Continue в VS Code и JetBrains через свой API

Локальные настройки Continue хранит в одном YAML-файле: ~/.continue/config.yaml на macOS и Linux, %USERPROFILE%\.continue\config.yaml на Windows. Его читают и расширение для VS Code, и плагин для JetBrains, так что модели достаточно настроить один раз.

Само расширение ставится как обычно. В VS Code его берут в Visual Studio Marketplace, в IDE JetBrains через Settings (Ctrl + Alt + S), раздел Plugins, поиск по слову Continue.

Панель открывается сочетанием Cmd/Ctrl + L в VS Code и Cmd/Ctrl + J в JetBrains. В правом верхнем углу поля ввода есть список конфигураций, а рядом с Local Config шестерёнка, которая открывает config.yaml.

Старый config.json документация считает устаревшим. Если у вас остался он, перенесите модели в YAML.

Файл начинается с трёх служебных полей: name (название конфигурации, любое), version, например 0.0.1, и schema: v1. Ниже идёт список models, и у каждой модели такие поля:

• name: подпись в списке, например GPT-6 Sol.
• provider: openai. Подходит для любой нашей модели, в том числе Claude и Qwen.
• model: ID модели, например gpt-6-sol.
• apiBase: https://api.pro-ai.online/v1.
• apiKey: ваш ключ sk-cxa-...
• roles: необязательное поле. Если его нет, модель получает роли chat, edit, apply и summarize.

Когда моделей три-четыре, одинаковые apiBase, apiKey и provider начинают мешать. Справочник config.yaml предлагает YAML-якоря: общий блок описывается один раз, модели на него ссылаются. Перевыпустили ключ в кабинете, поменяли одну строку.

Ключ в config.yaml хранится открытым текстом. Не кладите файл в общий репозиторий и не отправляйте его коллегам целиком. Если ключ всё-таки утёк, перевыпустите его в кабинете: старый перестанет работать, а в конфиге останется заменить одно значение в якоре.

Для повседневного чата и правок начните с gpt-6-sol. Типичный ответ стоит у нас около 0,22 ₽, по официальному прайсу OpenAI вышло бы примерно 1 ₽. Вторым пунктом добавьте gpt-6-astra или claude-sonnet-5 на случай сложной задачи.

Роли можно раздать разным моделям. Скажем, gpt-6-sol оставить для chat, а для edit и apply, где Continue вносит правки в код, поставить ту же модель или claude-sonnet-5.

Модели GPT-5 и новее Continue по умолчанию отправляет на эндпоинт /responses. Pro AI API его поддерживает, так что трогать ничего не нужно. Если хотите вести их через /chat/completions, добавьте модели строку useResponsesApi: false.

Режиму Agent нужен вызов инструментов. Continue угадывает эту возможность по провайдеру и названию модели и для Claude через provider openai может промахнуться. Тогда допишите модели capabilities со значением tool_use.

Подсказки при наборе даёт модель с ролью autocomplete. Запрос уходит на каждой паузе в наборе, так что скорость и цена тут весят больше, чем сила модели. Подойдут gpt-6-luna, самая быстрая и дешёвая из GPT, и qwen3.8-flash.

Документация Continue пишет, что лучше всего автодополнение получается у моделей, обученных на формате fill-in-the-middle. Наши модели чатовые: подсказки будут, но местами слабее, чем у специализированных. Модели с рассуждениями Continue для этой роли не советует, они медленные.

Для qwen3.8-flash добавьте useLegacyCompletionsEndpoint: false. Без этой строки Continue для моделей не из семейства GPT стучится в старый /v1/completions, которого у нас нет, и подсказки молчат. С gpt-6-luna такой проблемы нет.

Платите только за запросы. Чат тратит деньги, когда вы спрашиваете, а автодополнение работает в фоне всё время, пока вы пишете код. Поэтому на роль autocomplete ставят самую дешёвую модель.

Каждое списание видно в кабинете, в разделе «Расход». Через час работы станет ясно, сколько уходит на подсказки и сколько на чат. Если подсказки съедают больше, чем хотелось бы, смените модель для autocomplete или выключайте его, когда оно не нужно.

YAML чувствителен к отступам, и большинство поломок из-за них или из-за адреса:

• Модели не появились: в начале файла нет name, version или schema, либо поля модели стоят с разным отступом.
• 404 на любой запрос: в apiBase нет /v1 на конце.
• Qwen не даёт подсказок: забыта строка useLegacyCompletionsEndpoint: false.
• Модель недоступна в режиме Agent: нужен capabilities со значением tool_use.
• 401: в apiKey неполный ключ или ключ, который вы уже перевыпустили.
• model_not_found: опечатка в ID. Сверьте его со списком /docs#models.
• Подсказки приходят с задержкой: на роль autocomplete попала тяжёлая модель или модель с рассуждениями. Поставьте gpt-6-luna.