계속하다
Continue는 VS Code와 JetBrains를 완벽하게 통합할 수 있는 선도적인 오픈 소스
계속 — 오픈 소스 AI 코드 도우미, 모든 LLM에 무료로 액세스
핵심 매개변수 및 통계
| 매개변수 | 세부정보 |
|---|---|
| 설립 | 2023 |
| 창립자 | 네이트 세스티, 타이 던 |
| 오픈 소스 라이센스 | 아파치 2.0 |
| GitHub 스타 | 22,000+ (2025년 기준) |
| IDE 지원 | VS Code, JetBrains 전체 시리즈(IntelliJ, PyCharm, WebStorm 등) |
| 지원되는 모델 | OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama, Together AI, Mistral 등 100개 이상의 유형 |
| 가격 | 오픈 소스 무료 + 엔터프라이즈(견적 문의) |
| 세 가지 핵심 기능 | 코드 자동 완성(Tab), 대화형 프로그래밍(채팅) 및 인라인 편집(Edit) |
| 엔터프라이즈 기능 | 프라이빗 배포, 조직 수준 구성, 관리 콘솔 |
| 컨텍스트 제공자 | 코드 라이브러리, 문서 Git, Jira, GitHub 등 다중 컨텍스트 액세스 지원 |
Continue의 핵심 차별화는 "모델 자유"에 있습니다. 현재 오픈 소스 생태계에서 가장 많은 수의 통합 모델과 가장 유연한 구성을 갖춘 AI 코드 보조 플러그인입니다. 개발자와 기업은 단일 공급업체에 얽매이지 않고 사용할 모델 공급자와 사용할 배포 솔루션을 완전히 독립적으로 결정할 수 있습니다.
사용자 및 시장 인지도
Continue는 GitHub에서 22,000개 이상의 별을 보유하고 있으며 VS Code Marketplace 및 JetBrains Marketplace에서 가장 많이 다운로드된 오픈 소스 AI 프로그래밍 플러그인 중 하나입니다. 데이터 개인 정보 보호와 모델 선택의 자유를 중시하는 기업 고객 사이에서 Continue는 GitHub Copilot의 주요 대안이며, 특히 금융, 의료, 정부 등 규정 준수에 민감한 산업의 사용자가 선호합니다.
Continue에 대한 오픈 소스 커뮤니티의 열정은 지속적인 기능 기여에 반영됩니다. 즉, 컨텍스트 제공자 시스템이 출시된 후 커뮤니티는 몇 주 내에 10개 이상의 사용자 정의 컨텍스트 제공자를 기여했습니다. 기업 사용자의 피드백에 따르면 Continue의 "비공개 모델 배포에 대한 액세스" 및 "맞춤형 컨텍스트 주입"의 유연성은 비공개 소스 경쟁 제품의 유연성을 훨씬 능가하며 기업의 내부 AI 프로그래밍 플랫폼을 구축하기 위해 선호되는 기본 프레임워크입니다.
비용 이점
| 계획 | 가격 | 주요 혜택 | 대상 사용자 |
|---|---|---|---|
| 오픈 소스 및 무료 | 완전 무료 | 모든 핵심 기능, 내장 모델 API 수수료 | 개인 개발자, 소규모 팀 |
| 엔터프라이즈 에디션 | 좌석별 맞춤형 견적 | 조직 수준 구성 관리, 민영화 배포, 관리 콘솔, 기술 지원 | 중소기업 및 대기업 |
Continue 자체는 무료이며 사용자는 비용을 제어하기 위해 다음 모델을 선택할 수 있습니다. 로컬 Ollama 모델을 사용하여 비용을 0으로 달성합니다. DeepSeek API를 사용하여 매우 저렴한 비용(약 $0.1/백만 토큰)으로 고품질 완성을 얻습니다. 엔터프라이즈 버전 가격은 GitHub Copilot Enterprise(사용자당 월 39달러)에 비해 상당한 비용 이점이 있으며 기업의 기존 클라우드 서비스 공급자 모델 계약을 사용할 수 있습니다.
주요 기능
- 코드 자동완성(Autocomplete): 커서 위치와 컨텍스트를 기반으로 FIM(Fill-in-the-Middle) 기술을 통해 고품질의 탭 완성 기능을 제공합니다. Codestral, DeepSeek Coder 및 완성을 위해 특별히 최적화된 기타 모델을 지원하며 대기 시간은 상용 제품과 비슷합니다.
- 대화형 프로그래밍(채팅): IDE 사이드바에서 AI 대화 상자를 엽니다. 코드 파일, 선택한 코드 세그먼트, 터미널 출력 Git diff 등을 컨텍스트로 사용하여 LLM과 통신하여 코드를 빠르게 이해하거나 프로그래밍 제안을 얻을 수 있습니다.
- 인라인 편집(Edit): 코드 세그먼트를 선택하고 단축키를 눌러 수정 요구사항을 자연어로 기술합니다. AI는 인터페이스를 앞뒤로 전환하지 않고도 편집기에서 직접 코드를 다시 작성합니다.
- 컨텍스트 제공자 시스템: 코드 라이브러리, 문서 웹 페이지, GitHub 문제, Jira 작업 Git 기록 등과 같은 여러 외부 데이터 소스를 대화 컨텍스트에 연결할 수 있어 AI가 보다 완전한 비즈니스 배경을 이해할 수 있습니다.
- 무료 모델 액세스(BYOM): OpenAI 호환 인터페이스 Ollama, HuggingFace TGI 등을 포함한 통합 구성 파일을 통해 모든 LLM API 또는 로컬 모델에 액세스하여 진정한 모델 독립성을 달성합니다.
- MCP 도구 통합: 모델 컨텍스트 프로토콜을 완벽하게 지원하고 MCP를 통해 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템, 외부 API 및 기타 도구에 액세스하여 AI 작업의 경계를 확장할 수 있습니다.
- 기업 수준의 민영화된 배포: 기업 인트라넷에서 모델 프록시 계층의 배포를 지원하며 코드 요청은 기업 네트워크를 벗어날 수 없으므로 엄격한 데이터 보안 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.
- 맞춤형 슬래시 명령: 개발자는 자신만의
/명령(예:/explain,/test,/review)을 정의하여 일반적으로 사용되는 프롬프트 단어를 캡슐화하여 반복 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.
모델 및 버전의 진화
| 버전 | 시간 | 주요 변경사항 |
|---|---|---|
| 공개 출시 | 2023-07 | VS Code 플러그인 출시, OpenAI/Anthropic 지원, 기본 채팅 기능 |
| v0.8 | 2024-04 | 컨텍스트 제공자 시스템, 다중 데이터 소스 컨텍스트 액세스 |
| v0.9 | 2024-08 | 자동 완성 엔진 업그레이드, FIM 모델 지원, JetBrains 플러그인 최적화 |
| v0.9.5 | 2024-11 | MCP 프로토콜 지원, 툴 호출 기능, 슬래시 명령 시스템 |
| v1.0 | 2025-09 | 공식 안정 버전, 기업 관리 기능, 조직 수준 구성 관리 |
기술적인 장점
모델 추상화 계층 디자인: Continue는 모든 모델 제공자(OpenAI, Anthropic, Ollama, 로컬 모델 등)를 동일한 인터페이스로 통합하기 위해 LLM 추상화 계층의 통합 세트를 구축했습니다. 이를 통해 사용자는 config.json에서 한 줄로 전환 모델을 구성할 수 있으며 플러그인 코드 자체는 기본 모델의 차이점을 전혀 인식하지 못합니다. 이 설계를 통해 새로 출시된 모델을 가능한 한 빨리 지속적으로 지원할 수 있습니다.
컨텍스트 제공자의 확장 가능한 아키텍처: 컨텍스트 제공자는 Continue의 가장 혁신적인 아키텍처 설계 중 하나입니다. 이는 "컨텍스트를 얻는 방법"을 플러그형 제공자 인터페이스로 추상화합니다. 커뮤니티와 기업은 이 인터페이스를 구현하여 플러그인 핵심 코드를 수정하지 않고도 모든 데이터 소스(코드 기반 검색, 내부 문서, 프로젝트 관리 도구 등)를 AI 대화에 연결할 수 있습니다.
오픈 소스 생태계의 네트워크 효과: Apache 2.0 프로토콜의 오픈 소스 전략을 통해 기업 사용자는 Continue를 내부 도구 플랫폼의 기반으로 안전하게 사용하고 필요에 따라 다시 개발할 수 있습니다. 이로 인해 수많은 엔터프라이즈 기술 팀이 컨텍스트 공급자 및 내부 시스템 통합에 기여하여 GitHub Copilot과 같은 폐쇄 소스 도구가 복제할 수 없는 커뮤니티 중심 생태계를 형성하게 되었습니다.
프로그레시브 기능 아키텍처: Continue의 세 가지 상호 작용 모드(완성/대화/인라인 편집)는 서로 독립적으로 설계되었습니다. 사용자는 특정 기능만 활성화하거나 다양한 기능(예: 완료를 위한 빠른 로컬 모델 및 대화를 위한 대규모 모델 사용)에 대해 다양한 모델을 구성하여 다양한 성능 및 비용 요구 사항에 유연하게 적응할 수 있습니다.
사용방법
| 입구 | 설명 |
|---|---|
| VS 코드 확장 시장 | 설치 후 "계속"을 검색하여 구성 파일을 통해 모델에 액세스 |
| JetBrains 마켓플레이스 | "계속"을 검색하면 IntelliJ, PyCharm, WebStorm 등이 지원됩니다. |
| 공식 문서 | https://continue.dev/docs |
| GitHub 저장소 | https://github.com/continuedev/continue |
일반적인 단계:
- VS Code 확장 마켓에서 "Continue" 플러그인을 검색하여 설치합니다.
- 플러그인이 설치된 후 사이드바에서 계속 아이콘을 클릭합니다. 처음 사용하는 경우 모델 구성에 대한 안내가 제공됩니다.
~/.continue/config.json을 편집하고 모델 구성을 추가합니다(Claude를 예로 들어 API 키와 모델 이름 입력).- 편집기에서
Tab을 눌러 코드 완성을 실행하거나Cmd+I(Mac)를 눌러 인라인 편집을 엽니다. Cmd+Shift+L을 눌러 대화 패널을 열고, 코드를 선택한 다음Cmd+L을 눌러 코드 조각을 대화로 보냅니다.@기호를 사용하여 대화에서 코드 라이브러리 파일을 참조하거나@docs를 사용하여 컨텍스트에 대한 문서 웹페이지를 참조합니다.
제품 가격
Continue의 핵심 기능은 완전히 무료이며 오픈 소스이며 사용자는 LLM API 요금을 지불해야 합니다.
- 무료 오픈 소스 버전: 코드 자동 완성, 대화형 프로그래밍, 인라인 편집의 모든 기능을 포함합니다. 내장된 API Key를 사용하며 기능 제한이 없습니다.
- Enterprise Edition(맞춤형 견적): 조직 수준 모델 구성, 팀 공유 컨텍스트 규칙 및 슬래시 명령, 개인화된 모델 에이전트 배포, 데이터 분석 콘솔 사용 및 전용 기술 지원에 대한 통합 관리를 제공합니다. 가격은 좌석 기준으로 계산됩니다. 구체적인 금액은 계속 판매팀에 문의하세요.
기업의 경우 Continue의 가치는 도구 자체뿐만 아니라 "AI 프로그래밍 인프라"로서의 사용자 정의 가능성에도 있습니다. 기업은 처음부터 개발하지 않고도 Continue를 기반으로 통합된 내부 AI 프로그래밍 플랫폼을 구축하고 내부 지식 베이스, 코드 사양 검사기 및 기업별 모델에 액세스할 수 있습니다.
애플리케이션 시나리오
1. 기업용 민간 AI 프로그래밍 플랫폼 타사 클라우드 서비스에 코드를 보내기를 꺼리는 기업(금융, 의료, 국방 등)은 데이터 주권 요구 사항을 충족하기 위해 Continue + 비공개 배포 오픈 소스 LLM(예: 기업 인트라넷에 Llama 3 배포)을 통해 코드가 인트라넷을 전혀 벗어나지 않는 AI 프로그래밍 솔루션을 구축할 수 있습니다.
2. 다중 모델 비교 및 평가 연구 팀이나 플랫폼 엔지니어가 프로그래밍 작업에서 다양한 LLM의 성능을 비교해야 하는 경우 Continue의 무료 모델 전환 기능을 사용하면 이상적인 테스트 플랫폼이 됩니다. 수평적 비교를 위해 동일한 IDE 환경에서 모델을 빠르게 전환할 수 있습니다.
3. 맞춤형 개발 및 맞춤화 수석 엔지니어는 다양한 프로젝트에 따라 다양한 AI 도우미를 구성하려고 합니다(예: 프런트 엔드용 GPT-4o, 백엔드용 Claude, 데이터 처리용 DeepSeek). Continue의 유연한 구성 시스템을 통해 각 작업 공간은 독립적인 모델과 상황별 규칙을 사용할 수 있습니다.
4. 문서 중심 개발
@docs 컨텍스트 공급자를 통해 공식 문서(예: AWS SDK, React 문서)가 실시간으로 대화에 삽입되어 AI가 최신 문서를 기반으로 코드를 생성할 수 있고 오래된 LLM 교육 데이터로 인해 발생하는 API 오류 문제를 해결할 수 있습니다.
5. 신규 코드 베이스 온보딩 새로운 엔지니어는 코드 베이스 컨텍스트 제공자와 결합된 Continue의 채팅 모드를 사용하여 복잡한 비즈니스 로직을 신속하게 이해하고 과거 설계 결정을 쿼리하며 코드 베이스 이해 시간을 몇 주에서 며칠로 단축합니다.
해당자
- 데이터 보안에 민감한 기업: 비공개 배포가 필요하거나 외부 API로 코드를 보내고 싶지 않은 조직인 Continue는 가장 유연한 엔터프라이즈급 오픈 소스 옵션입니다.
- 기술을 추구하는 개발자: 도구에 구애받지 않고 최신 LLM(오픈소스 모델 포함)을 처음으로 사용해 보고 싶은 엔지니어에게는 Continue의 광범위한 모델 지원이 가장 큰 매력입니다.
- 다중 IDE 작업자: VS Code와 JetBrains IDE 제품군을 모두 사용하는 개발자를 위해 Continue는 IDE 전반에 걸쳐 통합된 환경을 제공합니다.
- 부적절한 시나리오: JSON 구성에 전혀 익숙하지 않고 즉시 사용 가능한 제로 구성 경험을 원하는 초보자 사용자 AI가 대규모 엔터프라이즈 코드 베이스(수백만 줄)를 깊이 이해해야 하는 시나리오(이러한 시나리오는 증강 코드와 같은 대규모 코드 베이스에 최적화된 도구에 더 적합함) 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행하기 위해 AI가 필요한 팀(계속해서 자율 에이전트보다는 지원에 더 중점을 둡니다)
요약 및 전망
Continue는 오픈 소스 AI 프로그래밍 도구 분야에서 "모델 자유도 및 고도로 사용자 정의 가능"이라는 차별화된 포지셔닝을 확립하여 GitHub Copilot과 같은 비공개 소스 도구로 모델 종속에 대해 불안감을 느끼는 개발자 및 기업 사용자를 성공적으로 유치했습니다. 컨텍스트 제공자 아키텍처와 MCP 프로토콜 지원은 "프로그래밍 가능한 AI 프로그래밍 플랫폼"으로 발전할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.
현재 제한 사항: GitHub Copilot Enterprise 및 Augment Code와 같은 경쟁 제품에 비해 엔터프라이즈 수준 기능은 여전히 성숙 단계에 있습니다. 대기 시간이 매우 짧은 시나리오에서는 자동 완성이 여전히 뒤처져 있습니다(Copilot에 비해). 사용자는 모델 API 키와 청구서를 직접 관리해야 하며, 이는 비기술적인 사용자에 대한 특정 임계값이 있습니다. 인터페이스 UX는 상용 제품보다 엔지니어 중심적입니다.
후속 초점: 엔터프라이즈 버전 기능의 지속적인 개선, 더 많은 CI/CD 및 DevOps 도구의 컨텍스트 공급자와 에이전트 모드(다단계 작업의 자율 실행)를 통합하는 기능 확장, AI 프로그래밍 도구의 명확한 시장 패턴 맥락에서 상용화 경로.
관련 도구: github-copilot, cursor
버전 정보
- v1.0 엔터프라이즈 에디션 계속하기 ：v1.0 안정 버전이 공식 출시되어 조직 수준 모델 구성 관리, 팀 공유 컨텍스트 규칙, 민영화된 배포 지원(자체 호스팅 모델 에이전트) 및 관리 콘솔을 포함한 엔터프라이즈 수준 기능이 도입되었습니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 완전한 지원이 추가되어 MCP를 통해 외부 도구 및 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.
- 자동 완성에 대한 주요 업그레이드 ：코드 자동 완성 엔진이 대폭 업그레이드되었으며, FIM(Fill-in-the-Middle) 기반의 전용 완성 모델 지원이 도입되어 탭 완성 속도와 정확성이 대폭 향상되었습니다. 또한 Codestral 및 DeepSeek Coder와 같이 완성에 최적화된 모델에 대한 기본 지원도 추가했습니다.
- 컨텍스트 제공자 시스템 ：개발자가 코드 라이브러리, 문서, Git 기록 문제 등과 같은 외부 데이터 소스를 대화에 컨텍스트로 삽입할 수 있는 컨텍스트 제공자 시스템을 도입합니다. 사용자 정의 컨텍스트 제공자가 지원되며 기업은 내부 지식 기반에 액세스할 수 있습니다.
- 계속 공개 출시 ：LLM 대화를 기반으로 코드 지원 기능을 제공하는 VS Code 플러그인을 처음으로 공개 출시했습니다. 첫 번째 배치는 OpenAI 및 Anthropic 모델을 지원하며 "Bring Your Own Model"이라는 개념으로 개발자 커뮤니티의 관심을 빠르게 끌었습니다.
사용자 후기