Twinny frente a Continue: qué cambió y cuál usar ahora

Twinny y Continue ya no compiten por el mismo trabajo: Continue es software terminado que sigue funcionando, y Twinny es una herramienta más limitada que aún sigue publicando versiones. El propio título de la página de continue.dev dice «Continue (acquired by Cursor)» y su README califica el repositorio como ya no mantenido activamente y de solo lectura, mientras que Twinny publicó las versiones 4.1.1, 4.1.2 y 4.1.3 en un solo día, 2026-09-18. Pero Twinny deliberadamente no tiene modo de agente ni herramientas MCP, así que reemplaza parte de lo que hacía Continue, pero no todo.

Primero, una aclaración para evitar confusiones, porque varias empresas comparten este nombre. Dos empresas sin relación entre sí operan bajo el nombre Twinny: una plataforma española de automatización empresarial en twinny.es y una empresa coreana de robótica en twinny.ai, ambas activas cuando se consultaron el 19 de septiembre de 2026. Ni los precios ni la financiación de ninguna de ellas corresponden a esta página. El producto del que se habla aquí es la extensión de VS Code disponible en twinny.dev, publicada como rjmacarthy.twinny desde el repositorio twinnydotdev/twinny, con documentación en twinny-docs.

Qué ocurrió realmente con Continue

La versión corta es que el producto terminó, pero el código no. El README de Continue lo afirma claramente: el repositorio «ya no se mantiene activamente y es de solo lectura para todos los usuarios». La metadescripción de la página de inicio consta de una sola frase: Continue ha sido adquirido por Cursor. Sin embargo, solo lectura no significa archivado, y esta es la distinción que la mayoría de los artículos explica mal.

Todas las filas se comprobaron el 19 de septiembre de 2026. Dos de ellas merecen énfasis antes de planificar nada. Primero, el README dice que la versión final 2.0.0 cubría la extensión de VS Code, la CLI y el plugin de JetBrains, y los artefactos publicados discrepan en dos de los tres casos: la CLI nunca pasó de 1.5.47 y el plugin de JetBrains nunca pasó de 1.0.67. Esta guía informa de esa discrepancia en lugar de explicarla, porque ninguna fuente primaria la explica. Segundo, que el sitio de documentación sobreviva al hub es una trampa real: docs.continue.dev todavía enseña la sintaxis uses: <owner>/<slug> para extraer un modelo o una regla de un host que ya no se resuelve. Ahora, una configuración config.yaml completamente local con entradas explícitas de provider, apiBase y apiKey es la única estructura cuya resolución está garantizada.

Quién debería elegir cuál

Elige Twinny si lo que realmente hacías en Continue era autocompletar, chatear sobre tu código, editar en línea, revisar y redactar mensajes de commit, y quieres una base de código que alguien siga manteniendo. El repositorio usa la licencia MIT, no está archivado, y sus commits más recientes del 19 de septiembre de 2026 fueron las actualizaciones de versión 4.1.1 a 4.1.3, todas fechadas el 2026-09-18. Elígelo especialmente si ejecutas modelos en tu propio hardware: todo el diseño de Twinny gira en torno a un servidor local, y su autocompletado fill-in-the-middle funciona bien con un modelo base de 1.5B a 7B.

Elige Continue, o más bien consérvalo, si dependes de algo que Twinny no tiene. El modo de agente y los servidores de herramientas MCP son el caso más claro: la documentación de MCP de Continue dice que MCP «solo se puede usar en el modo de agente», así que ambos se sostienen o caen juntos. La CLI y el plugin de JetBrains son el otro caso: Twinny requiere Visual Studio Code 1.93 o posterior, o una compilación compatible como VSCodium, y no incluye cliente de línea de comandos ni edición para JetBrains. Una instalación congelada de Continue sigue funcionando; sencillamente no mejorará.

El modelo de ejecución es la verdadera línea divisoria, y no es una carencia de funciones que una versión pueda solucionar. La FAQ de Twinny responde «¿Twinny ejecuta un agente que edita mis archivos por su cuenta?» con «No. Cada cambio es algo que has solicitado y puedes ver antes de conservarlo: una sugerencia que aceptas, un diff que aceptas, un comando que confirmas. Es intencionado». Si usabas Continue para delegar una tarea de varios pasos y revisar el resultado, Twinny es un retroceso que notarás desde el primer día. Si usabas Continue en modo de chat y edición y el modo de agente te resultaba inquietante, Twinny ofrece el mismo flujo de trabajo sin la parte que no querías.

El coste de migración es bajo, pero no es cero. Continue coloca todos los modelos en un único archivo YAML con una lista de roles; Twinny no tiene ningún archivo de configuración y crea los proveedores de uno en uno en la barra lateral, por lo que una sola entrada de Continue con tres roles se convierte en hasta tres proveedores de Twinny. Twinny no lee ninguna configuración de Continue. Calcula aproximadamente una hora para reescribirla, más reconstruir el índice del espacio de trabajo: los vectores de distintos modelos de embeddings no se mezclan, así que cambiar el modelo de embeddings implica volver a indexar.

En cuanto al coste, ambos clientes son gratuitos y ninguno es quien factura. Continue no tiene ningún precio: continue.dev ya no tiene página de precios, y lo único que dice su FAQ sobre el software es que el código fuente Apache-2.0 y la documentación siguen en GitHub. La extensión de Twinny usa MIT y es gratuita, pero su gateway para equipos es donde aparece una cifra, y es fácil confundir ambas partes.

Funciones y licencia, lado a lado

Leído de los dos listados de Marketplace, los repositorios y la documentación de los proyectos el 19 de septiembre de 2026. El número de instalaciones cambia a diario y refleja la historia, no el uso actual: Continue acumuló su cifra durante tres años como producto mantenido. Observa también que la frase de una línea de Twinny en Marketplace («Locally hosted AI code completion plugin for vscode») y su descripción de GitHub son anteriores al posicionamiento de twinny.dev, que ahora destaca el gateway para equipos. Los artículos antiguos que describen la red peer-to-peer «Symmetry» de Twinny hablan de una función eliminada; su FAQ dice que Symmetry se eliminó y fue sustituida por Devices, que enlaza únicamente tus propias máquinas.

Cuánto cuesta cada uno

Los precios de los planes de Twinny se leyeron en su página de licencias y puestos el 19 de septiembre de 2026; la situación de Continue procede del propio continue.dev. Dos salvedades importantes. Un puesto es una clave de acceso activa, no una persona, y revocar una clave libera el puesto inmediatamente. Además, estos son precios publicados, no precios que esta guía haya comprobado mediante el proceso de pago: el sitio nombra a rjmacarthy.xyz como emisor de la licencia, y no se investigó la entidad vendedora subyacente. La propia comparación de la página de inicio de Twinny también cita una cifra «typically $19–39» por puesto para asistentes alojados; eso es marketing suyo, no una cifra verificada aquí.

A qué puede llegar cada cliente en un gateway compatible con OpenAI

Aquí es donde las dos herramientas dejan de ser intercambiables de una forma que ninguna tabla de funciones muestra. Ambas dividen el trabajo en tareas, y solo algunas tareas pueden comunicarse con un gateway de chat-completions.

El chat encaja sobre el papel. La descripción general de proveedores de Twinny indica que, para el chat, la ruta de la API es la base y Twinny añade /chat/completions, por lo que una ruta de API de /v1 contra api.kunavo.com coincide con la ruta propia de Kunavo. El inconveniente es qué configuración predeterminada usar: la página de API alojadas de Twinny dice que el chat con una API alojada «pasa por el SDK del proveedor hasta su endpoint fijo, por lo que los campos de nombre de host, puerto y ruta están ocultos». Las configuraciones predeterminadas de OpenAI y Anthropic siguen pidiendo una clave: la envían a ese proveedor, no a una dirección que tú elijas, por lo que una clave de gateway no corresponde a ellas. Los campos de dirección permanecen visibles en las configuraciones predeterminadas de servidor local, y la configuración genérica «OpenAI-compatible server» es la destinada a un servidor para el que twinny no incluye una configuración predeterminada. Pega https://api.kunavo.com/v1 en Hostname y el formulario lo divide en protocolo, host, puerto y ruta; la clave se envía como una cabecera Authorization: Bearer.

El autocompletado no encaja por dos razones independientes. La configuración predeterminada genérica de Twinny realiza la finalización mediante una ruta de estilo /v1/completions, y Kunavo no tiene esa ruta: no existe un endpoint heredado de text-completions en su API, solo /v1/chat/completions y las demás superficies con forma de chat. Por separado, la página de modelos compatibles de Twinny deja claro que solo los modelos entrenados con tokens fill-in-the-middle pueden completar entre lo que aparece antes y después del cursor, y que los modelos instruct «tienden a divagar o explicar en lugar de completar». El catálogo de Kunavo contiene modelos instruct y de chat; ninguno es un modelo base fill-in-the-middle. Cualquiera de los dos bloqueos basta para resolverlo. La propia guía de autocompletado de Continue apunta en la misma dirección sin usar la terminología de Twinny: para ese rol recomienda Codestral y Qwen2.5-Coder en 1.5B y 7B, y advierte que los modelos de tipo thinking no son adecuados. Sirve el autocompletado desde un modelo local pequeño; esa es, de todos modos, la configuración que recomiendan ambos proyectos.

Kunavo no ofrece embeddings en absoluto. Ningún modelo del catálogo incluye el endpoint de embeddings, por lo que /v1/embeddings resuelve un modelo y rechaza la solicitud. Dirige el proveedor de embeddings de Twinny, o el rol embed de Continue, a un servidor local o a un proveedor externo de embeddings. La documentación de Twinny recomienda nomic-embed-text para esto.

name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1
models:
  - name: Claude Sonnet 4.6
    provider: openai          # the protocol, not the vendor
    model: claude-sonnet-4-6
    apiBase: https://api.kunavo.com/v1
    apiKey: <your Kunavo key>
    roles: [chat, edit, apply, summarize]
    capabilities: [tool_use]  # only if agent mode stays unavailable

Dos notas sobre ese bloque. provider: openai nombra el protocolo de transmisión, no el proveedor, por lo que se aplica a cualquier endpoint que implemente /v1/chat/completions. Y la línea capabilities es la parte menos obvia: la documentación de capacidades de Continue dice que detecta tool_use a partir del proveedor y del nombre del modelo, y que «no puedes sobrescribir la autodetección; solo puedes añadir capacidades». Un gateway que sirva un id que la tabla de Continue no reconoce no obtiene tool_use, y la página de capacidades indica que la indisponibilidad del modo de agente es exactamente lo que provoca esto; añadir la línea lo activa, y nada lo vuelve a desactivar. Observa también que la propia página de configuración de Continue de Kunavo incluye una segunda entrada que utiliza un modelo de chat en el rol autocomplete. Nadie ha probado en tiempo de ejecución esa configuración según los registros disponibles, y los modelos que la propia guía de autocompletado de Continue nombra para ese rol son modelos de finalización de código, no modelos de chat; trátala con la cautela que describe esta sección, no como una receta verificada.

Una estimación práctica de tokens para el trabajo con forma de chat

Como el autocompletado no puede llegar al gateway, el consumo de tokens de cualquiera de los dos clientes frente a Kunavo se limita al tráfico de chat: respuestas de chat, ediciones en línea, revisión de código y mensajes de commit. Eso hace que el cálculo sea menor que el de un asistente centrado en completaciones, y conviene ver el tamaño antes de elegir un modelo. Supón una jornada laboral de 12 turnos de chat o edición con un promedio de 18,000 tokens de entrada sin caché y 1,200 tokens de salida cada uno: 216,000 tokens de entrada y 14,400 de salida en total. Esas suposiciones son ilustrativas; sustitúyelas por las tuyas antes de elaborar un presupuesto. Las tarifas son los precios actuales del catálogo de Kunavo por millón de tokens.

Son cálculos ilustrativos de tokens, no costes medidos de tareas ni un límite superior de facturación. La tarifa publicada más barata y el coste mínimo para terminar una tarea son afirmaciones distintas: un modelo que necesite un segundo intento para tu revisión puede costar más que uno más caro que acierte a la primera. El importe del catálogo de Kunavo es un mínimo de facturación, no un tope: cuando el upstream informa de su cargo, la factura es el mayor entre el coste del catálogo y el coste del upstream multiplicado por el margen aplicable. Los cargos de caché y cualquier ejecución local quedan fuera de este ejemplo. La recarga mínima es $10 en crédito prepagado, un mínimo de financiación, no una tarifa por tarea ni una suscripción; consulta los detalles de facturación.

Configuración

Kunavo publica una guía de configuración para Continue, pero ninguna para Twinny, y una referencia de configuración publicada no es una prueba de compatibilidad: ninguno de los dos clientes se ha probado en tiempo de ejecución contra este endpoint. Mantén abierta una ruta funcional mientras pruebas una, ejecuta una única tarea acotada y luego lee el cargo que tu cuenta haya registrado. Para Continue, empieza por la guía de integración de Continue y léela junto con las salvedades anteriores. Para Twinny, utiliza el proveedor genérico compatible con OpenAI descrito aquí y el botón Test provider propio de Twinny, que envía una solicitud pequeña para la tarea de ese proveedor y muestra el éxito o el error del servidor junto con la URL que llamó; es la forma más rápida de distinguir una ruta incorrecta de una clave incorrecta. Crea una cuenta de Kunavo cuando estés listo para financiar una clave.

¿Comparas opciones más lejanas? OpenAI-compatible API explica qué transporta y qué no transporta el protocolo, y Cline vs Claude Code compara dos agentes si el modo de agente de Continue es la parte a la que no puedes renunciar.

Preguntas frecuentes

Comprobado el 19 de septiembre de 2026 mediante acceso directo: las API de ambos repositorios de GitHub y sus listas de commits, los dos listados de VS Code Marketplace, las entradas de npm de @continuedev/cli y twinny-server, el listado del plugin de JetBrains, continue.dev y su README, una búsqueda DNS de hub.continue.dev, las páginas de proveedor OpenAI, capacidades y MCP de docs.continue.dev, y las páginas de introducción, proveedores, API alojadas, modelos compatibles, licencias y FAQ de Twinny. No se comprobó ninguna solicitud en tiempo de ejecución de ninguno de los clientes a Kunavo ni el proceso de pago de Twinny. Las tarifas de tokens de Kunavo proceden del catálogo actual; cada ejemplo en dólares es un cálculo ilustrativo de tokens.