1. 为什么要在 VSCode 里同时接本地 Ollama 和 TaoToken如果你已经在用 Continue 插件写代码大概率会遇到一个尴尬本地 Ollama 跑 Deepseek-R1 做补全和隐私代码问答很舒服但一旦要处理长上下文重构、跨文件理解、或者本地机器扛不住的大模型任务就明显力不从心。反过来纯云端方案又担心代码外泄、Key 管理混乱、多个模型供应商配置散落在不同插件里。我自己的做法是本地 Ollama 负责日常补全和敏感代码TaoToken 统一 Key 负责需要更强模型时的对话与 Agent 任务两者都挂在 Continue 的 config.json 里用同一个配置文件切换。这样你既保留了本地推理的数据安全又能在需要时一键切到云端模型不用来回改插件设置。这篇内容面向的是已经在 VSCode 里装好 Continue、也跑通过 Ollama 的开发者。我会给出完整的 config.json 骨架、TaoToken 的 API 地址填写位置、模型切换方式以及连通性验证的具体命令和报错排查。全程可复制不需要你重新理解一遍 Continue 是什么。核心检索词先明确Ollama 是本地模型运行时Deepseek-R1 是推理模型Continue 是 VSCode 里的开源 AI 代码助手TaoToken 在这里扮演统一 Key 和 API 通道的角色让你用一套凭证管理多个模型调用。2. TaoToken 前置准备Key、地址与模型清单在动 config.json 之前先把 TaoToken 这边的三样东西准备好否则后面配置填错位置会浪费很多时间。第一是 API Key。进入控制台后创建密钥建议按用途命名比如continue-vscode方便以后区分是哪个工具在用。创建后立即复制保存页面刷新后通常不再完整显示。第二是 API 地址。TaoToken 的 API 根地址是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数Continue 的配置里需要的是这个根地址而不是某个具体模型的完整 URL。很多接入失败就是因为把完整对话端点直接填进了 baseURL。第三是模型清单。TaoToken 的模型对话入口可以查看当前可用的模型名称配置时填写的 model 字段必须和清单里的名称完全一致大小写和连字符都不能错。你可以先在这个页面确认你要用的模型标识再回到 config.json 填写。如果你后续要做长期编码或 Agent 类任务可以了解 Coding Plan它更适合高频、长会话的场景只是偶尔验证模型连通性的话模型对话页面就够了。接入文档里有各语言 SDK 的调用示例排障时对照看会快很多。提示Key 只创建一次就够Continue 里多个模型可以共用同一个 Key不需要每个模型单独建。3. Continue 的 config.json 可复制骨架Continue 的配置文件在 VSCode 里通过插件面板打开路径通常是用户目录下的.continue/config.json。下面这份骨架同时包含本地 Ollama 和 TaoToken 两个 provider你可以直接复制后替换 Key。{ models: [ { title: Deepseek-R1 Local, provider: ollama, model: deepseek-r1:7b, apiBase: http://localhost:11434 }, { title: TaoToken Chat, provider: openai, model: deepseek-r1, apiKey: 你的_TaoToken_Key, apiBase: https://taotoken.net/api } ], tabAutocompleteModel: { title: Deepseek-R1 Local Autocomplete, provider: ollama, model: deepseek-r1:7b, apiBase: http://localhost:11434 }, embeddingsProvider: { provider: ollama, model: nomic-embed-text, apiBase: http://localhost:11434 } }几个关键点说明。provider填openai是因为 TaoToken 兼容 OpenAI 风格的接口Continue 用这个 provider 就能对接。apiBase一定填根地址https://taotoken.net/api不要在后面拼/v1/chat/completions。model字段填你在模型清单里看到的准确名称。本地 Ollama 部分apiBase默认是http://localhost:11434如果你改过 Ollama 端口就相应调整。tabAutocompleteModel单独配置是为了让补全走本地小模型响应更快不占用云端额度。注意config.json 是严格 JSON不能有注释和尾逗号。改完保存后 Continue 会自动重载如果没生效就重启一次 VSCode。4. 验证请求与成功结果配置保存后先验证本地 Ollama 是否正常。在终端执行ollama list确认deepseek-r1:7b在列表里。然后直接发一个请求curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: deepseek-r1:7b, prompt: 用一句话说明什么是递归, stream: false }返回 JSON 里response字段有内容说明本地通道通了。再验证 TaoToken 通道。用你的 Key 替换后执行curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer 你的_TaoToken_Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, messages: [{role: user, content: 你是什么模型}] }如果返回结构里有choices数组且包含回复内容说明 Key 和地址都正确。这一步能排除掉大部分配置问题比直接在 Continue 里试错高效得多。回到 VSCode打开 Continue 侧边栏在模型下拉框里应该能看到Deepseek-R1 Local和TaoToken Chat两个选项。切换到 TaoToken Chat输入「你是什么模型」能正常流式返回就说明集成完成。切换回本地模型再问一次对比响应速度你就能直观感受到两种通道的差异。5. 本篇常见报错排查报错一401 Unauthorized。九成是 Key 填错或复制时带了空格。检查 config.json 里apiKey字段重新从控制台复制一次。如果 Key 没问题确认apiBase是https://taotoken.net/api没有多余路径。报错二404 model not found。model字段的名称和模型清单不一致。去模型对话页面核对准确标识注意有些模型带版本后缀。本地 Ollama 这边则用ollama list核对。报错三连接被拒绝 connection refused。本地通道报这个说明 Ollama 服务没启动。执行ollama serve或确认后台进程在跑。云端通道报这个检查网络和apiBase拼写。报错四Continue 里模型列表不显示。config.json 格式错误导致解析失败。用编辑器的 JSON 校验功能检查重点看尾逗号和引号。改完重启 VSCode。报错五补全不触发。tabAutocompleteModel没配或模型名错误。补全必须单独配置不能只靠models数组。报错六响应极慢。本地模型慢通常是显存或内存不足换更小的量化版本比如从 7b 降到 1.5b 试试。云端慢则可能是模型本身推理量大换轻量模型验证。排障时优先用第 4 节的 curl 命令定位是本地问题还是云端问题比在插件里反复点更省时间。接入文档里有更细的错误码说明遇到不常见的状态码可以去对照。6. 多模型统一管理的后续用法配置跑通后日常使用其实很简单写业务代码时用本地 Deepseek-R1 做补全和快速问答涉及架构设计或长文件重构时切到 TaoToken Chat。两个模型共用一份 config.json切换只是下拉框点一下。如果你后面要接更多模型继续往models数组里加对象就行Key 复用同一个。需要长期跑编码 Agent 的话Coding Plan 在会话时长和调用频率上更适合配合 Continue 的 Agent 模式能省不少手动操作。API Keys 页面可以随时管理或轮换密钥接入文档则覆盖了从 curl 到各语言 SDK 的完整示例。实测下来这套组合最舒服的地方是边界清晰敏感代码不出本地重任务走统一通道Key 只有一份配置只有一个文件。踩过的坑基本都集中在地址拼错和模型名不一致这两类按第 5 节排查一遍就能解决。