Seleccione un modelo para la tarea
Abra el selector junto al compositor antes de enviar. El catálogo del gateway determina qué modelos puede elegir la cuenta. Para investigar código, use uno adecuado para leer archivos e interpretar resultados de herramientas. Para capturas y comprobaciones en el navegador, tanto el modelo como el endpoint deben aceptar imágenes. Algunos modelos ofrecen niveles de esfuerzo de razonamiento. Use los disponibles para el modelo seleccionado; varían según el endpoint. Para comparar modelos, elija una tarea verificable: explicar una función con referencias o corregir una prueba fallida. Compare la corrección y la verificación, no solo la longitud de la respuesta. Si el selector está vacío, compruebe acceso y Settings → Connection → Test connection. Actualice el catálogo tras corregir la conexión. No sustituya una entrada ausente por un identificador inventado.Seleccione un modelo antes de enviar la solicitud. Este catálogo pertenece al gateway local de demostración.
Configure el modelo predeterminado
En Settings → Connection, elija Model para conversaciones y ejecuciones nuevas. Use el catálogo cuando esté disponible. Si su organización proporciona un ID exacto que no aparece, Type manually permite introducirlo; Pick from list vuelve al catálogo. Elija Save para aplicar cambios. Test connection comprueba acceso y modelos, pero no guarda el formulario. Mantenga la dirección predeterminada salvo que necesite otro gateway. Cambiar el origen elimina la credencial activa; vuelva a autenticarse después de guardar. El valor predeterminado es la elección inicial para trabajo nuevo. Compruebe el modelo de la sesión activa antes de enviar, especialmente al retomar una conversación.Añada un proveedor
Settings → Model providers registra modelos adicionales para Code local. Use el protocolo, límites y capacidades documentados por el operador. Los números iniciales del formulario son sugerencias, no una confirmación de compatibilidad.- Elija New provider e introduzca un nombre reconocible.
- Seleccione OpenAI Responses, OpenAI Chat Completions o Anthropic Messages, según la API del endpoint.
- Introduzca la URL base y la clave API requerida. Un endpoint local puede omitir la clave si no exige autenticación.
- Añada al menos un modelo con su ID exacto y un nombre legible.
- Configure límites de contexto y salida, imágenes y niveles de razonamiento según las especificaciones.
- Guarde y pruebe una tarea local pequeña con ese modelo.
Pida primero leer el README e identificar las pruebas sin editar. Examine la lectura y la respuesta. Si funciona el texto pero fallan imágenes o herramientas, compruebe esas capacidades antes de una tarea mayor.