1. 本地模型与云端模型混用的真实痛点很多开发者第一次接触本地大模型都是被“数据不出本机”和“不花 token 钱”这两个点吸引的。我最初也是这么想的装个 Ollama拉一个 qwen2.5-coderVSCode 里配个 Continue从此补全和对话全走本地多干净。结果真跑起来才发现事情没这么简单。本地模型确实有它的好处。qwen2.5-coder 在 7B 这个量级上代码补全和简单重构已经能用了尤其是你写 Python、Go、TypeScript 这类常见语言时它的补全命中率比想象中高。DeepSeek 系列在本地跑起来后做中文注释生成、函数解释也很顺手。但问题在于本地模型的能力上限摆在那里。遇到复杂架构设计、跨文件重构、需要长上下文推理的任务7B 甚至 14B 的本地模型就开始力不从心回答要么绕圈子要么直接编。这时候你自然会想那我把云端模型也接进来不就行了于是新的麻烦来了。Continue 的 config.json 里如果你同时配 Ollama 和某个云端 API就得维护两套 Key、两套 Base URL、两套模型名。今天想用本地 qwen2.5-coder 补全明天想用云端 DeepSeek 做重构每次切换都要改配置、重启插件甚至有时候改完发现模型名对不上请求直接 404。更烦的是如果你手头有好几个云端模型的 Key比如一个用于日常对话、一个用于代码生成、一个用于长文本总结那 config.json 会变得又长又乱。每次换项目、换机器都要重新整理一遍。我试过把 Key 写在环境变量里结果 Continue 读取时又遇到路径和权限问题折腾半天。所以这篇要解决的核心问题很具体在 VSCode 里用 Continue 插件同时接入本地 Ollama 部署的 qwen2.5-coder / DeepSeek以及通过 TaoToken 统一管理的云端模型做到一套 config.json 跑通本地与远程切换模型只改一个字段。适合谁看如果你已经在用 VSCode 写代码想尝试本地模型但不想放弃云端能力或者你已经在用 Continue但被多套 Key 和多份配置搞得很烦再或者你只是想找一个能同时管理本地和云端模型的统一入口那这篇的步骤你可以直接跟着做。下面我会先讲 TaoToken 在这个方案里扮演什么角色然后给出完整的 Ollama 拉取命令和 Continue config.json接着验证本地和云端两条链路是否都通最后把常见的报错和排查方法列出来。整个过程不需要你懂太多底层原理照着配就能跑。2. TaoToken 统一 Key 与 API 通道的前置准备在讲具体配置之前先把这个方案里 TaoToken 的定位说清楚。你可以把它理解成一个统一的模型调用入口不管你后面接的是云端 DeepSeek、云端 Qwen还是其他兼容 OpenAI 接口的模型你都只需要记住一个 Base URL 和一个 API Key。Continue 这边只认这一套凭证不用为每个模型单独配 Key。这样做的好处很直接。第一config.json 里不会出现一堆重复的 apiKey 字段减少泄露风险也方便你换机器时直接复制配置。第二当你需要新增一个云端模型时只需要在 TaoToken 的模型列表里确认模型 ID然后在 Continue 里加一个 models 条目就行不用再去各个平台注册、拿 Key、配额度。第三本地 Ollama 和云端模型在 Continue 里是并列的 provider切换时只改当前选中的模型名配置结构不变。前置准备分两步拿 Key 和确认模型 ID。第一步获取 API Key。打开 TaoToken 的 API Keys 管理页面路径是https://taotoken.net/api-keys。如果你还没有账号先注册并完成邮箱验证。进入页面后点击创建新的 Key建议命名时带上用途比如vscode-continue-local-cloud方便以后区分。创建完成后立刻复制保存页面刷新后就不再完整显示。这个 Key 就是后面 config.json 里apiKey字段要填的值。第二步确认你要用的云端模型 ID。在 TaoToken 的模型对话页面或者文档里可以查到当前支持的模型列表。常见的比如deepseek-chat、deepseek-coder、qwen2.5-coder-32b-instruct这类。注意模型 ID 必须和平台文档里写的完全一致大小写和连字符都不能错否则请求会返回模型不存在的错误。如果你不确定可以先在模型对话页面里选一个模型发一条测试消息确认能通再把对应的模型 ID 抄到 config.json 里。第三步确认本地 Ollama 已经装好。如果你还没装 Ollama去官网下载对应系统的安装包Windows 和 macOS 都有图形化安装程序Linux 用一条 curl 脚本就能装。装完后在终端执行ollama --version能输出版本号就说明安装成功。Ollama 默认监听http://localhost:11434这个地址后面要填到 Continue 的配置里。这里有一个容易忽略的点Ollama 的服务默认只监听本地回环地址Continue 作为 VSCode 插件运行在本机所以直接访问localhost:11434是没问题的。但如果你后面想把 Ollama 暴露给局域网其他机器用那就要改OLLAMA_HOST环境变量并且注意防火墙规则。本篇只涉及本机使用所以保持默认即可。另外TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api这个地址在 config.json 里会作为 OpenAI 兼容接口的 Base URL。注意不要在后面多加/v1或者/chat/completionsContinue 的 OpenAI provider 会自动拼接路径。如果你填错了最常见的报错就是 404 或者local proxy failed。准备好这三样东西TaoToken 的 API Key、你要用的云端模型 ID、本地 Ollama 的运行地址就可以进入下一步写配置了。3. 可复制的 Continue config.json 与 Ollama 拉取命令这一节是整篇的核心我会把 Ollama 的模型拉取命令和 Continue 的 config.json 完整贴出来你直接复制改几个字段就能用。3.1 Ollama 拉取 qwen2.5-coder 与 DeepSeek先打开终端确认 Ollama 服务在运行。Windows 下安装后会自动启动macOS 和 Linux 可以用ollama serve手动启动。然后执行拉取命令# 拉取 qwen2.5-coder 7B 版本适合大多数开发机的显存 ollama pull qwen2.5-coder:7b # 如果你显存充足可以拉 14B 版本代码能力更强 ollama pull qwen2.5-coder:14b # 拉取 DeepSeek 的本地版本用于中文对话和代码解释 ollama pull deepseek-coder:6.7b拉取过程中如果网速变慢可以按CtrlC终止然后重新执行同一条命令Ollama 会断点续传通常重新跑起来速度会恢复。拉完后用ollama list确认模型已经在本地ollama list # 输出示例 # NAME ID SIZE MODIFIED # qwen2.5-coder:7b xxxxxxxx 4.7 GB 2 minutes ago # deepseek-coder:6.7b xxxxxxxx 3.8 GB 5 minutes ago想快速测试模型能不能用直接ollama run qwen2.5-coder:7b进入交互界面后输入一句写一个 Python 快速排序能正常返回就说明本地链路通了。退出用/bye。3.2 Continue 的 config.json 完整配置Continue 插件的配置文件默认在用户目录下的.continue文件夹里。Windows 路径是C:\Users\你的用户名\.continue\config.jsonmacOS 和 Linux 是~/.continue/config.json。如果文件不存在手动创建一个。下面这份配置同时包含本地 Ollama 和 TaoToken 云端模型你可以直接复制{ models: [ { title: 本地 qwen2.5-coder 7B, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://localhost:11434 }, { title: 本地 DeepSeek Coder, provider: ollama, model: deepseek-coder:6.7b, apiBase: http://localhost:11434 }, { title: 云端 DeepSeek Chat, provider: openai, model: deepseek-chat, apiKey: 你的TaoToken API Key, apiBase: https://taotoken.net/api }, { title: 云端 Qwen2.5 Coder 32B, provider: openai, model: qwen2.5-coder-32b-instruct, apiKey: 你的TaoToken API Key, apiBase: https://taotoken.net/api } ], tabAutocompleteModel: { title: 本地 qwen2.5-coder 7B 补全, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://localhost:11434 }, embeddingsProvider: { provider: ollama, model: nomic-embed-text, apiBase: http://localhost:11434 } }几个关键字段说明。models数组里每一项就是一个可选模型title是你在 Continue 界面里看到的名字provider决定用哪个后端model必须和实际模型 ID 一致。本地 Ollama 的apiBase固定是http://localhost:11434云端 TaoToken 的apiBase是https://taotoken.net/apiapiKey填你前面复制的那个 Key。tabAutocompleteModel单独控制代码补全用哪个模型。我建议补全走本地 qwen2.5-coder因为补全请求频率高走本地没有网络延迟也不会消耗云端额度。embeddingsProvider用于代码库索引需要本地有一个 embedding 模型执行ollama pull nomic-embed-text拉取即可。如果你只想用云端模型把本地那两项删掉只保留provider: openai的条目就行。反过来如果你暂时不想用云端把apiKey和apiBase那两项删掉Continue 也不会报错。配置改完后在 VSCode 里按CtrlShiftP打开命令面板执行Continue: Reload Config或者直接重启 VSCode让配置生效。4. 验证本地与云端两条链路是否都通配置写好了不代表就能用得实际发请求验证。这一节分两步先验证本地 Ollama再验证 TaoToken 云端通道。4.1 验证本地 Ollama 链路打开 VSCode在左侧活动栏点开 Continue 图标进入对话面板。在模型选择下拉框里你应该能看到「本地 qwen2.5-coder 7B」和「本地 DeepSeek Coder」两个选项。选中 qwen2.5-coder输入一句用 Python 写一个读取 CSV 并统计每列空值数量的函数如果本地链路正常几秒内就会开始流式输出代码。注意观察输出速度7B 模型在普通开发机上大概每秒 10 到 30 个 token如果明显卡顿可能是显存不足或者模型正在加载。第一次请求会有加载时间后续会快很多。如果本地模型没有出现在下拉框里先检查 Ollama 服务是否在运行终端执行ollama list如果有输出说明服务正常。再检查 config.json 里apiBase是否写成了http://localhost:11434注意不要写成https也不要在末尾加斜杠。4.2 验证 TaoToken 云端链路在模型下拉框里切换到「云端 DeepSeek Chat」输入同样的问题或者换一个更复杂的帮我分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议\n\ndef find_duplicates(arr):\n result []\n for i in range(len(arr)):\n for j in range(i1, len(arr)):\n if arr[i] arr[j] and arr[i] not in result:\n result.append(arr[i])\n return result云端模型正常返回后说明 TaoToken 的 Key 和 Base URL 都配对了。如果你在 Continue 的输出面板里看到401 Unauthorized那就是 Key 填错了或者没复制完整。如果看到local proxy failed通常是apiBase写错检查是不是多加了/v1或者路径拼错。4.3 切换模型的实际体验验证通过后你可以在 Continue 面板里随时切换模型。写业务代码时用本地 qwen2.5-coder 做补全和简单重构遇到复杂逻辑时切到云端 DeepSeek Chat 或者 Qwen2.5 Coder 32B。整个切换过程不需要改配置文件也不需要重启 VSCode下拉框选一下就行。这里有一个实用技巧Continue 支持在对话里用引用当前文件或选中代码。你可以选中一段函数然后在 Continue 输入框里输入选中代码 帮我重构这段逻辑本地模型和云端模型都会基于你选中的上下文来回答。本地模型适合快速迭代云端模型适合一次性给出更完整的方案。另外如果你在多个项目里用同一份配置可以把 config.json 放到项目根目录下的.continue文件夹里Continue 会优先读取项目级配置。这样不同项目可以用不同的模型组合比如前端项目用本地 qwen2.5-coder后端项目用云端 DeepSeek。5. 常见报错与排查方法这一节把我自己踩过的坑和社区里高频出现的报错整理出来你遇到问题时可以对照排查。5.1 401 Unauthorized这是最常见的云端报错原因基本只有一个API Key 不对。排查步骤打开 TaoToken 的 API Keys 页面确认 Key 还在有效期内没有被删除或禁用。然后检查 config.json 里apiKey字段的值注意前后不要有空格不要漏掉字符。如果你是把 Key 写在环境变量里确认 Continue 能读到那个变量Windows 下可能需要重启 VSCode 才能刷新环境变量。还有一种情况你复制 Key 的时候多复制了换行符JSON 解析时不会报错但请求时 Key 就错了。建议把 Key 粘贴到纯文本编辑器里看一眼确认是完整的一行。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在云端模型请求时意思是 Continue 无法连接到apiBase指定的地址。排查顺序先确认apiBase写的是https://taotoken.net/api不要写成http也不要在末尾加/v1或/chat/completions。然后检查本机网络是否能正常访问外网可以打开浏览器访问 TaoToken 官网确认。如果你在公司内网可能有防火墙限制需要联系网络管理员放行。本地 Ollama 如果报类似的连接错误检查apiBase是不是http://localhost:11434以及 Ollama 服务是否在运行。Windows 下有时候 Ollama 安装后没有自动启动需要手动在开始菜单里打开一次。5.3 reading choices 相关报错这个报错一般出现在流式响应解析阶段提示error reading choices或者unexpected end of JSON input。常见原因是模型返回的格式和 Continue 预期的 OpenAI 格式不完全一致。如果你用的是 TaoToken 的 OpenAI 兼容接口正常情况下不会出现这个问题。如果出现了先确认模型 ID 是否写对有些模型 ID 带版本后缀比如deepseek-chat和deepseek-coder是两个不同的模型写错了可能返回非标准格式。另一个可能原因是网络中断导致流式响应被截断。可以尝试把请求改短一点或者换一个模型测试确认是模型问题还是网络问题。5.4 OAuth 与登录态问题Continue 某些版本会提示登录或者 OAuth 相关错误尤其是在你同时装了多个 AI 插件时。如果你不需要 Continue 的云端同步功能可以在设置里关闭遥测和登录提示。具体路径是 VSCode 设置里搜索continue把Continue: Telemetry Enabled关掉。如果提示 OAuth token 失效执行Continue: Sign Out然后重新加载窗口即可。5.5 本地模型加载慢或显存不足qwen2.5-coder 7B 在 8GB 显存的机器上基本能跑14B 建议 16GB 以上。如果加载时提示显存不足换小一号的模型比如从 14B 降到 7B。另外Ollama 默认会尽量把模型放在 GPU 上如果显存不够会自动回退到 CPU速度会明显下降。可以在终端执行ollama ps查看当前模型是跑在 GPU 还是 CPU 上。如果本地模型第一次请求特别慢是因为 Ollama 需要把模型加载到内存通常几秒到十几秒。后续请求会复用已加载的模型速度就正常了。如果你长时间不用Ollama 会自动卸载模型释放显存下次请求又会重新加载。6. 一套配置同时跑通本地与云端的实践建议走到这里你应该已经能在 VSCode 里用 Continue 同时调用本地 qwen2.5-coder 和 TaoToken 云端模型了。最后分享几个实际使用中的经验帮你把这套配置用得更顺。第一补全和对话分开配。tabAutocompleteModel建议固定用本地小模型因为补全请求频繁走云端既慢又费额度。对话模型可以按任务切换简单问题用本地复杂问题切云端。Continue 的模型下拉框支持快速切换养成习惯后效率很高。第二config.json 建议纳入版本管理。把apiKey抽成环境变量或者用一个单独的本地文件存放config.json 本身可以提交到 Git方便换机器时快速恢复。如果你团队里多人用同一套模型配置可以共享一份模板每个人只改自己的 Key。第三定期清理不用的本地模型。Ollama 的模型文件占磁盘空间不小7B 大概 4 到 5 GB14B 接近 10 GB。用ollama list查看已安装的模型不用的用ollama rm 模型名删掉。如果你只是临时测试某个模型测完就删避免磁盘越占越多。第四云端模型 ID 以平台文档为准。TaoToken 支持的模型列表会更新新增模型时直接在 config.json 的models数组里加一项就行provider和apiBase保持不变只改model和title。加完后执行Continue: Reload Config即可生效不用重启 VSCode。如果你在配置过程中遇到这篇没覆盖的报错可以去 TaoToken 的接入文档里查对应模型的参数说明或者直接在模型对话页面里发一条测试请求确认模型本身是否可用。本地 Ollama 的问题优先看终端里ollama serve的输出日志大部分错误信息都会直接打印出来。