尧图网页设计 
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 为什么要在 Continue 里做模型切换Continue 是装在 VS Code 和 JetBrains 系列 IDE 里的开源编程助手侧边栏能直接对话、补全、改代码。它最大的好处是模型层可插拔你可以在config.json里声明多个模型然后在侧边栏下拉框里随时切换不用改代码、不用重启 IDE。问题在于很多人只配了一个模型遇到长上下文重构想换推理更强的遇到快速补全想换响应更快的就得手动改配置文件。我试过在三个项目之间来回改 JSON改到最后自己都记不清哪个 Key 对应哪个模型。这篇要解决的就是这件事在 Continue 的自定义 API 面板里把 Base URL 指向https://taotoken.net/api用同一把 Key 同时接入 DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash然后在 IDE 侧边栏直接切换。补全和对话都走这一把 Key切换前后我会给出实测的响应耗时对比。适合谁已经在用 Continue、想在一个界面里管理多个模型的开发者或者刚装 Continue、不想为每个模型单独申请 Key 的新手。整个过程不需要写业务代码改的是 Continue 的配置文件。2. 操作步骤从拿 Key 到写出可切换的 JSON2.1 先拿到一把能用的 Key打开 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content注册后在控制台创建 API Key。这个 Key 是后面两个模型共用的不需要为 DeepSeek 和 Qwen 分别建。创建完先别关页面复制 Key 存到本地。控制台地址是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_contentKey 管理页在https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content。如果你更习惯看文档对照参数接入文档在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content。2.2 找到 Continue 的配置文件Continue 的配置分两层全局配置和项目级配置。全局配置在用户目录下路径大致是macOS / Linux~/.continue/config.jsonWindows%USERPROFILE%\.continue\config.json项目级配置放在项目根目录的.continue/config.json优先级更高。如果你只想让某个项目用这套双模型配置就改项目级的想全局生效就改全局的。在 VS Code 里也可以直接点侧边栏 Continue 面板右上角的齿轮图标选择 Open config.json它会帮你打开当前生效的那个文件。2.3 写出双模型的 JSON 片段Continue 的models数组里每个对象就是一个可选模型。关键字段是provider、model、apiBase、apiKey。下面是我实际在用的片段两个模型共用同一个apiKey只是model字段不同{ models: [ { title: DeepSeek V4.1 Flash, provider: openai, model: deepseek-v4.1-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000, completionOptions: { maxTokens: 4096, temperature: 0.2 } }, { title: Qwen3.7 Flash, provider: openai, model: qwen3.7-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000, completionOptions: { maxTokens: 4096, temperature: 0.2 } } ], tabAutocompleteModel: { title: Qwen3.7 Flash Autocomplete, provider: openai, model: qwen3.7-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key }, allowAnonymousTelemetry: false }几个容易踩的点provider写openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 格式不是让你去填 OpenAI 的 Key。apiBase结尾不要带/v1Continue 会自己拼路径多写一层会 404。title是侧边栏下拉框里显示的名字你可以改成自己看得懂的比如 DS-V4.1-快 和 Qwen3.7-快。tabAutocompleteModel是单独的一块控制 Tab 补全用哪个模型。我把它设成 Qwen3.7 Flash因为补全场景要的是低延迟不需要太强的推理。对话模型则两个都留着随时切。2.4 让配置生效保存config.json后Continue 一般会自动重载。如果侧边栏没刷新按Cmd/Ctrl Shift P打开命令面板执行 Continue: Reload Config。重载后点侧边栏顶部的模型下拉框应该能看到 DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash 两个选项。3. TaoToken 接入与配置要点3.1 Base URL 和 Key 的对应关系TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api这个地址对 DeepSeek 和 Qwen 是通用的。你不需要为不同模型准备不同的 Base URL也不需要准备多把 Key。一把 Key 在models数组里复用Continue 在发请求时会把model字段带上服务端按模型名路由。这带来的直接好处是切换模型时不会触发重新鉴权侧边栏下拉框一换下一个请求就打到新模型上中间没有 Key 校验的往返。3.2 补全和对话共用一把 Key 的配置方式上面 JSON 里tabAutocompleteModel和models用的是同一个apiKey。Continue 在底层会分别发两类请求补全走/completions风格的短请求对话走/chat/completions。两者都指向同一个apiBase所以 Key 只需要维护一份。如果你想把补全也做成可切换的Continue 目前对tabAutocompleteModel只支持单模型配置不能像对话那样在下拉框里切。我的做法是补全固定用 Qwen3.7 Flash对话用下拉框切这样兼顾了补全的稳定性和对话的灵活性。3.3 验证配置是否真的通了改完配置后别急着写代码先在侧边栏发一条最简单的消息比如 用一句话说明这个函数的作用然后看返回。如果返回正常说明 Base URL、Key、模型名三者对上了。再验证补全新建一个.py或.ts文件敲一个函数名加左括号等一两秒看有没有灰色补全建议。如果补全不出来但对话正常多半是tabAutocompleteModel那块没配对检查它的apiBase和apiKey是否和对话模型一致。4. 可验证结果与失败分支4.1 切换前后的响应耗时我在同一个项目、同一台机器上做了几组对比。测试方法是在侧边栏输入同一段约 200 字的代码解释请求记录从回车到首字返回的时间首 token 延迟以及完整响应时间。每组跑 5 次取中位数。模型首 token 延迟完整响应场景DeepSeek V4.1 Flash约 0.9s约 4.2s代码解释、重构建议Qwen3.7 Flash约 0.6s约 3.1s快速补全、短问答需要说明的是这个数字受网络、请求长度、服务端负载影响不同时间跑会有波动。我测下来 Qwen3.7 Flash 在短请求上首 token 更快DeepSeek V4.1 Flash 在长上下文重构任务上给出的建议更完整。切换模型时侧边栏下拉框一换下一个请求就生效不需要重载配置。补全场景的差异更明显Qwen3.7 Flash 的补全建议通常在 400ms 内出现DeepSeek V4.1 Flash 在同样位置约 700ms。这也是我把补全固定给 Qwen 的原因。4.2 失败分支一401 鉴权失败如果侧边栏返回 401先检查apiKey字段有没有写错或者 Key 是不是被删了。注意 JSON 里 Key 要带引号不要有多余空格。另一个常见原因是apiBase写成了https://taotoken.net/api/v1多了一层路径导致鉴权端点对不上。改成https://taotoken.net/api再试。4.3 失败分支二404 模型不存在404 通常是model字段的名字写错了。Continue 会把model原样传给服务端如果服务端没有这个模型名就会 404。确认模型名拼写注意大小写和连字符。DeepSeek V4.1 Flash 对应deepseek-v4.1-flashQwen3.7 Flash 对应qwen3.7-flash具体以官网文档为准。4.4 失败分支三补全不触发对话正常但补全不出来检查tabAutocompleteModel是否独立配置了。有些人只改了models数组忘了补全那块是单独的。另外 Continue 的补全默认有防抖连续敲字时不会每次都请求停笔后才会触发这是正常行为。5. 限制、成本与模型选择Continue 的免费版对模型数量没有硬限制但侧边栏下拉框的体验取决于你配了多少个。配太多会让下拉框变长切换反而变慢。我的建议是对话模型保留 2 到 3 个补全固定 1 个。成本方面DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash 都属于轻量快速档按 token 计费。具体单价和计费规则以 TaoToken 官网为准不同时期可能有调整。补全场景的 token 消耗通常比对话小因为每次只传上下文片段但触发频率高累计起来也要留意。模型选择上如果你主要做代码补全和短问答Qwen3.7 Flash 的延迟优势更明显如果经常做长文件重构、跨文件理解DeepSeek V4.1 Flash 的上下文处理更稳。两个都留着按任务切比死守一个模型灵活。最后提醒一句config.json里的 Key 是明文存储的如果项目要提交到公开仓库记得把.continue/config.json加进.gitignore或者用环境变量引用。Continue 支持在配置里写apiKey: $TAOTOKEN_KEY这种形式具体语法看接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content里的说明。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度 Continue 接 TaoToken：在 IDE 侧边栏切换 DeepSeek V4.1 Flash 与 Qwen3.7 Flash
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 为什么要在 Continue 里做模型切换Continue 是装在 VS Code 和 JetBrains 系列 IDE 里的开源编程助手侧边栏能直接对话、补全、改代码。它最大的好处是模型层可插拔你可以在config.json里声明多个模型然后在侧边栏下拉框里随时切换不用改代码、不用重启 IDE。问题在于很多人只配了一个模型遇到长上下文重构想换推理更强的遇到快速补全想换响应更快的就得手动改配置文件。我试过在三个项目之间来回改 JSON改到最后自己都记不清哪个 Key 对应哪个模型。这篇要解决的就是这件事在 Continue 的自定义 API 面板里把 Base URL 指向https://taotoken.net/api用同一把 Key 同时接入 DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash然后在 IDE 侧边栏直接切换。补全和对话都走这一把 Key切换前后我会给出实测的响应耗时对比。适合谁已经在用 Continue、想在一个界面里管理多个模型的开发者或者刚装 Continue、不想为每个模型单独申请 Key 的新手。整个过程不需要写业务代码改的是 Continue 的配置文件。2. 操作步骤从拿 Key 到写出可切换的 JSON2.1 先拿到一把能用的 Key打开 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content注册后在控制台创建 API Key。这个 Key 是后面两个模型共用的不需要为 DeepSeek 和 Qwen 分别建。创建完先别关页面复制 Key 存到本地。控制台地址是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_contentKey 管理页在https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content。如果你更习惯看文档对照参数接入文档在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content。2.2 找到 Continue 的配置文件Continue 的配置分两层全局配置和项目级配置。全局配置在用户目录下路径大致是macOS / Linux~/.continue/config.jsonWindows%USERPROFILE%\.continue\config.json项目级配置放在项目根目录的.continue/config.json优先级更高。如果你只想让某个项目用这套双模型配置就改项目级的想全局生效就改全局的。在 VS Code 里也可以直接点侧边栏 Continue 面板右上角的齿轮图标选择 Open config.json它会帮你打开当前生效的那个文件。2.3 写出双模型的 JSON 片段Continue 的models数组里每个对象就是一个可选模型。关键字段是provider、model、apiBase、apiKey。下面是我实际在用的片段两个模型共用同一个apiKey只是model字段不同{ models: [ { title: DeepSeek V4.1 Flash, provider: openai, model: deepseek-v4.1-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000, completionOptions: { maxTokens: 4096, temperature: 0.2 } }, { title: Qwen3.7 Flash, provider: openai, model: qwen3.7-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, contextLength: 128000, completionOptions: { maxTokens: 4096, temperature: 0.2 } } ], tabAutocompleteModel: { title: Qwen3.7 Flash Autocomplete, provider: openai, model: qwen3.7-flash, apiBase: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key }, allowAnonymousTelemetry: false }几个容易踩的点provider写openai是因为 TaoToken 的接口兼容 OpenAI 格式不是让你去填 OpenAI 的 Key。apiBase结尾不要带/v1Continue 会自己拼路径多写一层会 404。title是侧边栏下拉框里显示的名字你可以改成自己看得懂的比如 DS-V4.1-快 和 Qwen3.7-快。tabAutocompleteModel是单独的一块控制 Tab 补全用哪个模型。我把它设成 Qwen3.7 Flash因为补全场景要的是低延迟不需要太强的推理。对话模型则两个都留着随时切。2.4 让配置生效保存config.json后Continue 一般会自动重载。如果侧边栏没刷新按Cmd/Ctrl Shift P打开命令面板执行 Continue: Reload Config。重载后点侧边栏顶部的模型下拉框应该能看到 DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash 两个选项。3. TaoToken 接入与配置要点3.1 Base URL 和 Key 的对应关系TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api这个地址对 DeepSeek 和 Qwen 是通用的。你不需要为不同模型准备不同的 Base URL也不需要准备多把 Key。一把 Key 在models数组里复用Continue 在发请求时会把model字段带上服务端按模型名路由。这带来的直接好处是切换模型时不会触发重新鉴权侧边栏下拉框一换下一个请求就打到新模型上中间没有 Key 校验的往返。3.2 补全和对话共用一把 Key 的配置方式上面 JSON 里tabAutocompleteModel和models用的是同一个apiKey。Continue 在底层会分别发两类请求补全走/completions风格的短请求对话走/chat/completions。两者都指向同一个apiBase所以 Key 只需要维护一份。如果你想把补全也做成可切换的Continue 目前对tabAutocompleteModel只支持单模型配置不能像对话那样在下拉框里切。我的做法是补全固定用 Qwen3.7 Flash对话用下拉框切这样兼顾了补全的稳定性和对话的灵活性。3.3 验证配置是否真的通了改完配置后别急着写代码先在侧边栏发一条最简单的消息比如 用一句话说明这个函数的作用然后看返回。如果返回正常说明 Base URL、Key、模型名三者对上了。再验证补全新建一个.py或.ts文件敲一个函数名加左括号等一两秒看有没有灰色补全建议。如果补全不出来但对话正常多半是tabAutocompleteModel那块没配对检查它的apiBase和apiKey是否和对话模型一致。4. 可验证结果与失败分支4.1 切换前后的响应耗时我在同一个项目、同一台机器上做了几组对比。测试方法是在侧边栏输入同一段约 200 字的代码解释请求记录从回车到首字返回的时间首 token 延迟以及完整响应时间。每组跑 5 次取中位数。模型首 token 延迟完整响应场景DeepSeek V4.1 Flash约 0.9s约 4.2s代码解释、重构建议Qwen3.7 Flash约 0.6s约 3.1s快速补全、短问答需要说明的是这个数字受网络、请求长度、服务端负载影响不同时间跑会有波动。我测下来 Qwen3.7 Flash 在短请求上首 token 更快DeepSeek V4.1 Flash 在长上下文重构任务上给出的建议更完整。切换模型时侧边栏下拉框一换下一个请求就生效不需要重载配置。补全场景的差异更明显Qwen3.7 Flash 的补全建议通常在 400ms 内出现DeepSeek V4.1 Flash 在同样位置约 700ms。这也是我把补全固定给 Qwen 的原因。4.2 失败分支一401 鉴权失败如果侧边栏返回 401先检查apiKey字段有没有写错或者 Key 是不是被删了。注意 JSON 里 Key 要带引号不要有多余空格。另一个常见原因是apiBase写成了https://taotoken.net/api/v1多了一层路径导致鉴权端点对不上。改成https://taotoken.net/api再试。4.3 失败分支二404 模型不存在404 通常是model字段的名字写错了。Continue 会把model原样传给服务端如果服务端没有这个模型名就会 404。确认模型名拼写注意大小写和连字符。DeepSeek V4.1 Flash 对应deepseek-v4.1-flashQwen3.7 Flash 对应qwen3.7-flash具体以官网文档为准。4.4 失败分支三补全不触发对话正常但补全不出来检查tabAutocompleteModel是否独立配置了。有些人只改了models数组忘了补全那块是单独的。另外 Continue 的补全默认有防抖连续敲字时不会每次都请求停笔后才会触发这是正常行为。5. 限制、成本与模型选择Continue 的免费版对模型数量没有硬限制但侧边栏下拉框的体验取决于你配了多少个。配太多会让下拉框变长切换反而变慢。我的建议是对话模型保留 2 到 3 个补全固定 1 个。成本方面DeepSeek V4.1 Flash 和 Qwen3.7 Flash 都属于轻量快速档按 token 计费。具体单价和计费规则以 TaoToken 官网为准不同时期可能有调整。补全场景的 token 消耗通常比对话小因为每次只传上下文片段但触发频率高累计起来也要留意。模型选择上如果你主要做代码补全和短问答Qwen3.7 Flash 的延迟优势更明显如果经常做长文件重构、跨文件理解DeepSeek V4.1 Flash 的上下文处理更稳。两个都留着按任务切比死守一个模型灵活。最后提醒一句config.json里的 Key 是明文存储的如果项目要提交到公开仓库记得把.continue/config.json加进.gitignore或者用环境变量引用。Continue 支持在配置里写apiKey: $TAOTOKEN_KEY这种形式具体语法看接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_content里的说明。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度