TraeCode 内置多款主流模型，你可以根据实际任务灵活切换使用。除内置模型外，TraeCode 还支持接入自定义模型。

内置模型

TraeCode 当前提供以下内置模型：

  • Seed-Evolving（仅限会员 Pro、会员 Pro+、会员 Ultra 和会员 Express 用户使用）
  • Seed-2.1-Pro-0915
  • Seed-2.1-Turbo
  • Seed-Code
  • GLM-5.3-FlashX
  • GLM-5.3-Flash
  • GLM-5.3
  • GLM-5.2
  • DeepSeek-V4.1-Flash
  • DeepSeek-V4-Flash 正式版
  • DeepSeek-V4-Pro 正式版
  • Kimi-K3
  • Kimi-K2.8-Preview
  • MiniMax-M3
  • Qwen3.8-Flash
  • Qwen3.8-Max
  • Qwen3.7-Plus

企业版内置模型参考系统内置模型列表。

切换模型

在 AI 对话输入框的右下角，点击当前模型名称，打开模型列表，然后选择你想使用的模型。各个模型的能力不同，你可以将鼠标悬浮至模型名称上，然后查看该模型支持的能力。

添加自定义模型

如果内置模型无法满足需求，你可以添加自定义模型。可用的模型来源如下：

  • 模型服务商：从 TraeCode 预设的模型服务商和模型列表中选择，按界面提示填写 API 密钥即可添加。
  • 自定义配置：通过配置 API 格式、请求地址、模型 ID 和鉴权信息，接入 TraeCode 未预设的模型。

添加自定义模型的步骤如下：

  1. 前往 设置 > 模型，进入模型管理面板。
  2. 点击 添加模型 按钮。 界面中出现 添加模型 窗口。 Image=500x484
  3. 选择 TraeCode 预设的模型服务商或选择 自定义模型 选项。
  4. 完成基础模型配置。
    • 若你选择了预设的模型服务商，则需配置以下参数：
      参数描述
      服务商已默认设置为你在上一步中选择的模型服务商。你可以按需切换。
      配置方式

      部分模型服务商要求选择计费或资源使用方式。可选项以界面展示为准，常见选项包括：

      • 按量计费：按实际 Token 消耗量计费。
      • Coding Plan：使用该服务商面向编码场景提供的套餐额度。
      • Agent Plan：使用该服务商面向 Agent 场景提供的套餐额度。
      模型从列表中选择 TraeCode 为该服务商预置的模型（均为默认版本）。如需使用其他模型或指定版本，点击 使用其他模型，并填写对应的模型 ID。
      API 密钥填写调用该模型所需的 API 密钥，用于鉴权。你可以点击输入框右上方的 获取 API 密钥，前往模型服务商平台获取。
    • 若你选择了 自定义模型 选项，则需配置以下参数：
      参数描述
      API 格式

      设置模型服务使用的 API 格式。可选项如下：

      • OpenAI Chat Completions 格式：兼容 OpenAI /v1/chat/completions 接口规范，适用于大多数 OpenAI 兼容模型服务。常见兼容服务包括 OpenAI、DeepSeek、Kimi、GLM、OpenRouter、部分 Ollama/OpenAI 兼容代理等。
      • Anthropic Messages 格式：兼容 Anthropic /v1/messages 接口规范，适用于 Claude 系列及兼容 Anthropic Messages API 的模型服务。常见兼容服务包括 Anthropic Claude、部分 Claude API 代理服务等。
      自定义请求地址

      填写模型服务的请求地址。你可以根据服务商提供的地址格式选择以下方式：

      • 方式一：打开 完整 URL 开关，然后填写完整请求地址。
      • 方式二：关闭 完整 URL 开关，然后填写基础地址，由 TraeCode 按所选 API 格式拼接请求路径。
      模型 ID输入模型服务商提供的模型 ID。根据模型服务商提供的 ID 填写即可。
      模型展示名称设置模型在列表中的展示名称。若不设置，将默认展示模型 ID。
      API 密钥填写调用该模型所需的 API 密钥，用于鉴权。
  5. (可选) 展开 高级配置 表单，按需设置以下参数：

    提示

    对于上下文窗口、是否支持图片输入、Temperature、Top P 和 Top K，用户的自定义设置优先级最高。

    参数描述
    模型系列

    TraeCode 为特定模型系列优化了 Prompt、超参配置等，详情参考模型系列选项详解。

    以下选项 TRAE 个人版和企业版均可用：

    • GPT-5 系列：推荐用于 GPT-5 系列模型。
    • Gemini-3 系列：推荐用于 Gemini-3 系列模型。
    • DeepSeek-4 系列：推荐用于 DeepSeek-4 系列模型。
    • 默认：不针对特定模型系列做任何调优，使用 TraeCode 通用的 Prompt 模板与超参配置。

    以下选项仅 TRAE 企业版可用：

    • Kimi 系列：推荐用于 Kimi-K2、Kimi-K3 系列模型。
    • GLM-5 系列：推荐用于 GLM-5 系列模型。
    • GPT-6 系列：推荐用于 GPT-6 系列模型。
    • Claude-4 系列：推荐用于 Claude-4 系列模型。
    上下文窗口

    设置该模型单次请求可接收的最大 Token 数，即 “输入”；以及单次响应可生成的最大 Token 数，即 “输出”。你可以从输入框右侧的预设上下文窗口中选择，也可以手动输入数值。

    提示：若留空，将使用 TraeCode 内置的默认最优值。

    工具调用轮数设置模型在单次任务中可调用工具的最大轮数。数值越高，模型可执行的连续工具操作越多，但耗时和 Token 消耗也可能增加。若留空，将使用 TraeCode 内置的默认最优值。
    支持图片输入设置该模型是否可接收图文混合输入。需所选模型本身具备视觉理解能力，否则无法正常识别图片内容。
    思考模式控制模型在回答前是否进行推理。开启后可提升复杂问题的处理质量，但可能增加响应耗时与 Token 消耗。若选择 跟随模型默认配置，则沿用模型服务商的默认设置。
    采样参数

    控制模型生成回答时的采样策略，影响输出的稳定性、多样性和随机性。

    • Temperature：控制输出随机性。数值越高，回答越发散；数值越低，回答越稳定。取值范围：[0, 2]。
    • Top P：控制候选词的累计概率范围。数值越高，可选范围越大；数值越低，输出越收敛。取值范围：[0, 1]。
    • Top K：控制每一步生成时可参与采样的候选词数量。数值越高，输出越多样；数值越低，输出越集中。取值范围：[1, 100]。

    提示：若留空，TraeCode 将使用模型服务商内置的默认值（一般为默认最优配置）。

  6. 点击 添加模型 按钮。 TraeCode 将调用服务商的接口来检测 API 密钥是否有效：
    • 若连接成功，该模型将被添加到模型列表。
    • 若连接失败，窗口中将展示错误信息和服务商返回的日志，你可以根据这些信息排查问题。

管理自定义模型

添加自定义模型后，你可以在模型列表中编辑、删除、启用或禁用该模型。

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操作类型描述
编辑模型点击 编辑 图标，然后修改模型的高级配置。
删除模型点击 删除 图标，然后在弹窗中二次确认。删除后，当前模型将被从列表里移除，不可被继续使用。
启用/禁用模型启用后，自定义模型会出现在对话框的模型选择列表中；禁用后，模型将保留在模型管理面板，但不会出现在对话框的模型选择列表中。

了解更多

模型系列选项详解

通过自定义配置添加特定系列的模型时，你可以选择 TraeCode 预设的模型系列选项。TraeCode 已为这些系列优化了 Prompt、超参等配置，以提升模型性能，详见下表。

选项描述
GPT-6 系列

选择该选项后，TRAE 会按 GPT-6 的协议要求调整请求字段，并应用推荐超参和专属 Prompt 模板，具体包括：

  • 协议自动适配：适配 /chat/completions 协议，在使用 function tools 时将 reasoning_effort 设置为 none；GPT-6 协议要求使用 MaxCompletionTokens 字段传递最大生成长度（默认配置使用 MaxTokens），选择该系列后 TraeCode 会自动完成协议字段转换，避免因协议不匹配导致的请求失败。
  • 专属 Prompt 优化：内置一套独立的 Prompt Engineering 模板，针对 GPT-6 的指令遵循特性做了调优，相比默认配置，在工具调用、代码生成等任务上效果更佳。
GPT-5 系列

选择该选项后，TraeCode 会按 GPT-5 的协议要求调整请求字段，并应用推荐超参和专属 Prompt 模板，具体包括：

  • 协议自动适配：GPT-5 协议要求使用 MaxCompletionTokens 字段传递最大生成长度（默认配置使用 MaxTokens），选择该系列后 TraeCode 会自动完成协议字段转换，避免因协议不匹配导致的请求失败。
  • 超参预置为推荐值：Temperature 固定为 1（GPT-5 仅支持该取值）。
  • 专属 Prompt 优化：内置一套独立的 Prompt Engineering 模板，针对 GPT-5 的指令遵循特性做了调优，相比默认配置，在工具调用、代码生成等任务上效果更佳。
Gemini-3 系列

选择该选项后，TraeCode 会按 Gemini-3 的推理协议解析推理内容，并应用推荐超参，具体包括：

  • Reasoning 协议自动适配：Gemini-3 系列模型的推理内容需通过 thought_signature 字段回传（默认配置通过 reasoning_content 字段回传）。选择该选项后，TraeCode 会自动按 Gemini-3 协议解析推理过程，确保推理链路被正确展示与利用。
  • 超参预置为推荐值：Temperature 设为 0.1。
DeepSeek-4 系列

选择该选项后，TraeCode 会为 DeepSeek-4 预设思考模式和推荐超参，具体包括：

  • 默认开启 Thinking 模式：自动启用深度思考，无需额外配置即可获得更强的推理能力，适合复杂代码生成与逻辑分析。
  • 超参预置为推荐值：Temperature 设为 0.1。
Kimi 系列选择该选项后，TraeCode 会自动为 Kimi 系列模型启用深度思考 Thinking 模式，无需额外配置即可获得更强的推理能力，适合复杂代码生成与逻辑分析。
GLM-5 系列选择该选项后，TraeCode 会自动为 GLM-5 系列模型启用深度思考 Thinking 模式，无需额外配置即可获得更强的推理能力，适合复杂代码生成与逻辑分析。
Claude-4 系列

选择该选项后，TraeCode 会为 Claude-4 预设思考模式，并启用面向智能体任务的专项 Prompt Engineering，具体包括：

  • 默认开启 Thinking 模式：自动启用深度思考，无需额外配置即可获得更强的推理能力，适合复杂代码生成与逻辑分析。
  • 使用专项 Agent PE：针对 Claude 优化了计划生成、任务拆解、子智能体协作、后台任务管理以及检索工具契约。

常用模型推荐配置速查

在添加自定义模型时，若你不选择 TRAE 预置的模型服务商，而是选择 “自定义模型” 选项，推荐为模型使用以下配置，以确保 TraeCode 能调用该模型。

模型API 格式高级配置：模型系列
Claude-4 系列Anthropic Messages 格式Claude-4 系列
GPT-5 系列OpenAI Chat Completions 格式GPT-5 系列
GPT-6 系列OpenAI Chat Completions 格式GPT-6 系列
GLM-5 系列OpenAI Chat Completions 格式GLM-5 系列
DeepSeek-4 系列OpenAI Chat Completions 格式DeepSeek-4 系列
Kimi-K2、K3 系列OpenAI Chat Completions 格式Kimi 系列