1. Continue 开源 AI 编程辅助工具是什么适合谁用Continue 是一个开源的 AI 编程辅助工具核心定位是「把模型选择权交回开发者手里」。它本身不绑定任何一家模型厂商而是通过一份settings.json新版也支持config.yaml来声明你要用哪个模型、走哪个 API 地址、用哪个 Key。你在 VS Code 或 JetBrains 里装好插件后侧边栏会出现 Continue 的对话面板编辑器里也会出现行内补全的灰色建议这些能力全部由你配置的模型提供。它适合的人群很明确已经在用 VS Code、又不想把代码无条件交给闭源云端工具的开发者团队里对代码外发有顾虑、希望统一走一个可控 API 通道的工程同学以及喜欢折腾配置、想随时切换模型对比效果的人。因为 Continue 完全开源你可以直接翻它的仓库看请求是怎么发出去的这一点对安全敏感的场景很关键。我自己的使用场景是日常写业务代码时用行内补全遇到不熟的库就用侧边栏对话问一句重构时让它解释一段老代码。这些动作背后都是同一套模型配置在支撑所以只要settings.json写对一次后面所有功能都能复用。需要先厘清一个概念Continue 是「客户端」模型是「服务端」。客户端负责收集你的上下文、拼装 prompt、发起请求服务端负责推理返回。很多人配置失败不是 Continue 装错了而是服务端这一侧的地址、Key、模型 ID 三者对不上。这篇就聚焦服务端这一侧怎么接。TaoToken 在这里扮演的角色是提供一个统一的 API 通道你拿一个 Key就能通过兼容 OpenAI 协议的接口调用多种模型不用为每个模型单独注册账号、单独管 Key。对 Continue 这种「配置驱动」的工具来说统一通道能省掉大量重复配置。下面从拿 Key 开始一步步把settings.json改到位。2. 接入前的准备TaoToken Key 与 Continue 配置文件定位动手改配置之前先把两样东西准备好一个可用的 API Key以及找到 Continue 真正读取的那个配置文件。这两步做对后面基本不会翻车。先说 Key。打开浏览器访问 TaoToken 的控制台入口注册登录后进入 API Keys 页面创建一个新 Key。创建时建议给它起个能认出来的名字比如continue-vscode方便以后区分是哪个工具在用。Key 一般以固定前缀开头复制后先存到临时记事本因为很多页面刷新后就不再完整显示。这里有个小提醒Key 等同于密码不要提交到 Git 仓库也不要贴进公开的 issue。控制台地址https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentconsole创建 Key 的直达页https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentapi-keys再说配置文件位置。Continue 的配置在不同版本、不同 IDE 下路径不完全一样但规律是固定的它一定在你的用户主目录下的.continue文件夹里。VS Code 里最稳的定位方式是打开 Continue 面板点右上角齿轮图标选择打开配置文件编辑器会直接跳到真实文件。如果你想手动找常见路径如下系统典型路径macOS~/.continue/config.json或~/.continue/config.yamlWindowsC:\Users\用户名\.continue\config.jsonLinux~/.continue/config.json注意新旧版本差异老版本用config.json里面是models、tabAutocompleteModel这些字段较新版本引入了config.yaml结构更清晰。这篇以兼容性最好的config.json为主因为绝大多数存量用户还在用它。如果你打开的是config.yaml字段名基本对应迁移时把 JSON 的键值翻译成 YAML 缩进即可。提示改配置前先复制一份原文件备份命名成config.json.bak。配置写错导致 Continue 起不来时直接还原比逐行排查快得多。准备工作做完你手里应该有一个 Key、一个配置文件路径。接下来进入真正的配置环节。3. 可复制配置settings.json 中 models 字段怎么写这一节是全文的核心。Continue 的模型配置主要分三块对话模型models、行内补全模型tabAutocompleteModel、嵌入模型embeddingsProvider。三块可以指向同一个通道也可以分开配。下面给出可直接复制的片段你只需要替换 Key 和模型 ID。先看对话模型。models是一个数组每个元素描述一个可选模型Continue 面板顶部的模型下拉框就是读这个数组生成的{ models: [ { title: TaoToken GPT-4o, provider: openai, model: gpt-4o, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000 }, { title: TaoToken Claude, provider: openai, model: claude-3-5-sonnet, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 200000 } ] }这里几个字段要解释清楚。provider填openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 的请求格式Continue 会按 OpenAI 协议去发请求这是能通的关键。apiBase填https://taotoken.net/api/v1注意结尾的/v1不能少Continue 会在它后面拼/chat/completions。model填你要调用的模型 ID必须和通道支持的名称一致写错了会返回模型不存在的报错。apiKey就是上一步创建的 Key。再看行内补全模型。补全对延迟敏感建议选一个响应快的模型{ tabAutocompleteModel: { title: TaoToken 补全, provider: openai, model: gpt-4o-mini, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }最后是嵌入模型用于代码库索引和检索增强{ embeddingsProvider: { provider: openai, model: text-embedding-3-small, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }把这三块合并进同一个config.json完整结构大致是这样{ models: [ { title: TaoToken GPT-4o, provider: openai, model: gpt-4o, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000 } ], tabAutocompleteModel: { title: TaoToken 补全, provider: openai, model: gpt-4o-mini, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key }, embeddingsProvider: { provider: openai, model: text-embedding-3-small, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }保存后Continue 通常会自动重载配置。如果没有按Cmd/Ctrl Shift P打开命令面板执行Continue: Reload Config手动刷新。刷新后打开 Continue 面板顶部模型下拉框里应该能看到「TaoToken GPT-4o」这一项。注意JSON 不支持注释也不允许最后一项后面多一个逗号。多逗号是新手最常见的语法错误会导致整个配置加载失败。如果你用的是config.yaml等价写法是把上面的键值改成 YAML 缩进apiBase和apiKey的层级保持一致即可。配置写完后先别急着写代码下一步做一次验证请求确认通道真的通了。4. 验证请求发一次补全确认走的是统一 Key 通道配置写完不代表能用必须发一次真实请求验证。验证分两层先用命令行确认通道本身可用再在 Continue 里确认补全动作真的发出去了。第一层用 curl 直接打通道。这一步能排除 Continue 本身的干扰确认 Key 和地址没问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -d { model: gpt-4o-mini, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明什么是递归} ] }如果返回的 JSON 里有choices字段并且message.content是一段正常回答说明通道、Key、模型 ID 三者都对。如果返回 401是 Key 问题返回 404 或模型不存在是模型 ID 写错返回连接超时是网络或地址问题。这三种情况下一节会逐一排查。第二层在 Continue 里验证补全。打开任意一个代码文件新建一行输入一段注释比如// 写一个 Python 函数计算两个数的最大公约数然后换行。正常情况下Continue 会在下一行以灰色文字给出补全建议按Tab接受。这个灰色建议就是tabAutocompleteModel发出去的请求。想确认请求确实走了统一通道可以打开 Continue 的日志。VS Code 里按Cmd/Ctrl Shift P执行Continue: Open Logs日志里会打印每次请求的 URL 和状态码。你应该能看到请求地址是https://taotoken.net/api/v1/...状态码是 200。看到这一行就说明补全请求确实经统一 Key 通道发出而不是走了别的默认地址。再补一个对话验证在 Continue 侧边栏输入「解释一下当前文件的作用」回车。如果模型正常返回且日志里同样出现taotoken.net的请求记录那么对话和补全两条链路都通了。到这里配置就算真正完成。提示如果日志里看到请求地址不是你配置的地址多半是配置没生效检查是不是改错了文件或者 Continue 读的是config.yaml而你改的是config.json。验证通过后你就可以正常用了。但实际配置过程中报错几乎不可避免下一节把最常见的几种整理出来。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices 怎么解配置 Continue 时踩的坑大多集中在几个固定报错上。这一节按报错原文对照排查你遇到时直接搜关键词即可。401 Unauthorized / invalid api key。这是最高频的报错含义是 Key 没被通道认可。排查顺序先确认apiKey字段里没有多余空格复制 Key 时经常带上首尾空白再确认 Key 没有过期或被删除回控制台 API Keys 页面看一眼状态最后确认Authorization头拼装正确Continue 会自动加Bearer前缀你只需要填 Key 本身不要自己再写一遍Bearer。如果 curl 能通但 Continue 报 401基本就是配置文件里的 Key 写错了。local proxy failed / connect ECONNREFUSED。这个报错通常出现在你之前配过本地模型、后来改成在线通道但没清干净的情况。Continue 里如果残留了指向localhost:1234或localhost:11434的配置它会尝试连本地服务本地没开就报连接拒绝。解决办法是检查config.json里所有apiBase确保没有指向本地的地址如果你确实想同时保留本地模型确认本地服务已经启动。reading choices / Cannot read properties of undefined。这个报错说明 Continue 拿到了响应但响应结构里没有choices字段它按 OpenAI 格式去读就崩了。常见原因有两个一是apiBase结尾少了/v1请求打到了错误路径返回的是 HTML 或错误页二是模型 ID 不被支持通道返回了错误结构。先检查apiBase是否为https://taotoken.net/api/v1再核对model字段拼写。OAuth / sign in required。如果你在 Continue 里看到要求登录或 OAuth 授权的提示说明它没走你配置的 API Key而是尝试用内置的登录流程。这通常是因为provider填错了比如填成了某个需要 OAuth 的厂商名。把provider改回openai让它走标准 API Key 认证即可。配置改了没生效。Continue 有时会缓存配置。执行Continue: Reload Config命令或者干脆重启 VS Code。如果还不行确认你改的文件和 Continue 实际读取的文件是同一个用齿轮图标打开的那个才是真的。报错关键词最可能原因处理动作401 / invalid api keyKey 错误或带空格重新复制 Key去掉首尾空白local proxy failed残留本地地址检查所有 apiBase 无 localhostreading choicesapiBase 缺 /v1 或模型错补全路径核对模型 IDOAuth / sign inprovider 填错改为 openai配置不生效缓存或改错文件Reload Config 或重启 IDE排查时有个通用技巧先用 curl 确认通道再回 Continue 看日志。通道通了问题一定在配置通道不通问题在 Key 或地址。这样能把排查范围砍一半。6. 长期使用建议与统一通道的接入入口配置跑通只是开始长期用下去还有几个习惯值得养成。第一把 Key 和配置分离管理。config.json里直接写 Key 方便但一旦你要同步配置到多台机器或者把配置分享给同事Key 就泄露了。更稳的做法是用环境变量Continue 支持在apiKey里引用环境变量比如填${env:TAOTOKEN_API_KEY}然后在系统里设置这个变量。这样配置文件可以随便传Key 留在本机。第二补全和对话分开选模型。补全追求快选轻量模型对话追求质量选能力强的模型。两者都指向同一个通道但模型 ID 不同这样既省成本又不牺牲体验。你可以在models数组里多放几个用的时候在下拉框切换。第三定期看用量。统一通道的好处是账单集中你可以在控制台看到各模型的调用情况发现某个模型调用异常多时及时调整。这对团队协作尤其有用能避免某个人无意中刷爆额度。第四配置做好版本管理。把config.json里不含 Key 的部分抽出来放进你的 dotfiles 仓库换电脑时一键恢复。含 Key 的部分用环境变量或本地覆盖文件处理两边不混。如果你还没创建 Key从这里进控制台https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentconsole创建 Key 直达https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentapi-keys接入文档字段说明和更多模型 IDhttps://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentdoc想先在网页里试一下模型效果再决定配哪个https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentmodel-chat如果你打算把 Continue 用在长期编码和 Agent 场景可以了解下 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentcoding-plan最后说个我自己的习惯每次换模型或改配置后都用第 4 节那个 curl 命令先打一发确认通道没问题再回 IDE。这个动作花不到十秒但能省掉大量「到底是配置错还是网络错」的纠结。配置这东西验证一次比猜十次都管用。
【周末推荐】Continue 开源 AI 编程辅助工具：把 settings.json 改到 TaoToken 的配置指南
1. Continue 开源 AI 编程辅助工具是什么适合谁用Continue 是一个开源的 AI 编程辅助工具核心定位是「把模型选择权交回开发者手里」。它本身不绑定任何一家模型厂商而是通过一份settings.json新版也支持config.yaml来声明你要用哪个模型、走哪个 API 地址、用哪个 Key。你在 VS Code 或 JetBrains 里装好插件后侧边栏会出现 Continue 的对话面板编辑器里也会出现行内补全的灰色建议这些能力全部由你配置的模型提供。它适合的人群很明确已经在用 VS Code、又不想把代码无条件交给闭源云端工具的开发者团队里对代码外发有顾虑、希望统一走一个可控 API 通道的工程同学以及喜欢折腾配置、想随时切换模型对比效果的人。因为 Continue 完全开源你可以直接翻它的仓库看请求是怎么发出去的这一点对安全敏感的场景很关键。我自己的使用场景是日常写业务代码时用行内补全遇到不熟的库就用侧边栏对话问一句重构时让它解释一段老代码。这些动作背后都是同一套模型配置在支撑所以只要settings.json写对一次后面所有功能都能复用。需要先厘清一个概念Continue 是「客户端」模型是「服务端」。客户端负责收集你的上下文、拼装 prompt、发起请求服务端负责推理返回。很多人配置失败不是 Continue 装错了而是服务端这一侧的地址、Key、模型 ID 三者对不上。这篇就聚焦服务端这一侧怎么接。TaoToken 在这里扮演的角色是提供一个统一的 API 通道你拿一个 Key就能通过兼容 OpenAI 协议的接口调用多种模型不用为每个模型单独注册账号、单独管 Key。对 Continue 这种「配置驱动」的工具来说统一通道能省掉大量重复配置。下面从拿 Key 开始一步步把settings.json改到位。2. 接入前的准备TaoToken Key 与 Continue 配置文件定位动手改配置之前先把两样东西准备好一个可用的 API Key以及找到 Continue 真正读取的那个配置文件。这两步做对后面基本不会翻车。先说 Key。打开浏览器访问 TaoToken 的控制台入口注册登录后进入 API Keys 页面创建一个新 Key。创建时建议给它起个能认出来的名字比如continue-vscode方便以后区分是哪个工具在用。Key 一般以固定前缀开头复制后先存到临时记事本因为很多页面刷新后就不再完整显示。这里有个小提醒Key 等同于密码不要提交到 Git 仓库也不要贴进公开的 issue。控制台地址https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentconsole创建 Key 的直达页https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentapi-keys再说配置文件位置。Continue 的配置在不同版本、不同 IDE 下路径不完全一样但规律是固定的它一定在你的用户主目录下的.continue文件夹里。VS Code 里最稳的定位方式是打开 Continue 面板点右上角齿轮图标选择打开配置文件编辑器会直接跳到真实文件。如果你想手动找常见路径如下系统典型路径macOS~/.continue/config.json或~/.continue/config.yamlWindowsC:\Users\用户名\.continue\config.jsonLinux~/.continue/config.json注意新旧版本差异老版本用config.json里面是models、tabAutocompleteModel这些字段较新版本引入了config.yaml结构更清晰。这篇以兼容性最好的config.json为主因为绝大多数存量用户还在用它。如果你打开的是config.yaml字段名基本对应迁移时把 JSON 的键值翻译成 YAML 缩进即可。提示改配置前先复制一份原文件备份命名成config.json.bak。配置写错导致 Continue 起不来时直接还原比逐行排查快得多。准备工作做完你手里应该有一个 Key、一个配置文件路径。接下来进入真正的配置环节。3. 可复制配置settings.json 中 models 字段怎么写这一节是全文的核心。Continue 的模型配置主要分三块对话模型models、行内补全模型tabAutocompleteModel、嵌入模型embeddingsProvider。三块可以指向同一个通道也可以分开配。下面给出可直接复制的片段你只需要替换 Key 和模型 ID。先看对话模型。models是一个数组每个元素描述一个可选模型Continue 面板顶部的模型下拉框就是读这个数组生成的{ models: [ { title: TaoToken GPT-4o, provider: openai, model: gpt-4o, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000 }, { title: TaoToken Claude, provider: openai, model: claude-3-5-sonnet, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 200000 } ] }这里几个字段要解释清楚。provider填openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 的请求格式Continue 会按 OpenAI 协议去发请求这是能通的关键。apiBase填https://taotoken.net/api/v1注意结尾的/v1不能少Continue 会在它后面拼/chat/completions。model填你要调用的模型 ID必须和通道支持的名称一致写错了会返回模型不存在的报错。apiKey就是上一步创建的 Key。再看行内补全模型。补全对延迟敏感建议选一个响应快的模型{ tabAutocompleteModel: { title: TaoToken 补全, provider: openai, model: gpt-4o-mini, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }最后是嵌入模型用于代码库索引和检索增强{ embeddingsProvider: { provider: openai, model: text-embedding-3-small, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }把这三块合并进同一个config.json完整结构大致是这样{ models: [ { title: TaoToken GPT-4o, provider: openai, model: gpt-4o, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000 } ], tabAutocompleteModel: { title: TaoToken 补全, provider: openai, model: gpt-4o-mini, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key }, embeddingsProvider: { provider: openai, model: text-embedding-3-small, apiBase: https://taotoken.net/api/v1, apiKey: sk-你的Key } }保存后Continue 通常会自动重载配置。如果没有按Cmd/Ctrl Shift P打开命令面板执行Continue: Reload Config手动刷新。刷新后打开 Continue 面板顶部模型下拉框里应该能看到「TaoToken GPT-4o」这一项。注意JSON 不支持注释也不允许最后一项后面多一个逗号。多逗号是新手最常见的语法错误会导致整个配置加载失败。如果你用的是config.yaml等价写法是把上面的键值改成 YAML 缩进apiBase和apiKey的层级保持一致即可。配置写完后先别急着写代码下一步做一次验证请求确认通道真的通了。4. 验证请求发一次补全确认走的是统一 Key 通道配置写完不代表能用必须发一次真实请求验证。验证分两层先用命令行确认通道本身可用再在 Continue 里确认补全动作真的发出去了。第一层用 curl 直接打通道。这一步能排除 Continue 本身的干扰确认 Key 和地址没问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -d { model: gpt-4o-mini, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明什么是递归} ] }如果返回的 JSON 里有choices字段并且message.content是一段正常回答说明通道、Key、模型 ID 三者都对。如果返回 401是 Key 问题返回 404 或模型不存在是模型 ID 写错返回连接超时是网络或地址问题。这三种情况下一节会逐一排查。第二层在 Continue 里验证补全。打开任意一个代码文件新建一行输入一段注释比如// 写一个 Python 函数计算两个数的最大公约数然后换行。正常情况下Continue 会在下一行以灰色文字给出补全建议按Tab接受。这个灰色建议就是tabAutocompleteModel发出去的请求。想确认请求确实走了统一通道可以打开 Continue 的日志。VS Code 里按Cmd/Ctrl Shift P执行Continue: Open Logs日志里会打印每次请求的 URL 和状态码。你应该能看到请求地址是https://taotoken.net/api/v1/...状态码是 200。看到这一行就说明补全请求确实经统一 Key 通道发出而不是走了别的默认地址。再补一个对话验证在 Continue 侧边栏输入「解释一下当前文件的作用」回车。如果模型正常返回且日志里同样出现taotoken.net的请求记录那么对话和补全两条链路都通了。到这里配置就算真正完成。提示如果日志里看到请求地址不是你配置的地址多半是配置没生效检查是不是改错了文件或者 Continue 读的是config.yaml而你改的是config.json。验证通过后你就可以正常用了。但实际配置过程中报错几乎不可避免下一节把最常见的几种整理出来。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices 怎么解配置 Continue 时踩的坑大多集中在几个固定报错上。这一节按报错原文对照排查你遇到时直接搜关键词即可。401 Unauthorized / invalid api key。这是最高频的报错含义是 Key 没被通道认可。排查顺序先确认apiKey字段里没有多余空格复制 Key 时经常带上首尾空白再确认 Key 没有过期或被删除回控制台 API Keys 页面看一眼状态最后确认Authorization头拼装正确Continue 会自动加Bearer前缀你只需要填 Key 本身不要自己再写一遍Bearer。如果 curl 能通但 Continue 报 401基本就是配置文件里的 Key 写错了。local proxy failed / connect ECONNREFUSED。这个报错通常出现在你之前配过本地模型、后来改成在线通道但没清干净的情况。Continue 里如果残留了指向localhost:1234或localhost:11434的配置它会尝试连本地服务本地没开就报连接拒绝。解决办法是检查config.json里所有apiBase确保没有指向本地的地址如果你确实想同时保留本地模型确认本地服务已经启动。reading choices / Cannot read properties of undefined。这个报错说明 Continue 拿到了响应但响应结构里没有choices字段它按 OpenAI 格式去读就崩了。常见原因有两个一是apiBase结尾少了/v1请求打到了错误路径返回的是 HTML 或错误页二是模型 ID 不被支持通道返回了错误结构。先检查apiBase是否为https://taotoken.net/api/v1再核对model字段拼写。OAuth / sign in required。如果你在 Continue 里看到要求登录或 OAuth 授权的提示说明它没走你配置的 API Key而是尝试用内置的登录流程。这通常是因为provider填错了比如填成了某个需要 OAuth 的厂商名。把provider改回openai让它走标准 API Key 认证即可。配置改了没生效。Continue 有时会缓存配置。执行Continue: Reload Config命令或者干脆重启 VS Code。如果还不行确认你改的文件和 Continue 实际读取的文件是同一个用齿轮图标打开的那个才是真的。报错关键词最可能原因处理动作401 / invalid api keyKey 错误或带空格重新复制 Key去掉首尾空白local proxy failed残留本地地址检查所有 apiBase 无 localhostreading choicesapiBase 缺 /v1 或模型错补全路径核对模型 IDOAuth / sign inprovider 填错改为 openai配置不生效缓存或改错文件Reload Config 或重启 IDE排查时有个通用技巧先用 curl 确认通道再回 Continue 看日志。通道通了问题一定在配置通道不通问题在 Key 或地址。这样能把排查范围砍一半。6. 长期使用建议与统一通道的接入入口配置跑通只是开始长期用下去还有几个习惯值得养成。第一把 Key 和配置分离管理。config.json里直接写 Key 方便但一旦你要同步配置到多台机器或者把配置分享给同事Key 就泄露了。更稳的做法是用环境变量Continue 支持在apiKey里引用环境变量比如填${env:TAOTOKEN_API_KEY}然后在系统里设置这个变量。这样配置文件可以随便传Key 留在本机。第二补全和对话分开选模型。补全追求快选轻量模型对话追求质量选能力强的模型。两者都指向同一个通道但模型 ID 不同这样既省成本又不牺牲体验。你可以在models数组里多放几个用的时候在下拉框切换。第三定期看用量。统一通道的好处是账单集中你可以在控制台看到各模型的调用情况发现某个模型调用异常多时及时调整。这对团队协作尤其有用能避免某个人无意中刷爆额度。第四配置做好版本管理。把config.json里不含 Key 的部分抽出来放进你的 dotfiles 仓库换电脑时一键恢复。含 Key 的部分用环境变量或本地覆盖文件处理两边不混。如果你还没创建 Key从这里进控制台https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentconsole创建 Key 直达https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentapi-keys接入文档字段说明和更多模型 IDhttps://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentdoc想先在网页里试一下模型效果再决定配哪个https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentmodel-chat如果你打算把 Continue 用在长期编码和 Agent 场景可以了解下 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentcoding-plan最后说个我自己的习惯每次换模型或改配置后都用第 4 节那个 curl 命令先打一发确认通道没问题再回 IDE。这个动作花不到十秒但能省掉大量「到底是配置错还是网络错」的纠结。配置这东西验证一次比猜十次都管用。