【完全無料】Continue.devを0円で使い倒す！3つの実践的セットアップ方法

はじめに：AIコーディングアシスタントを無料で使いたい全ての開発者へ

GitHub Copilotの月額$10、年間で$120の出費。個人開発者や学習中のエンジニアにとって、この金額は決して小さくありません。しかし、AIコーディングアシスタントの恩恵を諦める必要はありません。

Continue.devなら、完全無料で最先端のAIコーディング支援を受けられます。

株式会社フィールフロウでは、コスト効率を重視する企業様向けに、無料で利用できるAIツールの導入支援も行っています。本記事では、Continue.devを完全無料で使うための3つの実践的な方法を、具体的な設定手順とともにご紹介します。

3つの無料セットアップ方法の比較

方法	特徴	必要スペック	セキュリティ	適している人
方法1: ローカルモデル（Ollama）	完全プライベート、オフライン可	RAM 8GB以上推奨	◎（最高）	セキュリティ重視の企業開発者
方法2: 無料APIキー	高性能モデル利用可、設定簡単	低スペックOK	○（良好）	手軽に始めたい個人開発者
方法3: ハイブリッド構成	バランス型、用途別に使い分け	RAM 8GB以上	◎（高い）	実践的な開発者

方法1：Ollamaを使った完全ローカル環境の構築

なぜOllamaなのか？

完全無料：一度セットアップすれば追加費用なし
プライバシー最優先：コードが外部に送信されない
オフライン利用可能：インターネット接続不要

セットアップ手順

1. Ollamaのインストール

macOS:

brew install --cask ollama

Windows/Linux: Ollama公式サイトからインストーラーをダウンロード

2. 推奠モデルのダウンロード

# チャット用モデル（8GB RAM以上推奨）
ollama pull llama3.1:8b

# コード補完用モデル（軽量・高速）
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b

# 埋め込み用モデル（コードベース検索用）
ollama pull nomic-embed-text

💡 スペック別おすすめモデル：

16GB RAM以上: codestral (22B) – 最高性能だが重い
8-16GB RAM: llama3.1:8b または gemma2:9b
8GB RAM未満: qwen2.5-coder:1.5b または starcoder2:3b

3. Continue.devの設定

VS Codeで以下の手順を実行：

コマンドパレット（Cmd/Ctrl + Shift + P）を開く
「Continue: Open Config」を選択
config.yamlに以下を設定：

models:
  - name: Llama 3.1 8B (ローカル)
    provider: ollama
    model: llama3.1:8b
    roles:
      - chat
      - edit

  - name: Qwen 2.5 Coder (高速補完)
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:1.5b
    roles:
      - autocomplete

embeddingsProvider:
  provider: ollama
  model: nomic-embed-text

トラブルシューティング

「モデルが見つからない」エラーの場合:

# Ollamaが起動しているか確認
ollama list

# モデルが正しくダウンロードされているか確認
ollama run llama3.1:8b "Hello"

方法2：無料APIキーを活用した設定

1. OpenRouter（最も簡単・おすすめ）

OpenRouterは複数のAIモデルを統一APIで利用できるサービスです。

セットアップ手順：

OpenRouterでアカウント作成
APIキーを生成（初回$5分の無料クレジット付き）
Continue.devの設定：

models:
  - name: Claude 3 Haiku (無料枠)
    provider: openrouter
    model: anthropic/claude-3-haiku
    apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
    apiKey: YOUR_OPENROUTER_API_KEY
    roles:
      - chat
      - edit

  - name: DeepSeek Coder (無料)
    provider: openrouter
    model: deepseek/deepseek-coder-6.7b-instruct
    apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
    apiKey: YOUR_OPENROUTER_API_KEY
    roles:
      - autocomplete

💸 コスト削減のコツ：

無料または低コストのモデルを優先的に使用
deepseek/deepseek-coderは完全無料で利用可能
用途に応じてモデルを使い分ける

2. Together.ai（$25分の無料クレジット）

Together.aiは高性能なオープンソースモデルを提供しています。

models:
  - name: Qwen 2.5 Coder 32B
    provider: together
    model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
    apiKey: YOUR_TOGETHER_API_KEY
    roles:
      - chat
      - edit

3. その他の無料オプション

Groq: 超高速推論、無料枠あり
Replicate: 初回無料クレジット付き
Cohere: 月5,000回まで無料

方法3：ハイブリッド構成（ベストプラクティス）

最も実践的なアプローチは、ローカルモデルと無料APIを組み合わせることです。

推奨構成

models:
  # 機密性の高いコード編集用（ローカル）
  - name: Llama 3.1 (プライベート)
    provider: ollama
    model: llama3.1:8b
    roles:
      - edit
    context:
      - sensitive-projects

  # 一般的な質問用（API）
  - name: DeepSeek Coder (無料API)
    provider: openrouter
    model: deepseek/deepseek-coder-6.7b-instruct
    apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
    apiKey: YOUR_OPENROUTER_API_KEY
    roles:
      - chat

  # 高速コード補完（ローカル）
  - name: StarCoder 2 (ローカル高速)
    provider: ollama
    model: starcoder2:3b
    roles:
      - autocomplete

# コードベース検索用
embeddingsProvider:
  provider: ollama
  model: nomic-embed-text

使い分けのガイドライン

機密コード・社内プロジェクト → ローカルモデル
一般的な技術質問 → 無料API
リアルタイムコード補完 → 軽量ローカルモデル
複雑な問題解決 → 高性能API（無料枠内）

パフォーマンス最適化のコツ

1. モデルサイズの選択

# メモリ使用量の目安
# 1B モデル: ~2GB RAM
# 3B モデル: ~4GB RAM  
# 7B モデル: ~8GB RAM
# 13B モデル: ~16GB RAM

2. 量子化の活用

# より小さいサイズの量子化モデルを使用
ollama pull llama3.1:8b-q4_0  # 通常の半分のサイズ

3. キャッシュの最適化

# Continue.devの設定でキャッシュを有効化
contextLength: 4096  # 必要に応じて調整
temperature: 0.1     # 一貫性のある出力のため低めに設定

セキュリティとプライバシーの考慮事項

ローカルモデル使用時

✅ コードが外部に送信されない
✅ オフラインでも利用可能
✅ 企業のセキュリティポリシーに適合

無料API使用時の注意点

⚠️ コードがAPIプロバイダーに送信される
⚠️ 利用規約を必ず確認
⚠️ 機密情報は送信しない

ベストプラクティス

テレメトリーの無効化
- Continue.devの設定でテレメトリーをOFF
APIキーの管理
- 環境変数で管理
- Gitには絶対にコミットしない
定期的な監査
- 使用状況の確認
- 不要なモデルの削除

よくある質問（FAQ）

Q: 本当に完全無料で使えるの？

A: はい！ローカルモデルなら電気代以外の追加費用は一切かかりません。

Q: 有料版と比べて性能はどう？

A: 最新のオープンソースモデルは、多くのタスクでGitHub Copilotと同等以上の性能を発揮します。

Q: 低スペックPCでも使える？

A: 4GB RAMでも軽量モデルなら動作します。APIを併用すればさらに快適に。

Q: 企業で導入しても大丈夫？

A: ローカルモデルなら完全にプライベートなので、セキュリティポリシーに適合します。

まとめ：今すぐ無料でAIコーディングを始めよう

Continue.devと適切な設定により、完全無料で高品質なAIコーディング支援を受けることができます。

次のステップ：

まずはOllamaでローカル環境を構築
必要に応じて無料APIを追加
用途に応じたハイブリッド構成に進化

株式会社フィールフロウでは、Continue.devを含む生成AIツールの導入から最適化まで、包括的なサポートを提供しています。特に、コスト効率を重視した無料ツールの活用方法について、豊富な実績があります。

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本記事は2025年6月時点の情報に基づいています。各サービスの無料枠は変更される可能性があります。