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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_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/api，apiKey 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 provider，apiBase 指向 127.0.0.1:11434，tabAutocompleteModel 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/api，apiKey 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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_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 provider
2.1 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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_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 Key，model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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_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Ctrl+Shift+P，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 / 403：Key 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openai，apiBase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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= |
| 填进 Continue 的 apiBase | https://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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= 看用量有没有记上。
