关键要点
- 本地 LLM 支持是隐私工作的决定性标准。 如果你的代码是专有的、受 NDA 约束的或受监管的，问题不在于自动补全质量——而在于这个工具能否在本地 LLM 上运行，使代码永不离开你的机器。
- 本地 LLM 最佳：Continue.dev——免费、开源（Apache 2.0），并以 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 作为原生目标构建。所有功能均可本地运行，无需账户。
- 最精致的编辑器：Cursor——Pro 套餐约 $20/month，自动补全体验最佳，并通过自定义的 OpenAI 兼容端点支持本地 LLM。闭源。
- GitHub 生态默认选择：GitHub Copilot——约 $10/month，与 GitHub 紧密集成，但仅限云端：它没有本地 LLM 模式，因此代码上下文会被发送给提供商。
- 面向团队的最佳代码库上下文：Sourcegraph Cody——为重构提供全代码库的上下文，外加团队管理和审计日志。通过 Ollama 支持本地 LLM；标准版约为 $9/user/month，企业版费用更高。
- 本地 LLM 需要 GPU。 本地编程模型大约需要 8 GB 或以上的 VRAM——Qwen3 Coder 7B 适合较小的系统，14B 是中等规模的默认选择，33B 级别的模型需要 24 GB。没有 GPU 时，云端工具是唯一选择。
- 云端工具在原始质量和搭建速度上仍然占优。 顶级云端编程模型在难题上领先于本地选项，而云端工具几分钟内就能投入使用，本地 LLM 技术栈的搭建则耗时更久。
- 价格会随套餐调整而变动。 把这里的每个数字都当作 2026 年 7 月的快照，并到厂商定价页面确认当前价格和套餐。
速览要点
- 最佳本地 LLM 支持： Continue.dev——原生集成 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp；搭建大约需要 5 分钟。
- 最佳自动补全体验： Cursor——一个 VS Code 分支；通过自定义端点配置本地 LLM 大约需要 15 分钟。
- 这里唯一仅限云端的工具： GitHub Copilot——没有本地 LLM 模式；代码上下文会发送给提供商。
- 最适合团队： Sourcegraph Cody——全代码库上下文、管理控制台和审计日志。
- 本地 LLM 硬件门槛： 大约 8 GB 的 VRAM；Qwen3 Coder 14B 是中等规模的默认编程模型。
- 开源： 只有 Continue.dev（Apache 2.0）；Cursor、GitHub Copilot 和 Cody 的 IDE 扩展均为闭源。
- 2026 年定价现实： 开发者工具的订阅会随套餐调整而变动——把这些数字当作 2026 年 7 月的快照。
编辑推荐：Continue.dev
对于想要一款能在本地 LLM 上运行的 AI 编程工具的开发者，Continue.dev 是首选——它免费、开源，并以 Ollama 和 LM Studio 作为主要目标构建。 它对 VS Code、JetBrains IDE 和 Vim 提供同等支持，所有功能都能在本地模型下完全离线运行，仅本地使用时无需账户。如果你想要最精致的编辑器体验并愿意为此付费，Cursor 是更好的选择；如果你的代码是公开的、并且生活在 GitHub 生态中，GitHub Copilot 是最简单的途径。当把代码保留在自己的机器上和分文不花都是优先事项时，选择 Continue.dev。
📌Note: 本次编辑推荐仅反映本地 LLM 能力和价格。PromptQuorum 未加入任何联盟计划，下方链接不带联盟标签——它们是不赚取佣金的普通参考链接。
四款 AI 编程工具在 2026 年的对比
本地 LLM 支持、IDE 覆盖范围和开源状态均取自各厂商发布的官方文档。价格是标准个人版或按用户计费套餐在 2026 年 7 月的快照——厂商会修订套餐，因此订阅前请到厂商定价页面确认当前数字和套餐。本地 LLM 支持从原生（Continue.dev）到自定义端点配置（Cursor）、到 Ollama 配置（Cody）、再到没有（GitHub Copilot）不等。
📍 简单一句话
对于 AI 编程工具，工具是否在本地 LLM 上运行决定了你的代码是否留在你的机器上——先检查这一点，再比较自动补全质量和价格。
💬 简单来说
每款 AI 编程工具都需要一个用来思考的模型。有些可以使用运行在你自己电脑上的模型，因此你的代码永不离开本地。其他的只使用厂商的云端模型，这意味着你的代码会被上传。在比较其他任何东西之前，先决定你需要哪一种。
| 工具 | 本地 LLM | 价格（2026 年 7 月） | 开源 | IDE | 最适合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | 原生——Ollama、LM Studio、llama.cpp | 免费 | 是——Apache 2.0 | VS Code、JetBrains、Vim | 本地优先的开发者 |
| Cursor | 通过自定义的 OpenAI 兼容端点 | 约 $20/month（Pro） | 否——闭源 | Cursor（VS Code 分支） | 最精致的编辑器体验 |
| GitHub Copilot | 否——仅限云端 | 约 $10/month | 否——闭源 | VS Code、JetBrains、Vim | GitHub 生态集成 |
| Sourcegraph Cody | 通过 Ollama 配置 | 标准版约 $9/user/month；企业版费用更高 | 部分——CLI 开源，IDE 扩展闭源 | VS Code、JetBrains、Neovim | 需要全代码库上下文的团队 |
你该选择哪个工具？
你的隐私要求决定本地 LLM 是否是必需的；预算和团队规模则打破剩下的平局。 找到符合你情况的那一行。
| 你的情况 | 选择这个 |
|---|---|
| 我的代码是专有的，必须留在我的机器上 | Continue.dev + 本地 LLM |
| 我想要无需账户的最佳免费选项 | Continue.dev |
| 我想要最精致的编辑器并愿意为此付费 | Cursor（约 $20/month） |
| 我的代码是公开的，而且我生活在 GitHub 生态中 | GitHub Copilot（约 $10/month） |
| 我的团队需要全代码库上下文来进行重构 | Sourcegraph Cody |
| 我没有 GPU，无法运行本地 LLM | GitHub Copilot 或 Cursor（云端模型） |
| 我不确定，想要一个安全、零成本的起点 | Continue.dev——免费，如果不够用再加付费工具 |
Continue.dev：最佳的本地 LLM 编程工具
当你想要一款能在本地 LLM 上运行的 AI 编程工具时，Continue.dev 是首选，因为它以 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 作为原生目标构建，而非事后补充。 它免费、在 Apache 2.0 下开源，并可在 VS Code、JetBrains IDE 和 Vim 中使用——所有功能在本地模型下完全离线运行。
- 本地 LLM 支持： 原生集成 Ollama、LM Studio、llama.cpp 以及任何 OpenAI 兼容端点——在配置文件中把它指向你的本地端点即可工作，大约 5 分钟。
- 价格： 免费，没有高级套餐;在 Apache 2.0 许可下开源。
- IDE： VS Code、JetBrains（IntelliJ、PyCharm、GoLand 等）和 Vim 都获得同等支持。
- 隐私： 在本地模型模式下没有任何网络调用——适合气隙环境和受 NDA 约束的工作;仅本地使用时无需账户。
- 为何选择 Continue.dev： 你拥有 GPU、看重把代码保留在自己的机器上，并且想分文不花。
- 为何跳过 Continue.dev： 如果你想要最精致的 IDE 体验或强大的团队协作功能，Cursor 或 Cody 更合适;高级配置需要编辑 JSON 配置文件。
💡Tip: 把 Continue.dev 与 Qwen3 Coder 搭配用于本地编程。7B 模型适合较小的 GPU，14B 模型是中等规模的默认选择，而 33B 级别的模型大约需要 24 GB 的 VRAM。先让模型与你的 GPU 匹配。
Cursor：最精致的编辑器
当你想要最精致的 AI 编程体验并愿意为此支付约 $20/month 时，Cursor 是首选。 它是一个内置 AI 的 VS Code 分支，自动补全质量是四款中最强的，并通过自定义的 OpenAI 兼容端点支持本地 LLM。
- 价格： 有限的免费套餐，以及 Pro 套餐约 $20/month，这是 2026 年 7 月的快照。
- 本地 LLM 支持： 通过把你的本地模型配置为自定义的 OpenAI 兼容 API 端点即可使用——可行，但比 Continue.dev 更繁琐，大约 15 分钟搭建。
- 编辑器： 一个高度优化的 VS Code 分支;自动补全是本次对比中最精致的，并且智能体式的 Composer 模式能处理多步骤编辑。
- 隐私提示： 使用云端模型时，代码上下文和选中内容会被发送到 Cursor 的服务器;其隐私模式减少但不能消除数据共享，而且一些智能体式功能偏好云端模型。
- 为何选择 Cursor： 你想要最佳的编辑器体验并接受按人订阅。
- 为何跳过 Cursor： 如果你需要完全本地、零成本、开源的工作流程，Continue.dev 更合适;Cursor 是闭源的，而且 IDE 选择仅限于其自己的分支。
📌Note: Cursor 支持本地 LLM，但一些智能体式功能（例如 Composer）配合云端模型效果更好，并可能回退到云端模型。如果想要严格本地、不回退云端的工作流程，Continue.dev 是更可预测的选择。
GitHub Copilot：GitHub 生态的默认选择
当你的代码是公开的或已经在 GitHub 上、并且想要最简单的云端选项时，GitHub Copilot 是首选——但它仅限云端，没有本地 LLM 模式。 约 $10/month 的它是这里价格最低的付费工具，并与 GitHub 工作流程紧密集成。
- 价格： 个人套餐约 $10/month，这是 2026 年 7 月的快照——本次对比中最便宜的付费工具。
- 本地 LLM 支持： 没有。GitHub Copilot 只在云端模型上运行，因此代码上下文会被发送给提供商——对于专有或受监管的代码，这是决定性的限制。
- IDE： 支持 VS Code、JetBrains 和 Vim，在以 GitHub 为中心的工作流程中契合度最高。
- 隐私： 代码上下文会被发送给提供商;企业版增加了合规承诺，但数据仍会离开你的网络。
- 为何选择 GitHub Copilot： 你的代码是公开的或开源的，隐私不是约束条件，并且你想要低摩擦的 GitHub 集成。
- 为何跳过 GitHub Copilot： 如果你的代码必须留在本地，GitHub Copilot 做不到——改选 Continue.dev 或带本地 LLM 的 Cursor。
⚠️Warning: GitHub Copilot 没有本地 LLM 模式。如果你的工作涉及专有代码、NDA 或受监管行业，GitHub Copilot 是错误的工具——它的代码上下文总会离开你的机器。请为这类工作使用支持本地的工具。
Sourcegraph Cody：面向团队的全代码库之选
当团队需要全代码库上下文时，Sourcegraph Cody 是首选——它理解整个项目，而这正是大型重构和多文件改动所依赖的。 它通过 Ollama 配置支持本地 LLM，并增加了团队管理控制和审计日志。
- 代码库上下文： Cody 跨整个项目进行读取，使其成为四款中最适合重构和多文件编辑的工具。
- 价格： 标准版约 $9/user/month，这是 2026 年 7 月的快照，企业版费用更高——请到厂商定价页面确认当前套餐。
- 本地 LLM 支持： 通过 Ollama 配置即可使用;聊天和补全可以本地运行，不过 Cody 的设计是云端优先，本地是次要路径。
- 团队功能： 管理控制台、审计日志和席位管理——这是 Cody 适合对合规敏感的团队的原因。
- IDE： VS Code、JetBrains 和 Neovim;CLI 是开源的，而 IDE 扩展是闭源的。
- 为何选择 Cody： 你管理着一支由数名开发者组成的团队，需要全代码库上下文、管理控制和审计日志。
- 为何跳过 Cody： 单人开发者从 Continue.dev 获得更好的本地 LLM 体验，从 Cursor 获得更好的编辑器——Cody 的强项是团队规模。
💡Tip: Cody 通过 Ollama 支持本地 LLM，但它在设计上是云端优先——内联补全默认走云端，你必须选择本地模型。对于本地优先的单人工作流程，Continue.dev 更契合;Cody 凭借团队规模的代码库上下文赢得自己的位置。
决策流程图：用四个问题挑选你的 AI 编程工具
四个问题，按顺序进行，把大多数开发者引向某一个工具。
📍 简单一句话
挑选 AI 编程工具的顺序：先决定代码是否必须留在本地，其次是你是否有 GPU，第三是单人还是团队，最后是你是否需要全代码库上下文。
💬 简单来说
从硬性规则开始：代码是否必须留在你的机器上？如果是，你需要一个能运行本地模型的工具，以及一块用来运行它的 GPU。如果不是，剩下的问题只有你想要多精致的编辑器，以及你的团队是否需要项目级的理解。
- 1. 你的代码必须留在自己的机器上吗？ 是：你需要本地 LLM 支持——继续问题 2。否：云端工具就行——跳到问题 3。
- 2. 你有用于本地 LLM 的 GPU 吗？ 有：Continue.dev（免费）或 Cursor（付费，带自定义端点）。没有：本地 LLM 不可行——云端工具是唯一选择。
- 3. 单人开发者还是团队？ 单人：想要最佳编辑器选 Cursor，想要最便宜的 GitHub 集成选项选 GitHub Copilot。团队：继续问题 4。
- 4. 团队需要全代码库上下文和审计日志吗？ 是：Sourcegraph Cody。否：想要生态契合选 GitHub Copilot，仍需要本地 LLM 支持则选 Continue.dev。
在哪里注册与价格
在每款工具厂商自己的网站上注册，并检查所标价格涵盖的是哪个套餐。 下方链接直达各厂商;它们不带联盟标签，也不赚取佣金。
- Continue.dev： 从 continue.dev 安装——免费且开源，仅本地使用无需账户。
- Cursor： 在 cursor.com 订阅——存在有限的免费套餐;Pro 套餐约 $20/month，这是 2026 年 7 月的快照。
- GitHub Copilot： 在 github.com/features/copilot 订阅——个人套餐约 $10/month;仅限云端，没有本地 LLM 模式。
- Sourcegraph Cody： 在 sourcegraph.com/cody 注册——标准版接近 $9/user/month，企业版费用更高;请确认当前套餐。
- 先免费试用： Continue.dev 是免费的，而 Cursor 和 Cody 有免费套餐——在付费前对照你的真实工作流程进行测试。
⚠️Warning: 开发者工具的定价会随套餐调整而变动。本指南中的每个数字都是 2026 年 7 月的快照——订阅前请打开厂商定价页面，确认该价格涵盖的是哪个套餐（个人、按用户还是企业）。
挑选 AI 编程工具时的常见错误
- 在检查本地 LLM 支持之前先按自动补全质量排名。 对于专有或受监管的代码，工具能否本地运行才是决定性标准。先确认这一点，再比较质量。
- 以为 GitHub Copilot 有本地模式。 它没有——GitHub Copilot 仅限云端。对于必须留在你机器上的代码，选择 Continue.dev 或带本地 LLM 的 Cursor。
- 为了运行 Continue.dev 免费就能运行的本地 LLM 而购买付费工具。 如果目标是完全本地、开源的工作流程，Continue.dev 零成本就能做到。为 Cursor 或 Cody 付费是为了它们的编辑器或团队功能，而非仅为本地能力。
- 试图在没有 GPU 的情况下运行本地 LLM。 本地编程模型大约需要 8 GB 或以上的 VRAM。在没有独立 GPU 的机器上，本地 LLM 不可行——改用云端工具。
- 让本地模型与 GPU 不匹配。 Qwen3 Coder 7B 适合较小的 GPU，14B 是中等规模的默认选择，而 33B 级别的模型大约需要 24 GB 的 VRAM。挑选你的 GPU 实际能容纳的模型。
- 锚定在旧价格或错误的套餐上。 开发者工具的套餐会变动，而按用户计费的价格不是个人版价格。请到厂商定价页面确认当前数字和套餐。
- 为单人工作挑选团队工具。 Sourcegraph Cody 的强项是全代码库上下文和审计日志——团队规模的功能。单人开发者用 Continue.dev 或 Cursor 会得到更好的服务。
来源
- 最佳本地 LLM AI 编程助手 — PromptQuorum 按本地 LLM 支持对 AI 编程工具进行的对比，附经核实的价格和搭建测试。
- Continue.dev — 文档 — Continue.dev 官方文档，包含 Ollama 和 LM Studio 配置。
- Cursor — 价格 — Cursor 官方价格和套餐详情。
- GitHub Copilot — 套餐 — GitHub Copilot 官方套餐和价格详情。
- Sourcegraph Cody — 价格 — Sourcegraph Cody 官方价格和套餐详情。
常见问题
哪款 AI 编程工具的本地 LLM 支持最好？
Continue.dev。它以本地 LLM——Ollama、LM Studio 和 llama.cpp——作为主要目标构建，而非事后补充。搭建大约需要 5 分钟：在配置文件中把它指向你的本地端点。所有功能都能本地运行，它在 Apache 2.0 下免费且开源，仅本地使用时无需账户。
Cursor 能在本地 LLM 上运行吗？
能，方法是把你的本地模型配置为自定义的 OpenAI 兼容 API 端点。补全随后会路由到你的本地模型。这可行，但比 Continue.dev 更繁琐——大约 15 分钟搭建——而且像 Composer 这样的一些智能体式功能可能偏好或回退到云端模型。
GitHub Copilot 支持本地 LLM 吗？
不支持。GitHub Copilot 仅限云端，没有本地 LLM 模式，因此代码上下文总会被发送给提供商。对于专有代码、受 NDA 约束的工作或受监管行业，这就排除了 GitHub Copilot——改选 Continue.dev 或带本地 LLM 的 Cursor。GitHub Copilot 适合隐私不是约束条件的公开或开源代码。
Continue.dev 真的免费吗？
是的。Continue.dev 在 Apache 2.0 许可下确实免费且开源，没有高级套餐。对于使用本地 LLM 的单人开发者，没有任何隐藏条件——无需账户，无需订阅。该项目通过可选的托管服务和企业合同来资助开发，而非向个人本地用户收费。
运行用于编程的本地 LLM 需要什么硬件？
一块大约有 8 GB 或以上 VRAM 的 GPU。Qwen3 Coder 7B 适合较小的系统，14B 模型是中等规模的默认选择，而 33B 级别的模型大约需要 24 GB 的 VRAM。在没有独立 GPU 的机器上，运行本地编程 LLM 不可行，云端工具是唯一可行的选择。
哪款工具最适合开发团队？
Sourcegraph Cody，当团队需要全代码库上下文时。Cody 跨整个项目进行读取，而这正是大型重构所依赖的，并为对合规敏感的团队增加了管理控制台和审计日志。其标准版约为 $9/user/month，这是 2026 年 7 月的快照，企业版费用更高。
Cursor 还是 Continue.dev——我该选哪个？
如果优先事项是免费、完全本地、开源的工作流程，就选 Continue.dev——它在 Ollama 上运行，无需费用、无需账户。如果你想要最精致的编辑器和最强的自动补全并接受按人订阅，就选 Cursor（约 $20/month）。Cursor 可以使用本地 LLM，但 Continue.dev 是更可预测的本地优先选择。
什么时候云端 AI 编程工具是更好的选择？
当你的代码是公开的或开源的、隐私不是约束条件时，当你没有 GPU 来运行本地模型时，或者当搭建速度比本地性更重要时——云端工具几分钟内就能投入使用。顶级云端编程模型在困难的算法问题上也领先于本地选项。对于这类工作，带云端模型的 GitHub Copilot 或 Cursor 是可行之选。