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Showing content from https://github.com/jayli/copilot.nvim/ below:

jayli/copilot.nvim: ai coding complete puglin for nvim

Nvim 基于 Deepseek 和 qwen 的 coder copilot 补全插件。

阿里内网支持 Aone Copilot

演示：

1）配置 init.lua

基于 Packer.nvim 最简单的配置，只配置 APIkey 默认支持的是 deepseek：

use { 'jayli/copilot.nvim' }
vim.g.copilot_apikey = "{你的 deepseek 的 apikey}"

执行:PackerInstall

默认支持的是 deepseek 官网的模型，去deepseek官网获取到 api key 即可。

2）安装 python 依赖

pip install httpx
pip install neovim

登录：https://platform.deepseek.com/api_keys

创建你的 API key，创建好后需要将 key 复制下来，填写到vim.g.copilot_apikey处。

登录阿里云后，参照这里获得 APIkey：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api/?type=model

api key 赋值给 vim.g.copilot_apikey。

插入模式下，正常输入时会自动联想，联想完成后敲 Tab 键完成补全，因为对 Tab 键有强绑定，所以也做了对一些常用补全插件的兼容（coc、nvim-cmp 和 vim-easycomplete）。

1. Deepseek 完整配置

use { 'jayli/copilot.nvim' }
vim.g.copilot_apikey = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
vim.g.copilot_base_url = "https://api.deepseek.com/beta" -- 默认是 https://api.deepseek.com/beta
vim.g.copilot_timeout = 5     -- 默认是 5
vim.g.copilot_lines_limit = 500 -- 当前行前后行数限制，默认 500
vim.g.copilot_model = "deepseek-coder" -- 选择你的model名称，默认deepseek-coder
vim.g.copilot_llm = "deepseek" -- 选择你的模型引擎，默认 deepseek，千问：qwen

1. Qwen 完整配置

use { 'jayli/copilot.nvim' }
vim.g.copilot_apikey = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
vim.g.copilot_timeout = 5     -- 默认是 5
vim.g.copilot_lines_limit = 500 -- 当前行前后行数限制，默认 500
vim.g.copilot_base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
vim.g.copilot_model = "qwen2.5-coder-7b-instruct"
vim.g.copilot_llm = "qwen"

1. Aone Copilot 完整配置

use { 'jayli/copilot.nvim' }
vim.g.copilot_apikey = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
vim.g.copilot_base_url = "https://xxxxxxxxxxxxx"
vim.g.copilot_llm = "aone"

获得 apikey 和 base url，在 ATA 里搜一下。

copilot_base_url后会拼接/completions。deepseek 默认支持的AI补全的模型是deepseek-coder。qwen 支持的模型这里查看。Aone Copilot 留空即可。

注意：安装插件后第一次启动nvim会自动执行 :UpdateRemotePlugins，再重启一次 neovim 后可以正常使用了。

1）关于 deepseek 的速度问题

deepseek 有时速度较慢，你可以自己更换 deepseek 模型引擎，把vim.g.copilot_base_url换成你自己部署 deepseek 后的 base url 即可。

2）编程补全的模型选择

Github Copilot 和 TabNine 都很好，但 Github Copilot太慢，TabNine 太贵。国内能用的模型有一些代理后的 GPT4 速度还行，还有两个专用于代码补全的 DeepSeek-Code ，qwen 和 CodeGeex4。综合用下来效果好的是 deepseek 和 qwen。

如果是阿里内网用户，那果断使用灵码或者 Aone Copilot，速度和效果都超过 deepseek 和 qwen。

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