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title: "Zed mit KI-Modellen aus der EU einrichten"
description: "So fügen Sie inference.eu als OpenAI-kompatiblen Provider im Editor Zed hinzu und nutzen das Agent Panel mit Open-Weight-Modellen aus EU-Rechenzentren."
canonical: "https://inference.eu/de/integrationen/zed/"
language: "de"
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IDEs und Editoren · Zed

# Zed mit Open-Source-Modellen aus der EU nutzen

Zed ist ein schneller, quelloffener Code-Editor mit eingebautem Agenten. Er unterstützt OpenAI-kompatible Provider in der settings.json. So betreiben Sie Agent Panel und Inline-Assistent mit Open-Weight-Modellen bei inference.eu, verarbeitet in europäischen Rechenzentren und direkt aus Ihrem Editor angefragt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Einrichtung](#setup)

1.  01API-Format: OpenAI
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Durch einen AV-Vertrag abgedeckt

## In wenigen Minuten eingerichtet

1.  1

    Erstellen Sie in Ihrem inference.eu-Konto einen API-Schlüssel und exportieren Sie ihn als `INFERENCE_EU_API_KEY` oder halten Sie ihn zum Einfügen bereit.

2.  2

    Führen Sie `agent: open settings` aus, öffnen Sie LLM Providers und klicken Sie auf Add Provider, oder bearbeiten Sie die `settings.json` direkt.

3.  3

    Legen Sie einen Provider `inference-eu` unter `openai_compatible` an, mit `api_url` auf die Basis-URL von inference.eu und den gewünschten Modellen.

4.  4

    Tragen Sie den Schlüssel in den Provider-Einstellungen ein oder lassen Sie Zed `INFERENCE_EU_API_KEY` aus der Umgebung lesen.

5.  5

    Öffnen Sie das Agent Panel, wählen Sie ein Modell von inference.eu und lassen Sie eine kleine Änderung ausführen.

~/.config/zed/settings.json

```
{
  "language_models": {
    "openai_compatible": {
      // Zed reads the key from INFERENCE_EU_API_KEY for this provider id.
      "inference-eu": {
        "api_url": "https://api.inference.eu/v1",
        "available_models": [
          {
            "name": "qwen3-coder-480b-a35b-instruct",
            "display_name": "Qwen3 Coder 480B (EU)",
            "max_tokens": 262144,
            "capabilities": { "tools": true, "images": false }
          },
          {
            "name": "gpt-oss-120b",
            "display_name": "gpt-oss-120b (EU)",
            "max_tokens": 131072,
            "capabilities": { "tools": true, "images": false }
          }
        ]
      }
    }
  }
}
```

## Was Zed ist

Zed ist ein in Rust geschriebener Code-Editor von Zed Industries, ausgelegt auf Geschwindigkeit und Zusammenarbeit in Echtzeit. Er enthält ein Agent Panel, das Ihr Projekt liest, Dateien bearbeitet und Befehle ausführt, einen Inline-Assistenten für gezielte Änderungen und Vorschläge für die nächste Änderung beim Tippen. Über das Agent Client Protocol bindet er zudem externe Agenten ein.

Für die eigenen KI-Funktionen können Sie einen eigenen Provider mitbringen. Neben fest eingebauten Providern unterstützt Zed jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt. So verbinden Sie inference.eu ohne Plugin.

## So funktioniert die Konfiguration

OpenAI-kompatible Provider stehen in der `settings.json` unter `language_models.openai_compatible`. Jeder Provider hat einen Namen, eine `api_url` und eine Liste `available_models`. Setzen Sie pro Modell `name` auf die exakte ID bei inference.eu, `max_tokens` auf das Kontextfenster und deklarieren Sie `capabilities` wie `tools`.

Schlüssel speichert Zed nicht in der `settings.json`. Tragen Sie ihn in den Provider-Einstellungen ein, dann landet er im Schlüsselbund des Systems, oder setzen Sie eine Umgebungsvariable. Deren Name ergibt sich aus der Provider-ID in Großbuchstaben mit Unterstrichen plus `_API_KEY`: Der Provider `inference-eu` liest `INFERENCE_EU_API_KEY`. Eine gesetzte Variable hat Vorrang vor dem Schlüsselbund.

## Welche Modelle sich eignen

Das Agent Panel ruft wiederholt Tools auf, um Dateien zu lesen, Code zu ändern und Befehle auszuführen. Wählen Sie daher Modelle mit verlässlichem Tool-Calling. `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` ist ein guter Standard für Agentenarbeit. `glm-5.3` und `kimi-k3` eignen sich, um größere Änderungen zu planen und unbekannten Code zu erklären; ergänzen Sie sie als weitere Einträge mit ihrer Kontextgröße.

Für den Inline-Assistenten und kurze Fragen ist `gpt-oss-120b` schnell. Unterstützt ein Modell Reasoning-Stufen, setzen Sie `reasoning_effort` im Eintrag. Die Vorschläge beim Tippen sind eine eigene Funktion mit eigener Provider-Einstellung und werden nicht von diesen Chat-Modellen bedient.

## Fehlerbehebung

Zeigt Zed den Provider als nicht angemeldet, wurde kein Schlüssel gefunden. Tragen Sie ihn in den Provider-Einstellungen ein oder starten Sie Zed aus einer Shell mit gesetztem `INFERENCE_EU_API_KEY`; der Name folgt der Provider-ID. Ein 401 bedeutet einen falschen Schlüssel. Wollen Sie später den Schlüsselbund nutzen, entfernen Sie die Variable und starten Zed neu.

„Model not found“ heißt, dass `name` nicht der ID bei inference.eu entspricht. Antwortet der Agent ohne Tool-Aufrufe, prüfen Sie, ob `capabilities.tools` auf `true` steht, und wählen Sie ein auf Tool-Nutzung trainiertes Modell. Lehnt der Endpunkt das Ausgabelimit ab, setzen Sie `capabilities.max_tokens_parameter` auf `true`.

## Code und Daten bleiben in der EU

Zed initialisiert die Modell-Provider in der lokalen App und sendet Anfragen von Ihrem Rechner an die eingetragene `api_url`, auch bei SSH- und Remote-Projekten. Mit inference.eu werden Code und Kontext in EU-Rechenzentren verarbeitet und nie zum Training verwendet. Wir schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, legen unsere Unterauftragsverarbeiter offen und rechnen in Euro ab.

Andere Funktionen von Zed haben eigene Einstellungen. Die Vorschläge beim Tippen können den gehosteten Dienst von Zed nutzen, und Zed erfasst Telemetrie, die Sie abschalten können. Prüfen Sie beides, wenn Ihr gesamter Code bei inference.eu bleiben soll.

## Zed

Kategorie

IDEs und Editoren

Anbieter

Zed Industries

API-Format

OpenAI

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Website

[zed.dev](https://zed.dev/)

Dokumentation

[zed.dev](https://zed.dev/docs/ai/use-api-access)

## Zed: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Ja. Zed erlaubt einen eigenen Provider für seine KI-Funktionen. Ist inference.eu als OpenAI-kompatibler Provider eingerichtet, nutzen Agent Panel und Inline-Assistent Ihren inference.eu-Schlüssel, und die Modellnutzung rechnet inference.eu in Euro ab.

Im Schlüsselbund des Systems, wenn Sie ihn in den Provider-Einstellungen eingeben, oder in einer Umgebungsvariablen. Aus der settings.json liest Zed keine Schlüssel. Für die Provider-ID \`inference-eu\` heißt die Variable \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`.

Qwen3 Coder 480B ist ein guter Standard, weil es Tool-Aufrufe zuverlässig verarbeitet. GLM-5.3 und Kimi K3 eignen sich für Planung und Erklärungen, gpt-oss-120b für schnelle Inline-Änderungen. Legen Sie mehrere Modelle an und wechseln Sie im Modellwähler.

Anfragen von Agent Panel und Inline-Assistent gehen von Ihrem Rechner an den konfigurierten Provider. Die Vorschläge beim Tippen werden separat eingerichtet und können den gehosteten Dienst von Zed nutzen, außerdem erfasst Zed abschaltbare Telemetrie. Prüfen Sie beides für eine strenge Einrichtung.

Ja. Setzen Sie \`max\_tokens\` pro Modell auf dessen Kontextfenster. Zed entscheidet damit, wie viel von Unterhaltung und Dateien in eine Anfrage passt. Nutzen Sie den Wert, den inference.eu für das Modell angibt.

Das Modell liefert keine Tool-Aufrufe. Stellen Sie sicher, dass \`capabilities.tools\` für das Modell auf \`true\` steht, und wählen Sie ein Modell, das auf Tool-Nutzung trainiert ist, etwa Qwen3 Coder, GLM-5.3 oder Kimi K3.

Ja. Zed initialisiert die Provider in der lokalen App. Schlüssel und Endpunkt kommen aus Ihrem lokalen Schlüsselbund oder Ihrer Umgebung, und Anfragen gehen von Ihrem Rechner an inference.eu, auch wenn das Projekt auf einem entfernten Server liegt.

Die Vorschläge beim Tippen sind eine eigene Funktion mit eigener Provider-Auswahl und brauchen dafür trainierte Modelle. Die Chat-Modelle auf dieser Seite sind für Agent Panel und Inline-Assistent gedacht. Schalten Sie die Vorschläge ab, falls sie Code an einen nicht freigegebenen Dienst senden würden.

Manche Endpunkte erwarten das Ausgabelimit als \`max\_tokens\` statt \`max\_completion\_tokens\`. Mit \`capabilities.max\_tokens\_parameter\` auf \`true\` sendet Zed \`max\_tokens\`. Nutzen Sie die Option nur, wenn Anfragen wegen des Feldes für das Ausgabelimit abgelehnt werden.

Ja. Teilen Sie den Block \`language\_models\` aus der settings.json, er enthält keine Geheimnisse. Jede Person ergänzt ihren eigenen Schlüssel über die Provider-Einstellungen oder die Variable \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`. So wird die Nutzung pro Person erfasst.

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