Configuración de Continue

Los valores

Empieza con la clave de prueba gratuita: responde cada solicitud con una línea fija y sin llamadas a herramientas, lo que comprueba que la URL y la clave son correctas sin gastar nada. Después pega tu propia clave desde la consola. Créditos desde $5, sin suscripción.

Conectar

1. Abre config.yaml: en el menú de configuraciones de la caja de chat, haz clic en el engranaje junto a Local Config. El archivo está en ~/.continue/config.yaml en macOS y Linux, y en %USERPROFILE%\.continue\config.yaml en Windows.
2. Añade los dos modelos de abajo bajo models, o reemplaza el archivo con este.
3. Guarda, elige DeepSeek V4.1 Flash Uncensored en el menú de modelos de Continue y envía un mensaje. Una respuesta que empiece con “Connected to” significa que funciona.
4. Reemplaza sk-nokeep-test por tu propia clave desde la consola y guarda de nuevo.

name: nokeep
version: 0.0.1
schema: v1
models:
  - name: DeepSeek V4.1 Flash Uncensored
    provider: openai
    model: deepseek-v4.1-flash-uncensored
    apiBase: https://nokeep.ai/v1
    apiKey: sk-nokeep-test
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply
    capabilities:
      - tool_use
      - image_input
    defaultCompletionOptions:
      contextLength: 1000000
      maxTokens: 32768
  - name: GLM 5.3 Flash Uncensored
    provider: openai
    model: glm-5.3-flash-uncensored
    apiBase: https://nokeep.ai/v1
    apiKey: sk-nokeep-test
    roles:
      - chat
      - edit
    capabilities:
      - tool_use
    defaultCompletionOptions:
      contextLength: 128000
      maxTokens: 32768

Deja tool_use bajo capabilities. Continue no reconoce estos ID de modelo, y el modo Agent necesita un modelo que sepa que puede llamar herramientas.

Ajustes que conviene conocer

• contextLength le dice a Continue cuánto puede enviar; maxTokens es el tope de cada respuesta.
• image_input te deja pegar capturas de pantalla a DeepSeek. GLM solo lee texto, así que su entrada lo omite.
• Deja el autocompletado a otro modelo. La API solo sirve completions de chat, sin endpoint de relleno en medio.

Qué modelo elegir

Usa DeepSeek para el trabajo con agentes. Un repositorio entero cabe en su contexto, llama herramientas de todas las formas, y el historial que un agente reenvía en cada llamada se cobra al precio en caché de $0.011 por millón. Usa GLM para tareas cortas y puntuales que no reenvían un historial largo, donde ganan sus precios más bajos de entrada nueva y de salida.

Ambos modelos tienen sus rechazos eliminados de los pesos, así que un trabajo cercano a un tema sensible, como pruebas de seguridad en tus propios sistemas o herramientas de moderación, recibe código en lugar de un rechazo. Compara los modelos.

Razonamiento

DeepSeek responde de inmediato salvo que una solicitud indique un reasoning_effort, lo que encaja con el ciclo rápido de editar y ejecutar de un agente. Para planificar o para un error difícil, pídele que piense: acepta none, low, high, max. Los minimal, medium y xhigh de otras apps se ejecutan con el más cercano de estos; cualquier otro valor se rechaza con 400 invalid_reasoning_effort. El razonamiento se cobra como salida.

En Continue, envía el esfuerzo como un campo extra del cuerpo. Añádelo a la entrada de DeepSeek, al mismo nivel que roles, para un modelo que piensa en cada solicitud; deja una segunda entrada sin él para el trabajo rápido.

    requestOptions:
      extraBodyProperties:
        reasoning_effort: high

Cuánto cuesta una sesión

Un agente envía toda la conversación en cada llamada: las instrucciones, los archivos que leyó, cada paso hasta ahora. Digamos que una llamada envía 60,000 tokens, 55,000 de ellos con el mismo inicio que la llamada anterior, y escribe 1,000. En DeepSeek esa llamada cuesta unos $0.0046, así que 200 llamadas cuestan unos $0.92. Sin caché, la misma llamada costaría $0.0288.

• La caché es automática: no hay nada que activar. Un inicio de unos 1,000 tokens o más, repetido en pocos minutos, se cobra al precio en caché.
• Cada llamada reserva lo que podría costar, su prompt y su salida máxima, y luego se ajusta a lo que usó. Con 32,768 tokens de salida máxima, la parte de salida de la reserva es unos $0.0573.
• La consola muestra los tokens reales de cada llamada, los tokens en caché y los créditos. El contador de costos propio de un agente puede no conocer el precio en caché, y entonces marca de más.

Cómo funciona la facturación.

Si no funciona

Cada error aparece con su solución en Errores.