1. VS Code 里 Continue 插件改 settings.json 到底改哪个文件

很多人第一次用 Continue 接自定义模型，第一反应是打开 VS Code 的用户设置界面，在图形化面板里翻来翻去，结果发现根本没有填 Base URL 的地方。Continue 这个插件比较特殊，它的模型配置不走 VS Code 原生的 settings.json，而是走插件自己的配置文件。这个认知偏差是后面一堆 401 和 local proxy failed 的根源。

Continue 的配置文件有两个位置，你需要先搞清楚自己该改哪一个。第一个是全局配置，路径在用户主目录下的 .continue 文件夹里，macOS 和 Linux 是 ~/.continue/config.json，Windows 是 C:\Users\你的用户名\.continue\config.json。第二个是工作区配置，放在项目根目录的 .continue 文件夹里，文件名是 config.json 或者 config.yaml。工作区配置的优先级高于全局配置，如果你两个地方都写了 models，插件会优先读工作区那份。

这里要特别说明一个容易混淆的点：Continue 早期版本用的是 config.json，新版本开始支持 config.yaml，而且字段结构有变化。你如果照着老教程改，很可能字段名对不上，插件直接忽略你的配置，然后回退到默认模型，表现就是「我明明改了 apiBase，怎么还是报连不上」。所以第一步是先确认你的 Continue 版本，在 VS Code 扩展面板里找到 Continue，看它显示的版本号。

确认版本之后，打开配置文件。我建议直接用 VS Code 打开这个文件，因为它是 JSON 或 YAML 格式，有语法高亮和错误提示，比在系统记事本里改靠谱得多。打开方式是在 VS Code 里按 Ctrl+Shift+P（macOS 是 Cmd+Shift+P）调出命令面板，输入 Continue: Open Config，回车，插件会自动帮你打开当前生效的那个配置文件。这一步很关键，能避免你改了一个根本没被加载的文件。

配置文件打开后，你会看到 models 数组，里面每一项是一个模型定义。Continue 的模型配置有几个核心字段：title 是显示名称，provider 是提供方类型，model 是模型 ID，apiBase 是接口地址，apiKey 是密钥。对于接 TaoToken 这种兼容 OpenAI 协议的服务，provider 一般填 openai，然后通过 apiBase 指向 TaoToken 的接口地址。这里有个坑，apiBase 的结尾要不要带 /v1，不同插件版本处理逻辑不一样，后面我会给出实测可用的写法。

还有一个常见误区是以为改完配置就自动生效。Continue 在配置文件保存后通常会热重载，但如果你改的是工作区配置，有时候需要重启一下 VS Code 窗口，或者手动在 Continue 面板里切换一次模型，才能让新配置真正加载。如果你改完发现没反应，先别急着怀疑配置写错了，试试重启窗口。

理解了配置文件的位置和加载优先级，后面的排查才有意义。很多人卡在 401，其实不是密钥错，而是改错了文件，插件读的是另一份配置。所以这一节的核心就一句话：先用命令面板打开当前生效的配置，再动手改。

2. 接入 TaoToken 前需要准备什么

在动手改配置之前，先把要用的东西备齐，能省掉后面很多来回折腾。接 TaoToken 需要三样东西：接口地址、API Key、模型 ID。这三样缺一不可，而且必须对应上，否则就会出现 401 或者模型不存在的报错。

接口地址方面，TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api。注意这个地址是给程序调用的，不是网页控制台的地址。你在配置里填的 apiBase 就用这个。有些教程会让你填带 /v1 的地址，实测下来 Continue 的 openai provider 会自动拼接路径，所以 apiBase 填到 /api 这一层就行，具体以你实际请求成功为准，如果报 404 再尝试加 /v1。

API Key 需要你先登录 TaoToken 的控制台创建。打开 https://taotoken.net/api-keys，登录后新建一个 Key，复制出来。这个 Key 只在创建时完整显示一次，关掉页面就看不到了，所以一定要先存到安全的地方。Key 的格式通常是一串以特定前缀开头的字符串，复制的时候注意别把首尾空格带进去，空格是 401 的常见元凶之一。

模型 ID 这块，你需要知道自己想用哪个模型。TaoToken 支持多种模型，模型 ID 就是你在请求里指定的那个名字，比如 claude-sonnet-4-5 这类。模型 ID 写错会报模型不存在或者 404，不会报 401，所以如果你看到的是 401，问题基本在 Key 或者 apiBase，而不是模型 ID。这个区分能帮你快速定位问题方向。

如果你不确定该用哪个模型，可以先到模型对话页面试一下，地址是 https://taotoken.net/chat，在网页里选一个模型发条消息，确认账号和额度都正常，再回到 VS Code 里配。这样能把「账号问题」和「插件配置问题」分开排查，效率高很多。

另外提一句，如果你打算长期在 VS Code 里用 Continue 做编码辅助，可以考虑 Coding Plan，地址是 https://taotoken.net/coding-plan，适合高频使用的场景。不过这是后话，先把基础接入跑通再说。

准备工作做完，你手里应该有：一个 https://taotoken.net/api 的地址、一个刚创建的 API Key、一个确定的模型 ID。这三样凑齐，就可以进入配置环节了。

3. 可复制的 settings.json 配置片段

这一节给出实测可用的配置片段。Continue 的配置文件虽然叫 config.json，但结构和 VS Code 的 settings.json 类似，都是 JSON 格式。下面这份是全局配置的写法，你可以直接复制到 ~/.continue/config.json 里，然后替换掉 Key 和模型 ID。

{
  "models": [
    {
      "title": "TaoToken Claude",
      "provider": "openai",
      "model": "claude-sonnet-4-5",
      "apiBase": "https://taotoken.net/api",
      "apiKey": "你的APIKey粘贴在这里",
      "contextLength": 200000,
      "completionOptions": {
        "maxTokens": 4096,
        "temperature": 0.2
      }
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "TaoToken Autocomplete",
    "provider": "openai",
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "apiBase": "https://taotoken.net/api",
    "apiKey": "你的APIKey粘贴在这里"
  },
  "allowAnonymousTelemetry": false
}

这份配置里几个字段值得说明。provider 填 openai 是因为 TaoToken 兼容 OpenAI 的接口协议，Continue 会用 OpenAI 的请求格式去调用。contextLength 是上下文长度，按你用的模型实际能力填，填太大可能导致请求被拒，填太小会影响长文件的理解。completionOptions 里的 maxTokens 控制单次回复的最大长度，temperature 控制随机性，写代码场景建议调低一点，输出更稳定。

tabAutocompleteModel 是代码补全用的模型配置，和对话模型分开。如果你不需要补全功能，可以删掉这一段。但如果你想要 Tab 补全，就必须单独配，因为 Continue 的补全和对话走的是两套模型设置。补全场景对延迟敏感，建议选响应快的模型。

如果你用的是工作区配置，路径是项目根目录的 .continue/config.json，内容结构一样，只是作用范围限定在当前项目。工作区配置适合团队协作时统一模型设置，但要注意别把 API Key 提交到 Git 仓库里，建议用环境变量或者本地覆盖的方式处理。

配置写完后保存，Continue 一般会自动重载。如果没重载，按 Ctrl+Shift+P 输入 Developer: Reload Window 重启窗口。重启后在 Continue 面板的模型下拉框里，应该能看到你配置的 TaoToken Claude 这一项。选中它，就可以开始测试了。

这里再强调一个细节：JSON 格式对逗号和引号非常敏感，多一个逗号或者用了中文引号，整个文件都会解析失败，插件会静默回退到默认配置。如果你改完发现模型列表里没有你的配置，先检查 JSON 语法。VS Code 打开 JSON 文件时，语法错误会有红色波浪线提示，留意一下。

4. 发一次请求验证连通性和报错回显

配置写完，最重要的一步是实际发一次请求，看它到底通不通。很多人配完就以为好了，结果用的时候才发现报错，白白浪费时间。主动验证能让你在第一时间拿到真实的报错信息。

验证方法很简单，在 VS Code 里打开 Continue 的侧边栏面板，选中你刚配置的 TaoToken Claude 模型，然后在输入框里发一句简单的话，比如「你好，请回复 ok」。发送后观察两个地方：一是面板里有没有正常返回内容，二是 VS Code 底部的输出面板里有没有报错日志。

如果一切正常，你会看到模型返回的文本，说明 apiBase、apiKey、model 三样都对上了。这时候可以再发一个稍微复杂点的请求，比如让它解释一段代码，确认长上下文也能正常工作。

如果报错了，重点看输出面板的日志。打开方式是 Ctrl+Shift+U 调出输出面板，右上角的下拉框里选 Continue。这里会打印每次请求的详细信息，包括请求的 URL、状态码、返回体。这个日志是排查问题的核心依据，比面板上那句笼统的「请求失败」有用得多。

常见的报错有这么几类。第一类是 401，日志里会显示 401 Unauthorized，这基本是 API Key 的问题，要么 Key 错了，要么 Key 前后有空格，要么 Key 被禁用或额度耗尽。第二类是 local proxy failed，这个报错通常出现在插件尝试通过本地代理转发请求时，可能是代理配置残留，或者网络层拦截了请求。第三类是 reading 'choices' 相关的报错，这通常意味着返回体结构不符合预期，可能是 apiBase 指向了错误的路径，返回的不是标准的 OpenAI 格式响应。

拿到报错后，不要急着改配置，先把日志里的完整 URL 和状态码看清楚。比如日志显示请求打到了 https://taotoken.net/api/chat/completions，状态码 401，那问题就在鉴权。如果状态码是 404，那可能是路径拼接有问题，试试在 apiBase 末尾加 /v1。定位清楚再动手，比盲目试错快得多。

验证通过后，建议把这次成功的配置备份一份，下次换机器或者重装插件时直接复制，省得重新踩坑。

5. 本篇常见错误排查对照

这一节把几个高频报错和对应的排查方向列出来，你可以对照自己的日志快速定位。这些是我在实际使用中遇到过的真实情况，不是理论推测。

报错关键词	可能原因	排查动作
401 Unauthorized	API Key 错误、含空格、被禁用	重新复制 Key，检查首尾空格，到控制台确认 Key 状态
local proxy failed	本地代理残留、网络层拦截	检查系统代理设置，确认没有残留的代理环境变量
reading 'choices'	返回体非标准格式、apiBase 路径错	检查 apiBase 是否指向正确路径，尝试加 /v1
404 Not Found	路径拼接错误、模型 ID 不存在	确认 apiBase 和 model 字段，对照官方文档
模型列表为空	JSON 语法错误、配置文件未加载	检查 JSON 语法，用命令面板确认打开的是生效配置
OAuth 相关报错	误用了需要 OAuth 的 provider	确认 provider 填的是 openai 而非其他类型

关于 401，补充一个细节。有时候 Key 是对的，但你在配置里用了中文引号或者复制时带入了不可见字符，也会导致鉴权失败。排查方法是用 VS Code 打开配置文件，把 apiKey 那一行的值删掉重新粘贴，确保是纯英文引号包裹。

关于 local proxy failed，这个报错在本地开发环境里比较常见。Continue 某些版本会尝试通过本地端口转发请求，如果这个端口被占用或者被安全软件拦截，就会报这个错。排查方向是看日志里提到的本地端口号，确认没有其他程序占用。另外检查一下系统环境变量里有没有 HTTP_PROXY 或 HTTPS_PROXY 这类设置，有的话临时清掉再试。

关于 reading 'choices'，这个报错的字面意思是插件在解析返回体时找不到 choices 字段。标准 OpenAI 格式的响应里，choices 是核心字段。如果返回的是错误信息或者其他格式，插件解析就会崩。这通常说明 apiBase 指向的地址返回的不是预期的接口，可能是路径写错，或者请求被重定向到了别的页面。解决办法是先用 curl 手动请求一次，看返回体长什么样。

如果你在配置里用到了 Codex 的 auth.json，或者 Cline 的 MCP 配置，或者 CC Switch 这类工具，记得三件套要写全：Base URL、Key、Model ID。少任何一个都会导致请求失败，而且报错信息不一定直观。Base URL 就是 https://taotoken.net/api，Key 是你创建的 API Key，Model ID 是具体模型名。

排查的时候有个通用思路：先用 curl 在终端里验证接口通不通，排除插件层面的干扰。命令大概是这样：

curl https://taotoken.net/api/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer 你的APIKey" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4-5","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

如果 curl 能返回正常结果，说明接口和 Key 都没问题，那问题就在 Continue 的配置上。如果 curl 也报错，那就是 Key 或地址的问题，跟插件无关。这个二分法能帮你快速缩小排查范围。

6. 配置跑通后的下一步

配置跑通、请求验证成功之后，你就可以在 VS Code 里正常使用 Continue 的对话和补全功能了。日常写代码时，选中一段代码按快捷键就能让它解释或重构，侧边栏可以随时提问，Tab 补全也会按你配置的模型工作。

如果你后面遇到 codebase indexing 相关的警告，比如 Embedding: lance.connect is not a function，那是另一个独立问题，跟模型接入无关。这个报错是 Continue 的代码索引功能缺少依赖导致的，解决办法是进入插件目录手动装依赖。以 macOS 为例，路径在 ~/.vscode/extensions/continue.continue-版本号-darwin-arm64/out，进去之后执行 npm install @lancedb/vectordb-darwin-arm64 workerpool。Windows 和 Linux 对应的包名不一样，按平台选。装完重启窗口，索引功能就能恢复。

回到模型接入本身，如果你打算长期高频使用，建议关注一下 Coding Plan，地址是 https://taotoken.net/coding-plan，适合日常编码场景。如果只是想验证某个模型的效果，可以到模型对话页面直接试，地址是 https://taotoken.net/chat。接入文档在 https://taotoken.net/doc，里面有更详细的参数说明。

最后提醒一句，API Key 属于敏感信息，不要写死在会提交到 Git 的配置文件里。工作区配置尤其要注意，建议用 .gitignore 把 .continue 目录排除掉，或者用环境变量注入 Key。这个习惯能避免 Key 泄露带来的麻烦。