Configurer Zed

Les valeurs

Commencez par la clé de test gratuite : elle répond à chaque requête par une ligne fixe, sans appel d’outil. Cela prouve que l’URL et la clé sont bonnes, sans rien dépenser. Collez ensuite votre propre clé depuis la console. Crédits à partir de 5 $, sans abonnement.

Connexion

1. Ouvrez Agent Settings : lancez agent: open settings depuis la palette de commandes.
2. Dans LLM Providers, cliquez sur Add Provider.
3. Nommez-le nokeep, collez https://nokeep.ai/v1 comme URL de l’API, deepseek-v4.1-flash-uncensored comme identifiant de modèle et 1000000 comme fenêtre de contexte.
4. Collez sk-nokeep-test comme clé. Zed la garde dans le trousseau de votre système.
5. Ouvrez le panneau d’agent, choisissez DeepSeek V4.1 Flash Uncensored et envoyez un message. Une réponse qui commence par « Connected to » veut dire que ça marche.
6. Remplacez la clé par la vôtre, depuis la console.

Ou configurez-le dans settings.json, ce qui active aussi les images, les appels d’outils en parallèle et la clé de cache. Ne mettez jamais la clé dedans : Zed la lit dans le trousseau, ou dans NOKEEP_API_KEY, c’est-à-dire le nom du fournisseur en majuscules suivi de _API_KEY.

{
  "language_models": {
    "openai_compatible": {
      "nokeep": {
        "api_url": "https://nokeep.ai/v1",
        "available_models": [
          {
            "name": "deepseek-v4.1-flash-uncensored",
            "display_name": "DeepSeek V4.1 Flash Uncensored",
            "max_tokens": 1000000,
            "max_output_tokens": 32768,
            "capabilities": {
              "tools": true,
              "images": true,
              "parallel_tool_calls": true,
              "prompt_cache_key": true
            }
          },
          {
            "name": "glm-5.3-flash-uncensored",
            "display_name": "GLM 5.3 Flash Uncensored",
            "max_tokens": 128000,
            "max_output_tokens": 32768,
            "capabilities": {
              "tools": true,
              "images": false,
              "parallel_tool_calls": false,
              "prompt_cache_key": false
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Réglages utiles

• max_tokens est la fenêtre de contexte dans les réglages de Zed, pas le plafond de réponse. max_output_tokens est le plafond de chaque réponse.
• prompt_cache_key envoie les appels de chaque fil vers un serveur qui a déjà son début en cache. DeepSeek le prend ; GLM l’ignore.
• images permet d’ajouter des captures d’écran à un fil DeepSeek. GLM ne lit que le texte.

Quel modèle

Utilisez DeepSeek pour le travail d’agent. Un dépôt entier tient dans son contexte, il appelle des outils sous toutes les formes, et l’historique qu’un agent renvoie à chaque appel se facture au tarif en cache de $0.011 par million. Utilisez GLM pour les petites tâches isolées qui ne renvoient pas un long historique, là où ses prix d’entrée non mise en cache et de sortie plus bas l’emportent.

Les refus des deux modèles sont retirés des poids eux-mêmes : un travail proche d’un sujet sensible, comme les tests de sécurité sur vos propres systèmes ou les outils de modération, reçoit donc du code au lieu d’un refus. Comparer les modèles.

Réflexion

DeepSeek répond tout de suite, sauf si une requête nomme un reasoning_effort, ce qui convient à la boucle rapide modifier-et-lancer d’un agent. Pour planifier ou traiter un bug difficile, demandez-lui de réfléchir : il accepte none, low, high, max. Les minimal, medium et xhigh d’autres applications tournent à la valeur la plus proche de celles-ci ; toute autre valeur est refusée avec 400 invalid_reasoning_effort. La réflexion est facturée comme sortie.

Dans Zed, ajoutez "reasoning_effort": "high" à l’entrée DeepSeek. Zed affiche alors un interrupteur de réflexion dans le panneau d’agent et envoie cette valeur quand il est activé. Utilisez low, high ou max ; minimal, medium et xhigh fonctionnent aussi et tournent à la plus proche de ces valeurs.

Ce que coûte une session

Un agent renvoie toute la conversation à chaque appel : les instructions, les fichiers lus, chaque étape faite jusque-là. Disons qu’un appel envoie 60 000 tokens, dont 55 000 identiques au début de l’appel précédent, et en écrit 1 000. Sur DeepSeek, cet appel coûte environ $0.0046, donc 200 appels coûtent environ $0.92. Sans cache, le même appel coûterait $0.0288.

• Le cache est automatique : rien à activer. Un début d’environ 1 000 tokens ou plus, répété dans les quelques minutes, se facture au tarif en cache.
• Chaque appel réserve ce qu’il pourrait coûter, son prompt et sa sortie max, puis se règle sur ce qu’il a réellement utilisé. À 32 768 tokens de sortie max, la part sortie de la réservation vaut environ $0.0573.
• La console affiche les tokens réels, les tokens en cache et les crédits de chaque appel. Le compteur de coût d’un agent peut ne pas connaître le prix en cache, et il affiche alors un montant trop élevé.

Comment fonctionne la facturation.

Si ça ne marche pas

Chaque erreur est listée avec sa solution dans Erreurs.