2 配置 API Key 和 Base URL

1.3 在 Cursor 中使用模型

1.4 配置 @Docs 文档上下文

1.5 使用 @Docs 引用文档

2. 在 Windsurf 中使用 Nexhina

配置步骤

Windsurf 配置文件方式

3. 在 Continue 中使用 Nexhina

配置步骤

JSON 格式

YAML 格式

配置说明

4. 在 VS Code Copilot 中使用 Nexhina

配置步骤

通过环境变量配置

5. 在 JetBrains AI 中使用 Nexhina

配置步骤

6. 在对话工具中使用

使用第三方客户端

7. 常见问题

Q：Cursor 中 Verify 失败怎么办？

Q：Cursor 中模型没有出现？

Q：代码补全很慢？

Q：对话中模型报错 `model_not_found`？

Q：多工具能否共用同一个 Key？

Q：能否同时配置其他服务和 Nexhina？

Q：@Docs 配置后引用不到内容？

Q：Continue 的 Embedding 索引报错？

配置速查表