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1. 在 VS Code 里让 Continue 默认走 Qwen3.7 Flash

Continue 是 VS Code 里比较顺手的一款开源 AI 编程插件，支持聊天、行内编辑、自动补全三种交互，而且它的模型层是配置驱动的——你可以往config.json里塞任意 OpenAI 兼容供应商，再把默认模型指过去。Qwen3.7 Flash 是通义千问系列里偏轻快的一档，响应快、上下文够用，适合日常问答和代码补全这种高频低延迟场景。把这两者接起来，本质就是：在 Continue 里新增一个指向 TaoToken 的 OpenAI 兼容 provider，然后把 chat / edit / autocomplete 三个角色都切到 Qwen3.7 Flash。

适合谁？已经在用 Continue、但默认模型要么太慢要么额度紧张的人；想统一走一个入口管理多模型的人；以及想验证「补全请求到底发去了哪里」的动手派。这篇就按这个顺序走：先拿 Key，再改配置，再切模型，最后用一次真实补全请求确认流量确实落在 TaoToken 上。全程在 VS Code 内完成，不需要额外装东西。

2. 先拿 Key，再动手改配置

2.1 创建 API Key

打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content=，进控制台后找到 API Keys 页面，新建一个 Key。建议按用途命名，比如vscode-continue，方便以后区分是哪个客户端在用。Key 只在创建时完整显示一次，复制后先存到密码管理器里。

拿到 Key 之后，记住两个地址：

• Base URL：https://taotoken.net/api
• 模型名：Qwen3.7 Flash（具体可用的模型标识以官网模型列表为准）

注意：Base URL 结尾不要自己补/v1，Continue 的 OpenAI 兼容层会按 provider 约定拼接路径，多写一段容易 404。

2.2 找到 Continue 的配置文件

Continue 的配置有两种入口：图形界面里点齿轮，或者直接编辑config.json。图形界面适合快速试，但要做「新增供应商 + 切默认模型」这种组合操作，直接改文件更清楚、也方便备份。

配置文件位置随系统不同：

• macOS / Linux：~/.continue/config.json
• Windows：%USERPROFILE%\.continue\config.json

如果文件不存在，先在 VS Code 里打开 Continue 面板随便发一条消息，它会自动生成一份默认配置。改之前先复制一份config.json.bak，这是踩过坑之后养成的习惯——配置写坏了能秒回滚。

3. 把 TaoToken 作为 OpenAI 兼容供应商接进来

3.1 新增 provider 段落

在config.json的models数组里追加一个对象。Continue 的 OpenAI 兼容写法大致如下，字段名以你当前插件版本为准：

{ "title": "TaoToken Qwen3.7 Flash", "provider": "openai", "model": "Qwen3.7 Flash", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "apiBase": "https://taotoken.net/api" }

几个关键点：

provider填openai，因为 TaoToken 提供的是 OpenAI 兼容接口，Continue 会按 OpenAI 的请求格式发出去。apiBase就是上面那个地址，别加多余路径。model填模型标识，如果官网模型列表里写的是带版本号的完整名，就照抄完整名，大小写和空格都别改。

3.2 把默认角色切到 Qwen3.7 Flash

Continue 里聊天、编辑、补全可以分别指定模型。要让它们都走 Qwen3.7 Flash，在配置里对应三个字段：

{ "models": [ { "title": "TaoToken Qwen3.7 Flash", "provider": "openai", "model": "Qwen3.7 Flash", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "apiBase": "https://taotoken.net/api" } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "TaoToken Qwen3.7 Flash", "provider": "openai", "model": "Qwen3.7 Flash", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "apiBase": "https://taotoken.net/api" }, "embeddingsProvider": { "provider": "openai", "model": "Qwen3.7 Flash", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "apiBase": "https://taotoken.net/api" } }

tabAutocompleteModel控制 Tab 补全，embeddingsProvider控制代码库索引。如果你只想先切聊天，可以只改models并把默认选中项指过去，补全暂时留原样，等验证通过再统一。

3.3 保存并重载

改完保存，VS Code 里按Cmd/Ctrl + Shift + P，运行Continue: Reload，或者直接重启窗口。重载后打开 Continue 面板，模型下拉框里应该能看到TaoToken Qwen3.7 Flash这一项。选中它，面板顶部会显示当前模型名。

提示：如果下拉框里没出现，八成是 JSON 语法错了（多逗号、少引号）。VS Code 对.json有语法高亮，红色波浪线就是线索。

4. 验证补全请求确实发到了 TaoToken

4.1 看模型下拉框

切换成功后，Continue 面板的模型选择器里，当前项应显示为TaoToken Qwen3.7 Flash。截图描述大概是：面板顶部一行，左侧是模型名，右侧是新建会话按钮，模型名旁边没有「未配置」之类的警告标记。如果显示的是别的模型名，说明默认项没指对，回去检查models数组里哪个对象被标了默认。

4.2 发一次真实补全请求

打开任意一个代码文件，在函数体里敲半行，比如：

def add(a, b): return a +

停一下，等 Tab 补全触发。正常情况下会弹出灰色建议，按 Tab 接受。这一步走通，说明tabAutocompleteModel配置生效了。

4.3 抓一次返回样例

想确认流量真的落在 TaoToken，最直接的办法是看返回内容。在 Continue 聊天面板里发一句：

用一句话说明这个函数的作用：def add(a, b): return a + b

返回样例大致是：

{ "id": "chatcmpl-xxxx", "object": "chat.completion", "model": "Qwen3.7 Flash", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "这个函数接收两个参数并返回它们的和。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 42 } }

model字段回显Qwen3.7 Flash，usage里有 token 计数，说明请求确实经过 TaoToken 并正常返回。如果返回里model是别的名字，或者报model not found，就去官网模型列表核对标识。

4.4 失败分支怎么排

401：Key 错了或没带上。检查apiKey字段有没有被引号包住、有没有多余空格。

404：apiBase写错了。确认是https://taotoken.net/api，结尾没有/v1或/chat/completions。

模型不存在：model字段和官网列表对不上。复制粘贴，别手打。

补全不触发：tabAutocompleteModel没配，或者该语言没开补全。检查配置里这个字段是否存在。

5. 限制、成本与模型选择

Qwen3.7 Flash 的定位是快，不是最强推理。复杂重构、长链路调试这类任务，它可能不如更大的模型稳。日常问答、补全、小段编辑，它够用且响应快。如果你发现某类任务它总答偏，可以在 Continue 里保留多个模型，按任务手动切，不必死守一个默认。

成本方面，按 token 计费，具体单价和免费额度以官网为准。补全请求触发频繁，token 消耗比聊天高，建议先在控制台看几天用量再决定要不要给补全单独换更便宜的模型。TaoToken 的模型列表和计费规则会更新，配置前扫一眼官网，别照抄旧文章里的模型名。

最后一个小技巧：把config.json纳入你的 dotfiles 仓库，换机器时直接同步，省得每次重配。Key 别提交进去，用环境变量或本地覆盖文件。

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