Gebruik Dolphin LLM in Continue voor VS Code en JetBrains
Bijgewerkt

Continue is een open-source code-assistent voor VS Code en JetBrains. Het accepteert elk OpenAI-compatible model, zodat je Dolphin LLM kunt gebruiken voor chatten, bewerken en uitleggen in je editor.
Belangrijkste punten
- Voeg een model toe met provider
openai, modeluncensoredandapiBaseinstellen op de onderstaande basis-URL. - Geef het de chat-, bewerk- en toepassen-rollen; houd autocomplete op een kleine lokale model.
- Instellen
contextLengthtot 262144 zodat Continue lange prompts correct afkapt. - Er is geen embeddings-eindpunt, dus gebruik een andere provider voor codebase-indexering.
Voeg het model toe aan config.yaml
Open de instellingen van Continue (het tandwiel in het Continue-paneel) en kies om het config-bestand te openen, of bewerk ~/.continue/config.yaml direct. Voeg een model toe:
name: My config
version: 0.0.1
schema: v1
models:
- name: Dolphin LLM
provider: openai
model: uncensored
apiBase: https://dolphinllm.com/v1
apiKey: YOUR_KEY
roles:
- chat
- edit
- apply
defaultCompletionOptions:
contextLength: 262144
maxTokens: 2048
temperature: 0.3
Sla het bestand op. Continue herlaadt het, en Dolphin LLM verschijnt in het modelmenu van het chatpaneel. Maak uw sleutel aan in uw account; als u nog geen account heeft, aanmelden en $0.50 aan proefkrediet wordt toegevoegd wanneer je voor het eerst het account opent.

Houd de sleutel buiten het bestand
Als je je config deelt of synchroniseert, plak dan de sleutel er niet in. Recente versies van Continue lezen geheimen uit ~/.continue/.env:
# ~/.continue/.env
DOLPHIN_API_KEY=YOUR_KEY
en het modelblok gebruikt vervolgens apiKey: ${{ secrets.DOLPHIN_API_KEY }}. Als je versie het niet oplost, wordt een ontbrekende sleutel gemeld; plak de sleutel direct en houd het bestand privé.
Welke rollen toewijzen
- chat: vragen over code, uitleg, refactoringplannen. Het venster van 262.144 tokens bevat ongeveer 490 pagina's code en tekst, dus meerdere bestanden passen in één vraag.
- edit and apply: het herschrijven van een selectie of het toepassen van een voorgestelde wijziging op het bestand.
- autocomplete: niet aanbevolen. Tab-completion stuurt een verzoek bij vrijwel elke pauze tijdens het typen, wat de kosten verhoogt en wacht op netwerklatentie. Een klein lokaal model is daar beter voor.
- embed: niet beschikbaar. Deze API heeft geen embeddings-endpoint, dus het indexeren van codebases vereist een aparte embeddings-provider of een lokale.
Tips voor programmeerwerk
- Gebruik een lage temperatuur (0,2 tot 0,4) voor code, hoger alleen voor brainstormsessies.
- Voeg alleen de bestanden toe die je nodig hebt. Elke toegevoegde regel zijn invoertokens bij elk verzoek in die chat.
- Start een nieuwe chat wanneer je van taak wisselt, zodat de oude geschiedenis niet opnieuw wordt verzonden.
- Continue streamt antwoorden; de API ondersteunt streaming met tokenverbruik aan het einde.
Kosten
Een typisch verzoek met 8.000 tokens aan code en vraag en een antwoord van 1.000 tokens kost 8.000 × $0.15 / 1.000.000 + 1.000 × $0.50 / 1.000.000 = $0.0017. Een dag met 100 dergelijke verzoeken is $0.17, ongeveer $5 per maand. De proefperiode dekt ongeveer 290 daarvan. Zie de prijzenpagina.
Probleemoplossing
- 404 niet gevonden.
apiBasemoet eindigen op/v1; Continue voegt/chat/completionsitself. - 401 ongeldige sleutel. Controleer de key of de secret name; herstart de editor na het wijzigen
.env. - 429 concurrency op een trial-key. De proefversie staat 2 gelijktijdige verzoeken toe. Schakel andere Continue-functies uit die hetzelfde model aanroepen, of laad op voor 8 gelijktijdige verzoeken.
Vragen en antwoorden
Welke provider kies ik in Continue?
provider: openai with apiBase ingesteld op https://dolphinllm.com/v1 en model uncensored.
Kan ik het gebruiken voor tab-autocompleter?
Het werkt, maar het is geen goede match: autocomplete stuurt zeer veel kleine verzoeken. Gebruik een klein lokaal model voor autocomplete en Dolphin LLM voor chat en bewerkingen.
Wordt codebase-indexering ondersteund?
Niet op zichzelf. De API heeft geen embeddings-endpoint, dus configureer een apart embeddings-model.
Meer handleidingen
Gebruik Dolphin LLM in n8n workflowsGebruik de Dolphin LLM API in n8n: een OpenAI-credential met een aangepaste base URL, de OpenAI Chat Model node in AI Agent en LLM chains, een HTTP Request alternatief, retries en rate limits.
Dolphin LLM API: Lokaal, gehuurde GPU of gehostDrie manieren om een API voor een Dolphin-stijl ongezensureerd model te krijgen: draai het lokaal, serveer het op een gehuurde GPU, of roep een gehost OpenAI-compatibel eindpunt aan. Inspanning en kosten vergeleken.
Gratis LLM API voor Ontwikkelaars: Proef vs. Betaal per GebruikWat een gratis LLM API-tier je oplevert en waar het stopt. Een proefperiode van $0,50 zonder creditcard, dan centen per aanroep: wat het oplevert, hoe je het laat volstaan en wat je moet controleren voordat je je verbindt.