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> 更新日期：2026年1月16日

本文档指导如何通过修改配置文件，将硅基流动（SiliconFlow）的高性能大模型接入VSCode(Visual Studio Code) 中的**Continue** 编程助手，其他的IDE(Pycharm等)类似。通过配置，您既可以使用 **DeepSeek-V3** 进行智能对话问答，也可以使用 **Qwen 2.5 Coder** 获得低延迟的代码自动补全体验。

## 📋 核心参数速查

* **Provider (提供商)**: `siliconflow`
* **API Key (密钥)**: [前往 SiliconCloud 控制台获取](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak)
* **推荐模型 ID**:
  * **对话 (Chat)**: `deepseek-ai/DeepSeek-V3` (推荐) 或 `deepseek-ai/DeepSeek-R1`
  * **补全 (Autocomplete)**: `Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct` (速度快、延迟低)

## 插件安装

VS Code 的插件市场搜索 Continue，安装并启用。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/siliconflow-37161621/tCRvDTXiZEw0OYru/images/usercases/continue/image.webp?fit=max&auto=format&n=tCRvDTXiZEw0OYru&q=85&s=6a42f38ed4e47276636310b00a03004f" width="1200" height="752" data-path="images/usercases/continue/image.webp" />
</Frame>

## 配置步骤

Continue 的所有模型配置均通过 `config.yaml` 文件管理。

### 第一步：打开配置文件

您可以通过下面方式打开配置文件：
**界面**：点击 Continue 插件面板右上角的 **“齿轮” (Settings)** 图标，点击左侧边栏的 **“文件”（Configs）** 图标，点击 Local Config 右侧 **“齿轮” (Settings)** 图标，打开配置文件 config.yaml。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/siliconflow-37161621/tCRvDTXiZEw0OYru/images/usercases/continue/image_1.webp?fit=max&auto=format&n=tCRvDTXiZEw0OYru&q=85&s=99dfddcf63604208494d500bc78ad5e7" width="1200" height="748" data-path="images/usercases/continue/image_1.webp" />
</Frame>

### 第二步：修改 `config.json`

请将以下两部分配置分别整合到您的 `config.json` 文件中。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/siliconflow-37161621/tCRvDTXiZEw0OYru/images/usercases/continue/image_2.webp?fit=max&auto=format&n=tCRvDTXiZEw0OYru&q=85&s=4c5682bf9ba72c572769072963508104" width="1200" height="749" data-path="images/usercases/continue/image_2.webp" />
</Frame>

#### 1. 配置对话模型 (Chat Models)

在 `models` 列表中添加硅基流动的模型配置，允许配置多个模型和api key，下面是一个实例，配置了 Pro/zai-org/GLM-4.7、deepseek-ai/DeepSeek-V3.2、Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2三个模型。

```yaml theme={null}
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Pro/zai-org/GLM-4.7
    provider: siliconflow
    model: Pro/zai-org/GLM-4.7
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
  - name: deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    provider: siliconflow
    model: deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
  - name: Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    provider: siliconflow
    model: Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
```

#### 2. 配置自动补全模型 (Tab Autocomplete)

为了实现类似 GitHub Copilot 的“按 Tab 键补全”功能，建议使用响应速度更快的 Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 模型。请在配置文件的根层级（与 `models` 平级）添加 `tabAutocompleteModel` 字段。

```yaml theme={null}
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
    provider: siliconflow
    model: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"

tabAutocompleteModel:
  name: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
  provider: siliconflow

tabAutocompleteOptions:
  debounceMs: 100
  maxPrefixLines: 10
  acceptSuggestionsBinding: ["tab", "right"]
  timeoutMs: 5000
```

### 完整配置示例

如果您希望直接覆盖原文件，可以使用以下完整的 `config.yaml` 模板。
注意：请务必将 `sk-xxxxxxxx...` 替换为您真实的 `API Key`。

```yaml theme={null}
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Pro/zai-org/GLM-4.7
    provider: siliconflow
    model: Pro/zai-org/GLM-4.7
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
  - name: deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    provider: siliconflow
    model: deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
  - name: Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    provider: siliconflow
    model: Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"
  - id: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
    name: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
    provider: siliconflow
    model: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
    apiKey: "您的_SILICONFLOW_API_KEY"

tabAutocompleteModel:
  id: Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
  provider: siliconflow

tabAutocompleteOptions:
  debounceMs: 100
  maxPrefixLines: 10
  acceptSuggestionsBinding: ["tab", "right"]
  timeoutMs: 5000### 验证配置
```

1. **保存文件**: 修改完成后保存 `config.yaml`，Continue 通常会自动重载配置（如果没有生效，请尝试重启 IDE）。

2. **测试对话**:

   * 在 Continue 对话框中 model 中有配置文件中的所有文件，可以选择任意配置的模型。
   * 发送测试消息（如 "Hello"），确认能否收到回复。

3. **测试补全**:

   * 打开任意代码文件（例如 Python 文件）。
   * 输入代码片段（如 `def quick_sort(arr):`）并稍作停顿。
   * 如果光标后出现灰色的建议代码，说明自动补全配置成功。