企业官网建设流程全解析

如果你正在 VS Code 里用 Continue 插件，而 config.json 的 models 数组还把 apiBase 写成 http://localhost:11434，那么 DeepSeek-R1 的体验很容易被本地 Ollama 拖住：模型文件要下载，推理时内存和显存也吃紧。这篇就把原教程里“把 Continue 指向本地 Ollama”的第四步改掉，改成通过 TaoToken 云端接入。先在 TaoToken 官网注册并创建 API Key：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。然后回到 Continue 的 config.json，把 apiBase 换成 https://taotoken.net/api，provider 按 OpenAI 兼容格式调整。

本文关注的不是再装一遍 Ollama，也不是重新拉取 deepseek-r1:7b，而是只改 Continue 的接入层：你仍然在 VS Code 里选中代码、按 Cmd/Ctrl+L 提问，仍然用 Continue 的侧栏和快捷键，只是请求目标从 localhost:11434 变成 TaoToken API。这样做的直接好处是，不需要在本机保留约 4.7GB 的模型文件，也不需要让显卡或内存长时间跑满。Chatbox 等其他客户端可以继续按你的习惯使用，但本篇的主线是 VS Code + Continue + config.json 的配置修改。

原问题：Continue 的 apiBase 指向 localhost:11434 时，DeepSeek-R1 被 Ollama 拖住了

原教程第四步的思路很直接：在 VS Code 扩展商店安装 Continue，打开 Continue 的设置文件 config.json，然后在 models 数组里加一项 Ollama 配置，把 provider 写成 ollama，model 写成 deepseek-r1:7b，apiBase 写成 http://localhost:11434。保存后，Continue 就会把提问发给本机 Ollama，再由 Ollama 加载 DeepSeek-R1 并返回结果。

这个方案适合硬件充足、愿意等待下载、并且希望完全本地运行的机器。但在低配机器上，问题通常出在三个地方。

第一，模型下载体积不小。deepseek-r1:7b 在 Ollama 仓库中需要下载数 GB 文件，网络不稳定时等待时间会很长，磁盘空间也会被占用。第二，推理阶段吃资源。即使模型下载完成，运行时也可能把内存或显存推高，浏览器、IDE、Docker 一起开时，系统会明显变慢。第三，启动链路更长。每次 Continue 发请求，都要经过本机 Ollama 服务，Ollama 没启动、模型没加载、端口被占用，都会让 Continue 报错。

所以这篇的改法不是“换一个更大的本地模型”，也不是“继续调 Ollama 参数”，而是把 Continue 的 apiBase 从本机地址切到 TaoToken。Continue 本身支持 OpenAI 兼容接口，只要 provider、model、apiBase、apiKey 四个关键字段写对，就可以把 DeepSeek-R1 的请求交给云端完成。VS Code 还是你的编辑器，Continue 还是你的插件，变化只发生在请求地址和模型来源上。

TaoToken 前置：创建 API Key 并确认 Continue 要填的地址

在改 config.json 之前，先把 TaoToken 侧的凭据准备好。打开 TaoToken 官网，注册并登录账号：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。进入控制台后找到 API Keys 页面，创建一个新的 API Key。创建完成后先复制出来，本文后续用 YOUR_API_KEY 表示这个值，你实际填入的是自己生成的 Key。

Continue 里要填的 API 地址是：

https://taotoken.net/api

注意这个地址不加 UTM 参数，也不要写成 localhost:11434。Key 则填到 Continue 的 apiKey 字段。模型 ID 需要以 TaoToken 控制台或接入文档里显示的可用模型为准，本文示例使用 deepseek-r1，如果你的账号下模型列表显示的是其他名称，就替换成对应 ID。

如果你对 API Key 创建位置不熟，可以直接去 API Keys 页面：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=api-keys 。接口字段、兼容格式和模型 ID 说明可以对照接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=doc 。这一步不需要你下载模型，也不需要安装 Ollama 运行时，重点是把 Key 和 API 地址准备好。

Key 不要直接提交到 Git 仓库。个人实验可以临时写在 config.json 里，但更稳妥的做法是放在环境变量或 Continue 的密钥管理能力中，后续再让 config.json 引用。尤其是公司电脑或共享仓库，明文 Key 很容易被误提交。

可复制配置：修改 Continue 的 config.json，把 Ollama 配置换成 TaoToken

打开 VS Code，点击左侧 Continue 图标，再点设置里的齿轮，进入 config.json。不同版本的 Continue 入口文字可能略有差别，但核心都是编辑 config.json。你也可以直接找用户目录下的 Continue 配置，例如 ~/.continue/config.json。改之前建议复制一份原配置，避免 JSON 格式写坏后难以恢复。

原教程里常见的 Ollama 配置类似这样：

{ "models": [ { "title": "DeepSeek R1", "provider": "ollama", "model": "deepseek-r1:7b", "apiBase": "http://localhost:11434" } ] }

现在要把它改成 TaoToken 的 OpenAI 兼容配置。下面是一份可复制示例：

{ "models": [ { "title": "DeepSeek-R1 via TaoToken", "provider": "openai", "model": "deepseek-r1", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "contextLength": 65536 } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "DeepSeek-R1 Tab via TaoToken", "provider": "openai", "model": "deepseek-r1", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api" }, "allowAnonymousTelemetry": false }

关键改动有四处。

第一，provider 从 ollama 改成 openai。因为 TaoToken 提供的是 OpenAI 兼容调用方式，Continue 用 openai provider 配合自定义 apiBase 即可指向 TaoToken。第二，model 从 deepseek-r1:7b 改成云端模型 ID。deepseek-r1:7b 是 Ollama 的标签写法，不一定适用于 TaoToken 的模型列表，实际 ID 以控制台或接入文档为准。第三，apiBase 从 http://localhost:11434 改成 https://taotoken.net/api。第四，新增 apiKey 字段，值填你创建的 YOUR_API_KEY。

如果你原来的 config.json 里还有别的模型，不要整体删除，只修改 DeepSeek-R1 对应的那一项。JSON 对逗号很敏感，数组最后一项后面不要多写逗号。保存后，回到 Continue 面板，重新加载窗口或重启 VS Code，让 config.json 生效。如果 Continue 设置里仍然显示旧模型名，可以手动切换到 “DeepSeek-R1 via TaoToken” 这一项。

tabAutocompleteModel 不是必须的。如果你只想先验证对话和代码解释，可以先只保留 models 数组，把 tabAutocompleteModel 留空或删除。等 Continue 能正常问答后，再决定是否把补全模型也指向 TaoToken。

验证请求：在 VS Code 里用 Cmd/Ctrl+L 触发 DeepSeek-R1，并确认不再走 Ollama

配置保存后，先做最小验证。打开一个代码文件，选中一段函数或几行逻辑，按 Cmd/Ctrl+L，在 Continue 侧栏输入类似问题：

解释这段代码的输入、输出和边界条件，不要修改代码。

如果配置正确，Continue 会把请求发往 https://taotoken.net/api，而不是 http://localhost:11434。成功时你会看到 Continue 返回一段解释，模型名称显示为你配置的 “DeepSeek-R1 via TaoToken” 或对应云端模型。此时即使本机 Ollama 没有启动，甚至没有下载 deepseek-r1:7b，Continue 依然可以正常回答。

你还可以用 curl 做一次独立验证。这个请求不经过 VS Code，只验证 Key、API 地址和模型 ID 是否可用：

curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-r1", "messages": [ {"role": "user", "content": "只回复：TaoToken 请求已通"} ], "stream": false }'

如果返回结果里出现 choices 和 assistant 内容，说明 TaoToken 侧已经通了。示例成功返回结构如下：

{ "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "TaoToken 请求已通" } } ] }

如果 curl 通、Continue 不通，问题通常在 config.json 的 provider、apiBase、model 或 apiKey 字段。如果 curl 也不通，优先检查 Key 是否复制完整、模型 ID 是否存在、网络能否访问 https://taotoken.net。通过后，你可以回到 Continue，继续用 Cmd/Ctrl+L 做代码解释、补全建议、重构讨论。想单独验证模型输出，也可以先到模型对话页面试一条消息：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=model-chat 。

本篇常见错排查：401、404、provider 仍是 ollama、model 填错与快捷键无响应

改 Continue 的 apiBase 后，最常见的报错不是模型能力问题，而是配置字段没对上。下面按现象排查。

现象一：Continue 报 401 Unauthorized 或提示认证失败。 原因通常是 apiKey 没填、填错、Key 被删除，或者请求头没有带上 Bearer。处理方式：重新去 API Keys 页面生成一个 Key，复制完整后填入 config.json 的 apiKey 字段。确认没有把 YOUR_API_KEY 原样留在配置里。若你使用 curl，注意 Authorization 头是 Bearer 加空格再加 Key。

现象二：Continue 报 404 Not Found。 先检查 apiBase 是否误写成了 https://taotoken.net/api/chat/completions 或 https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。本篇要求填的是基础地址 https://taotoken.net/api，具体路径由 Continue 根据 provider 拼接。另一个原因是 model 写成了控制台不存在的 ID，也会返回模型不存在的错误。对照接入文档或模型列表确认。

现象三：改完 config.json 后，Continue 仍然请求 localhost:11434。 这通常说明配置没有生效：JSON 没保存、保存到了错误的 config.json、VS Code 没重载 Continue，或者 models 数组里还保留着旧的 Ollama 项。处理方式：打开 Continue 设置面板，确认当前选中的模型是不是 “DeepSeek-R1 via TaoToken”；检查 config.json 里是否还有 provider 为 ollama、apiBase 为 http://localhost:11434 的项；保存后重载窗口。必要时关闭本机 Ollama 服务，再发一次请求，如果仍然正常返回，说明已经切到 TaoToken。

现象四：model 填成 deepseek-r1:7b 后报错。 deepseek-r1:7b 是 Ollama 常用标签，不应直接当作 TaoToken 的模型 ID。把 model 改成控制台显示的 ID，本文示例为 deepseek-r1。模型 ID 大小写和连字符也要一致，不要凭记忆写。

现象五：按 Cmd/Ctrl+L 没反应，或者 Continue 面板没有选中模型。 先检查快捷键是否被其他 VS Code 扩展占用，再检查 Continue 面板里是否已经选中了 chat model。如果 models 数组里配置了多个模型，需要手动切换到 TaoToken 对应项。部分版本还需要确保该模型被设置为默认 chat 模型。

现象六：curl 能通，Continue 不能流式输出或很快中断。 优先看 config.json 是否写了不兼容的字段。可以先把 contextLength 调小，或者临时删除 tabAutocompleteModel，只保留 models 数组。确认 provider 是 openai，apiBase 是 https://taotoken.net/api，apiKey 没有多余空格。如果公司网络对请求有限制，检查本地代理、DNS 和防火墙设置，按接入文档调整。

现象七：不想继续用本地 Ollama，想释放磁盘。 如果确认 Continue 已经走 TaoToken，可以停止本机 Ollama 服务，并删除不再需要的模型文件，例如用 Ollama 命令移除 deepseek-r1:7b。删除前确认没有其他本地客户端依赖该模型。这样做的目的不是让 Ollama 变得不可用，而是避免低配机器同时维护两套推理链路。

排障和接入配置如果反复卡住，直接对照 API Keys 与接入文档更快：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=api-keys 和 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=doc 。

语义一致 CTA：让 Continue、TaoToken 和 DeepSeek-R1 长期稳定配合

到这里，你已经把原教程第四步的本地 Ollama 接入改成了 TaoToken 接入：Continue 的 config.json 里，apiBase 指向 https://taotoken.net/api，provider 使用 OpenAI 兼容格式，apiKey 使用自己创建的 Key，model 使用控制台可用的 DeepSeek-R1 ID。VS Code 里选中代码按 Cmd/Ctrl+L，请求由 TaoToken 返回云端结果，不再依赖本机下载 deepseek-r1:7b，也不再被本地显存和内存限制卡住。

后续维护建议做好三件事。第一，Key 定期轮换，不要把明文 Key 提交到 Git。第二，模型 ID 如果调整，只改 config.json 里的 model 字段，apiBase 保持 https://taotoken.net/api。第三，遇到 401、404 或请求仍走 localhost:11434，先按本篇排查顺序检查 provider、apiBase、apiKey、model 和 Continue 是否重载。

如果你还要继续扩展这套 Continue 配置，建议把接入入口和排障入口放在一起：创建和轮换 Key 到 API Keys 页面，字段说明看接入文档。验证模型输出可以直接用模型对话页面。长期在 VS Code 里做编码辅助、Agent 类工作流，可以了解 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=coding-plan 。保持 Continue 作为 VS Code 插件，TaoToken 作为 API 接入层，DeepSeek-R1 作为云端模型，这条链路就足够清晰，也方便你以后替换其他模型 ID。