在 VS Code 里用 Continue 做代码补全Ollama 负责本地零延迟那部分TaoToken 负责云端备援那部分——这套组合的关键不在替换而在给 config.json 多留一个 provider。如果你已经按老教程把 Continue 的 apiBase 填成 http://127.0.0.1:11434本地模型 qwen2.5-coder:7b 也能在补全时贴着光标出建议但遇到跨文件重构、长上下文或者 GPU 被别的任务占满时本地模型会出现“想不动”的时刻。这时候不用拆掉 Ollama也不必把整条链路搬到云端先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 注册并创建一把 API Key然后在 Continue 的 models 数组里新增一个 provider 为 openai 的模型apiBase 填 https://taotoken.net/apiapiKey 填 YOUR_API_KEY。这样 Continue 的模型选择里同时保留本地 Ollama 和 TaoToken 云端模型日常补全继续走本地复杂问题切云端备援。1. 从 Ollama 本地补全到 Continue 云端备援为什么不是二选一1.1 原来那套 Ollama VS Code 的舒适区与边界很多教程会把 Continue 的 config.json 改成只有一个 ollama providerapiBase 指向 127.0.0.1:11434tabAutocompleteModel 也指向同一个本地模型。这样做的直接好处是补全请求不出本机延迟低隐私好。写业务代码时函数名、注释、简单样板都能在本地闭环完成不需要等网络往返。但本地模型也有边界。7B 级别的代码模型在补全单行、补全函数签名、生成简单测试时很顺手遇到复杂算法、跨文件引用、长上下文重构时给出的代码容易似是而非。这不是 Ollama 的问题而是模型规模和本机显存/内存决定的。再加上 GPU 被别的推理任务占用时原本“零延迟”的补全也会开始转圈心流照样被打断。所以更稳的做法不是二选一而是让 Continue 同时握有两种通道本地 Ollama 继续负责高频、隐私、低延迟的补全TaoToken 作为云端通道处理本地模型跑不动、不想占用 GPU、或者需要更大模型参与的对话请求。1.2 Continue 里多一个 provider 意味着什么Continue 的模型配置支持在models数组里放多个对象。原来只有一个 ollama 对象现在再增加一个 provider 为 openai 的对象apiBase 指向 https://taotoken.net/apiapiKey 填 YOUR_API_KEY。保存之后Continue 的模型选择器里就能看到两个条目本地 Ollama 模型和 TaoToken 云端模型。这意味着你不需要改掉原来的本地补全逻辑。打开项目时tab 补全仍然可以走本地聊天面板里遇到复杂问题时手动切到 TaoToken 云端模型。用 TaoToken 时补全建议和对话请求都会消耗 TaoToken 用量所以核心代码、敏感逻辑仍然建议留在本地云端通道更适合处理可公开的代码片段、第三方库用法、报错解释和重构思路。1.3 拿 Key 的步骤改到 TaoToken 官网原文里可能让你去下载 Ollama、启动本地服务、拉取模型。对应的“申请或复制 API Key”动作这里要改到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 完成。打开页面后注册登录进入控制台 API Keys 创建一把 Key复制后先放到安全的位置因为它通常只显示一次。模型 ID 不要自己猜也不要随手写一个带日期后缀的名字。去模型广场看当时可用的模型列表把对应 ID 填到 Continue 的model字段。Key 在配置里一律用YOUR_API_KEY占位真正复制进去的 Key 不要提交到 Git 仓库。注意注册、创建 Key、看用量走 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 填进 Continue 的 apiBase 走 https://taotoken.net/api 两个地址不要混。2. 在 Continue 的 config.json 里保留 Ollama再加一个 openai provider2.1 找到 Continue 的 config.json在 VS Code 侧边栏点击 Continue 图标右上角齿轮进入配置文件。通常路径是~/.continue/config.json有些工作区也会有自己的.continue配置。改之前先备份一份尤其是你已经把 Ollama 调通、不想重新折腾本地服务的时候。如果你还没有 API Key先打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 创建。拿到 Key 之后再回到 VS Code继续改models和tabAutocompleteModel。2.2 可复制的双通道 config.json下面这份配置保留原有 Ollama provider同时新增 TaoToken 云端通道。YOUR_MODEL_ID以模型广场当时列表为准YOUR_API_KEY换成你刚创建的 Key。{ models: [ { title: Local Ollama Coder, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://127.0.0.1:11434 }, { title: TaoToken Cloud, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY } ], tabAutocompleteModel: { title: Local Ollama Autocomplete, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://127.0.0.1:11434 } }这里有两个关键点。第一本地模型的apiBase仍然是http://127.0.0.1:11434不要因为加了云端就把它改掉。第二云端模型的apiBase是https://taotoken.net/api末尾不要加/v1。apiKey必须换成真实 Keymodel必须换成模型广场里的真实 ID。保存文件后Continue 应该会重新加载配置。如果状态栏没有变化可以重载 VS Code 窗口。2.3 tabAutocompleteModel 默认本地什么时候切云端tabAutocompleteModel控制的是行内补全也就是你敲代码时贴着光标出现的灰色建议。默认建议继续保留 Ollama因为行内补全调用频繁本地响应更快也不会把每一段代码都发到云端。如果某个文件里本地模型补全质量明显下降比如复杂类型推导、跨文件调用、长函数重构可以临时把tabAutocompleteModel换成 TaoToken 云端配置tabAutocompleteModel: { title: TaoToken Cloud Autocomplete, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY }切换后行内补全也会消耗 TaoToken 用量。核心业务代码、未公开算法、用户数据处理逻辑仍然建议切回本地 Ollama。云端通道适合处理公开库用法、常见报错、脚手架代码和测试样例。3. 在 VS Code 里验证补全、对话与用量3.1 先确认 Ollama 那路还在改完配置后先确认本地 Ollama 服务还在运行。终端里可以执行ollama serve或者确认127.0.0.1:11434可以访问。打开一个 Python 文件写一个二分查找的函数注释看 Continue 是否仍然给出本地补全。比如写下def binary_search(arr: list[int], target: int) - int: # 返回目标值的索引找不到返回 -1如果本地补全还能出现说明models数组里的 Ollama provider 没被破坏tabAutocompleteModel也仍然指向本地。3.2 切到 TaoToken Cloud 发一条对话请求在 Continue 聊天面板里把模型选择器切到TaoToken Cloud然后问一个需要多步推理的问题比如“用 Python 写一个带类型提示的二分查找并解释边界条件”。如果返回正常说明云端通道已经通了。也可以用同一把 Key 去 TaoToken 模型对话 发一条测试消息确认模型 ID 和 Base URL 没填错。模型对话页适合先排除 Key 和模型名的问题再回到 VS Code 排 Continue 配置。3.3 回到官网看用量与模型广场发完请求后回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 看用量是否记上。如果用量没有变化说明 Continue 可能还在走本地模型或者云端 provider 没有真正被选中。模型广场里也确认一下YOUR_MODEL_ID是否还在列表里模型名称有没有变动。验证顺序建议是先用模型对话确认 Key 和模型 ID再在 Continue 里切云端模型发消息最后看用量。这样能把“Key 错”“模型名错”“Continue 配置没加载”三种问题分开。4. Continue 改完不生效、401 与模型名报错怎么排4.1 config.json 保存了但 Continue 没加载最常见的情况是改错了文件。VS Code 里可能有全局 config.json也可能有工作区配置。先确认你改的是当前 Continue 实际读取的那一份。保存后按CtrlShiftP执行Developer: Reload Window让插件重新加载。如果状态栏仍然显示旧模型点 Continue 的齿轮看它当前展示的配置内容是不是你刚保存的那份。有些工作区会覆盖全局配置这种情况下要把云端 provider 加到工作区配置里。4.2 401 / 403Key 与 provider 字段401 通常表示 Key 没填对。检查apiKey是不是仍然是YOUR_API_KEY复制时有没有带空格Key 有没有被删除或轮换。再检查provider是不是openaiapiBase是不是https://taotoken.net/api。如果用的是环境变量确认变量名和配置里的引用方式一致。不要把官网首页地址填进apiBase也不要把?utm_source...拼到 API 地址后面。注册和创建 Key 的页面是给人点的填进 Continue 的 API 地址只保留https://taotoken.net/api。4.3 模型名和 apiBase 的常见错法模型名不能靠猜。YOUR_MODEL_ID必须换成模型广场里当时可用的真实 ID。不要随手写gpt-5或者带日期后缀的猜测名。apiBase末尾不要加/v1也不要写成官网首页。用途地址注册、创建 Key、看用量、看模型广场https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content填进 Continue 的 apiBasehttps://taotoken.net/api这两个地址混用是新手最容易犯的错。官网链接用于浏览器操作API 地址用于配置文件。4.4 Ollama 本地那路也断了怎么办如果加了云端配置之后本地补全也没了先检查models数组里 Ollama 对象是否还在它的apiBase有没有被误改成云端地址。再确认 Ollama 服务是否还在运行。终端里重新执行ollama serve然后确认127.0.0.1:11434可访问。不要因为加了云端通道就删掉本地 provider。保留两份配置Continue 才能在模型选择器里自由切换。本地模型适合高频补全云端模型适合复杂对话两者不是替代关系。5. 把云端备援接进日常本地与 TaoToken 的分工5.1 本地模型跑得动、不想占 GPU 时日常写代码、补全函数、生成注释继续让 Ollama 走本地。此时 TaoToken 通道闲置但不会影响本地补全。你的代码片段留在本机GPU 占用也由本地模型自己控制。如果正在处理公司内部逻辑、未公开算法、用户数据处理代码优先保持本地模型。云端通道不是必须一直开着它更像备援而不是替代。5.2 本地模型能力边界出现时遇到跨文件重构、长上下文分析、复杂类型推导、第三方库报错解释时在 Continue 聊天面板切到TaoToken Cloud。补全建议和对话请求都会消耗 TaoToken 用量所以更适合按需切换而不是把所有行内补全都改成云端。一个实用习惯是本地补全负责“快”云端对话负责“想”。本地模型给出第一版遇到卡住的地方再切云端追问。这样既保留零延迟的补全体验也补上了本地模型的能力边界。5.3 下一步模型对话、Coding Plan 与控制台配完 Continue 的云端通道后回到 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条消息确认模型 ID 和 Base URL 没错如果打算把 TaoToken 当作日常补全的备援Coding Plan 里能看套餐Key 的创建和轮换在 控制台 API Keys。下次 Continue 走云端补全时回 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 看用量有没有记上。 Continue 跑 VS Code 代码补全：Ollama 之外，Key 用 TaoToken
在 VS Code 里用 Continue 做代码补全Ollama 负责本地零延迟那部分TaoToken 负责云端备援那部分——这套组合的关键不在替换而在给 config.json 多留一个 provider。如果你已经按老教程把 Continue 的 apiBase 填成 http://127.0.0.1:11434本地模型 qwen2.5-coder:7b 也能在补全时贴着光标出建议但遇到跨文件重构、长上下文或者 GPU 被别的任务占满时本地模型会出现“想不动”的时刻。这时候不用拆掉 Ollama也不必把整条链路搬到云端先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 注册并创建一把 API Key然后在 Continue 的 models 数组里新增一个 provider 为 openai 的模型apiBase 填 https://taotoken.net/apiapiKey 填 YOUR_API_KEY。这样 Continue 的模型选择里同时保留本地 Ollama 和 TaoToken 云端模型日常补全继续走本地复杂问题切云端备援。1. 从 Ollama 本地补全到 Continue 云端备援为什么不是二选一1.1 原来那套 Ollama VS Code 的舒适区与边界很多教程会把 Continue 的 config.json 改成只有一个 ollama providerapiBase 指向 127.0.0.1:11434tabAutocompleteModel 也指向同一个本地模型。这样做的直接好处是补全请求不出本机延迟低隐私好。写业务代码时函数名、注释、简单样板都能在本地闭环完成不需要等网络往返。但本地模型也有边界。7B 级别的代码模型在补全单行、补全函数签名、生成简单测试时很顺手遇到复杂算法、跨文件引用、长上下文重构时给出的代码容易似是而非。这不是 Ollama 的问题而是模型规模和本机显存/内存决定的。再加上 GPU 被别的推理任务占用时原本“零延迟”的补全也会开始转圈心流照样被打断。所以更稳的做法不是二选一而是让 Continue 同时握有两种通道本地 Ollama 继续负责高频、隐私、低延迟的补全TaoToken 作为云端通道处理本地模型跑不动、不想占用 GPU、或者需要更大模型参与的对话请求。1.2 Continue 里多一个 provider 意味着什么Continue 的模型配置支持在models数组里放多个对象。原来只有一个 ollama 对象现在再增加一个 provider 为 openai 的对象apiBase 指向 https://taotoken.net/apiapiKey 填 YOUR_API_KEY。保存之后Continue 的模型选择器里就能看到两个条目本地 Ollama 模型和 TaoToken 云端模型。这意味着你不需要改掉原来的本地补全逻辑。打开项目时tab 补全仍然可以走本地聊天面板里遇到复杂问题时手动切到 TaoToken 云端模型。用 TaoToken 时补全建议和对话请求都会消耗 TaoToken 用量所以核心代码、敏感逻辑仍然建议留在本地云端通道更适合处理可公开的代码片段、第三方库用法、报错解释和重构思路。1.3 拿 Key 的步骤改到 TaoToken 官网原文里可能让你去下载 Ollama、启动本地服务、拉取模型。对应的“申请或复制 API Key”动作这里要改到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 完成。打开页面后注册登录进入控制台 API Keys 创建一把 Key复制后先放到安全的位置因为它通常只显示一次。模型 ID 不要自己猜也不要随手写一个带日期后缀的名字。去模型广场看当时可用的模型列表把对应 ID 填到 Continue 的model字段。Key 在配置里一律用YOUR_API_KEY占位真正复制进去的 Key 不要提交到 Git 仓库。注意注册、创建 Key、看用量走 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 填进 Continue 的 apiBase 走 https://taotoken.net/api 两个地址不要混。2. 在 Continue 的 config.json 里保留 Ollama再加一个 openai provider2.1 找到 Continue 的 config.json在 VS Code 侧边栏点击 Continue 图标右上角齿轮进入配置文件。通常路径是~/.continue/config.json有些工作区也会有自己的.continue配置。改之前先备份一份尤其是你已经把 Ollama 调通、不想重新折腾本地服务的时候。如果你还没有 API Key先打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 创建。拿到 Key 之后再回到 VS Code继续改models和tabAutocompleteModel。2.2 可复制的双通道 config.json下面这份配置保留原有 Ollama provider同时新增 TaoToken 云端通道。YOUR_MODEL_ID以模型广场当时列表为准YOUR_API_KEY换成你刚创建的 Key。{ models: [ { title: Local Ollama Coder, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://127.0.0.1:11434 }, { title: TaoToken Cloud, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY } ], tabAutocompleteModel: { title: Local Ollama Autocomplete, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://127.0.0.1:11434 } }这里有两个关键点。第一本地模型的apiBase仍然是http://127.0.0.1:11434不要因为加了云端就把它改掉。第二云端模型的apiBase是https://taotoken.net/api末尾不要加/v1。apiKey必须换成真实 Keymodel必须换成模型广场里的真实 ID。保存文件后Continue 应该会重新加载配置。如果状态栏没有变化可以重载 VS Code 窗口。2.3 tabAutocompleteModel 默认本地什么时候切云端tabAutocompleteModel控制的是行内补全也就是你敲代码时贴着光标出现的灰色建议。默认建议继续保留 Ollama因为行内补全调用频繁本地响应更快也不会把每一段代码都发到云端。如果某个文件里本地模型补全质量明显下降比如复杂类型推导、跨文件调用、长函数重构可以临时把tabAutocompleteModel换成 TaoToken 云端配置tabAutocompleteModel: { title: TaoToken Cloud Autocomplete, provider: openai, model: YOUR_MODEL_ID, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY }切换后行内补全也会消耗 TaoToken 用量。核心业务代码、未公开算法、用户数据处理逻辑仍然建议切回本地 Ollama。云端通道适合处理公开库用法、常见报错、脚手架代码和测试样例。3. 在 VS Code 里验证补全、对话与用量3.1 先确认 Ollama 那路还在改完配置后先确认本地 Ollama 服务还在运行。终端里可以执行ollama serve或者确认127.0.0.1:11434可以访问。打开一个 Python 文件写一个二分查找的函数注释看 Continue 是否仍然给出本地补全。比如写下def binary_search(arr: list[int], target: int) - int: # 返回目标值的索引找不到返回 -1如果本地补全还能出现说明models数组里的 Ollama provider 没被破坏tabAutocompleteModel也仍然指向本地。3.2 切到 TaoToken Cloud 发一条对话请求在 Continue 聊天面板里把模型选择器切到TaoToken Cloud然后问一个需要多步推理的问题比如“用 Python 写一个带类型提示的二分查找并解释边界条件”。如果返回正常说明云端通道已经通了。也可以用同一把 Key 去 TaoToken 模型对话 发一条测试消息确认模型 ID 和 Base URL 没填错。模型对话页适合先排除 Key 和模型名的问题再回到 VS Code 排 Continue 配置。3.3 回到官网看用量与模型广场发完请求后回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 看用量是否记上。如果用量没有变化说明 Continue 可能还在走本地模型或者云端 provider 没有真正被选中。模型广场里也确认一下YOUR_MODEL_ID是否还在列表里模型名称有没有变动。验证顺序建议是先用模型对话确认 Key 和模型 ID再在 Continue 里切云端模型发消息最后看用量。这样能把“Key 错”“模型名错”“Continue 配置没加载”三种问题分开。4. Continue 改完不生效、401 与模型名报错怎么排4.1 config.json 保存了但 Continue 没加载最常见的情况是改错了文件。VS Code 里可能有全局 config.json也可能有工作区配置。先确认你改的是当前 Continue 实际读取的那一份。保存后按CtrlShiftP执行Developer: Reload Window让插件重新加载。如果状态栏仍然显示旧模型点 Continue 的齿轮看它当前展示的配置内容是不是你刚保存的那份。有些工作区会覆盖全局配置这种情况下要把云端 provider 加到工作区配置里。4.2 401 / 403Key 与 provider 字段401 通常表示 Key 没填对。检查apiKey是不是仍然是YOUR_API_KEY复制时有没有带空格Key 有没有被删除或轮换。再检查provider是不是openaiapiBase是不是https://taotoken.net/api。如果用的是环境变量确认变量名和配置里的引用方式一致。不要把官网首页地址填进apiBase也不要把?utm_source...拼到 API 地址后面。注册和创建 Key 的页面是给人点的填进 Continue 的 API 地址只保留https://taotoken.net/api。4.3 模型名和 apiBase 的常见错法模型名不能靠猜。YOUR_MODEL_ID必须换成模型广场里当时可用的真实 ID。不要随手写gpt-5或者带日期后缀的猜测名。apiBase末尾不要加/v1也不要写成官网首页。用途地址注册、创建 Key、看用量、看模型广场https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content填进 Continue 的 apiBasehttps://taotoken.net/api这两个地址混用是新手最容易犯的错。官网链接用于浏览器操作API 地址用于配置文件。4.4 Ollama 本地那路也断了怎么办如果加了云端配置之后本地补全也没了先检查models数组里 Ollama 对象是否还在它的apiBase有没有被误改成云端地址。再确认 Ollama 服务是否还在运行。终端里重新执行ollama serve然后确认127.0.0.1:11434可访问。不要因为加了云端通道就删掉本地 provider。保留两份配置Continue 才能在模型选择器里自由切换。本地模型适合高频补全云端模型适合复杂对话两者不是替代关系。5. 把云端备援接进日常本地与 TaoToken 的分工5.1 本地模型跑得动、不想占 GPU 时日常写代码、补全函数、生成注释继续让 Ollama 走本地。此时 TaoToken 通道闲置但不会影响本地补全。你的代码片段留在本机GPU 占用也由本地模型自己控制。如果正在处理公司内部逻辑、未公开算法、用户数据处理代码优先保持本地模型。云端通道不是必须一直开着它更像备援而不是替代。5.2 本地模型能力边界出现时遇到跨文件重构、长上下文分析、复杂类型推导、第三方库报错解释时在 Continue 聊天面板切到TaoToken Cloud。补全建议和对话请求都会消耗 TaoToken 用量所以更适合按需切换而不是把所有行内补全都改成云端。一个实用习惯是本地补全负责“快”云端对话负责“想”。本地模型给出第一版遇到卡住的地方再切云端追问。这样既保留零延迟的补全体验也补上了本地模型的能力边界。5.3 下一步模型对话、Coding Plan 与控制台配完 Continue 的云端通道后回到 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条消息确认模型 ID 和 Base URL 没错如果打算把 TaoToken 当作日常补全的备援Coding Plan 里能看套餐Key 的创建和轮换在 控制台 API Keys。下次 Continue 走云端补全时回 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_content 看用量有没有记上。