Twinny ou Continue : ce qui a changé et lequel utiliser maintenant

Twinny et Continue ne se disputent plus le même rôle : Continue est un logiciel terminé qui fonctionne encore, tandis que Twinny est un outil plus spécialisé qui continue d’évoluer. Le titre de la page de continue.dev indique « Continue (acquired by Cursor) » et son README précise que le dépôt n’est plus activement maintenu et est en lecture seule, tandis que Twinny a publié les versions 4.1.1, 4.1.2 et 4.1.3 le même jour, le 2026-09-18. Mais Twinny n’intègre délibérément ni mode agent ni outils MCP : il remplace une partie de ce que faisait Continue, pas la totalité.

Commençons par une clarification, car ce nom est très répandu. Deux entreprises sans lien utilisent le nom Twinny : une plateforme espagnole d’automatisation d’entreprise à twinny.es et une entreprise coréenne de robotique à twinny.ai, toutes deux actives lors de la vérification du 19 septembre 2026. Leurs prix et financements respectifs n’ont pas leur place sur cette page. Le produit traité ici est l’extension VS Code disponible sur twinny.dev, publiée sous le nom rjmacarthy.twinny depuis le dépôt twinnydotdev/twinny, et documentée sur twinny-docs.

Ce qui est réellement arrivé à Continue

En bref, le produit a pris fin, mais pas le code. Le README de Continue l’indique clairement : le dépôt « n’est plus activement maintenu et est en lecture seule pour tous les utilisateurs ». La description meta de la page d’accueil tient en une phrase : Continue a été racheté par Cursor. Lecture seule ne signifie toutefois pas archivé, et c’est la distinction que la plupart des articles passent à côté.

Toutes les lignes ont été vérifiées le 19 septembre 2026. Deux éléments méritent d’être soulignés avant toute planification. Premièrement, le README indique que la version finale 2.0.0 couvrait l’extension VS Code, la CLI et le plugin JetBrains, mais les artefacts publiés la contredisent sur deux des trois points : la CLI ne dépasse jamais 1.5.47 et le plugin JetBrains ne dépasse jamais 1.0.67. Ce guide signale cette divergence sans l’expliquer, car aucune source primaire ne l’explique. Deuxièmement, la survie du site de documentation après la disparition du hub constitue un piège bien réel : docs.continue.dev enseigne encore la syntaxe uses: <owner>/<slug> pour récupérer un modèle ou une règle depuis un hôte qui ne se résout plus. Un config.yaml entièrement local, avec des entrées provider, apiBase et apiKey explicites, est désormais la seule structure dont la résolution soit garantie.

Qui devrait choisir lequel

Choisissez Twinny si, dans Continue, vous faisiez principalement de l’autocomplétion, du chat sur votre code, des modifications en ligne, des revues et des messages de commit — et que vous souhaitez utiliser une base de code encore activement développée. Le dépôt est sous licence MIT, n’est pas archivé, et ses commits les plus récents au 19 septembre 2026 étaient les mises à jour vers les versions 4.1.1 à 4.1.3, toutes datées du 2026-09-18. Choisissez-le en particulier si vous exécutez les modèles sur votre propre matériel : toute la conception de Twinny est centrée sur un serveur local, et son autocomplétion fill-in-the-middle fonctionne bien avec un modèle de base de 1.5B à 7B.

Choisissez Continue, ou plutôt conservez-le, si vous dépendez d’une fonctionnalité absente de Twinny. Le mode agent et les serveurs d’outils MCP en sont l’exemple le plus clair — la documentation MCP de Continue indique que MCP « ne peut être utilisé qu’en mode agent », de sorte que les deux vont de pair. La CLI et le plugin JetBrains constituent l’autre cas : Twinny nécessite Visual Studio Code 1.93 ou une version ultérieure, ou une version compatible telle que VSCodium, et ne fournit ni client en ligne de commande ni édition JetBrains. Une installation figée de Continue continue de fonctionner ; elle ne s’améliorera simplement plus.

Le véritable clivage réside dans le modèle d’exécution, et il ne s’agit pas d’un manque de fonctionnalités qu’une version pourrait combler. La FAQ de Twinny répond « Does twinny run an agent that edits my files on its own? » par « Non. Chaque modification résulte d’une demande de votre part et peut être examinée avant d’être conservée : une suggestion que vous acceptez, une différence que vous acceptez, une commande que vous confirmez. C’est intentionnel. » Si vous utilisiez Continue pour déléguer une tâche en plusieurs étapes et en examiner le résultat, Twinny constitue une régression que vous ressentirez dès le premier jour. Si vous utilisiez Continue en mode chat et modification et trouviez le mode agent déconcertant, Twinny offre le même flux de travail sans la partie dont vous ne vouliez pas.

Le coût de migration est faible, mais pas nul. Continue place chaque modèle dans un seul fichier YAML avec une liste de rôles ; Twinny n’a aucun fichier de configuration et crée les fournisseurs un rôle à la fois dans la barre latérale, de sorte qu’une entrée Continue portant trois rôles devient jusqu’à trois fournisseurs Twinny. Rien dans Twinny ne lit une configuration Continue. Comptez environ une heure pour la réécriture, plus la reconstruction de l’index de l’espace de travail — les vecteurs issus de modèles d’embeddings différents ne sont pas compatibles, donc changer de modèle d’embeddings implique de réindexer.

En matière de coût, les deux clients sont gratuits et aucun des deux ne constitue la facture. Continue n’a aucun prix : continue.dev n’a plus de page tarifaire, et la seule information de sa FAQ concernant le logiciel est que le code source Apache-2.0 et la documentation restent disponibles sur GitHub. L’extension Twinny est sous licence MIT et gratuite, mais c’est sa passerelle d’équipe qu’un montant concerne, et il est facile de confondre les deux aspects.

Fonctionnalités et licence, côte à côte

Informations tirées des deux fiches du Marketplace, des dépôts et de la documentation des projets le 19 septembre 2026. Les nombres d’installations évoluent quotidiennement et témoignent de l’historique, pas de l’utilisation actuelle — Continue a accumulé son total en trois ans en tant que produit maintenu. Notez également que la description d’une ligne de Twinny sur le Marketplace (« Locally hosted AI code completion plugin for vscode ») et sa description GitHub sont toutes deux antérieures au positionnement de twinny.dev, qui met désormais en avant la passerelle d’équipe. Les articles plus anciens décrivant le réseau pair-à-pair « Symmetry » de Twinny parlent d’une fonctionnalité supprimée ; sa FAQ indique que Symmetry a été supprimé et remplacé par Devices, qui ne relie que vos propres machines.

Ce que coûte chacun

Les prix des forfaits Twinny proviennent de sa page sur les licences et les sièges, consultée le 19 septembre 2026 ; la situation de Continue provient directement de continue.dev. Deux réserves importantes. Un siège correspond à une clé d’accès active plutôt qu’à une personne, et la révocation d’une clé libère immédiatement le siège. En outre, il s’agit de prix publiés, non de prix vérifiés lors d’un achat par ce guide — le site désigne rjmacarthy.xyz comme émetteur de la licence, et l’entité vendeuse qui se trouve derrière n’a pas été étudiée. La comparaison présentée sur la propre page d’accueil de Twinny cite également un montant « typically $19–39 » par siège pour les assistants hébergés ; il s’agit de son argumentaire marketing, pas d’un chiffre vérifié ici.

Ce que chaque client peut atteindre via une passerelle compatible avec OpenAI

C’est ici que les deux outils cessent d’être interchangeables d’une manière qu’aucun tableau de fonctionnalités ne montre. Tous deux répartissent le travail entre plusieurs rôles, et seuls certains rôles peuvent communiquer avec une passerelle chat-completions.

Le chat est compatible sur le papier. La présentation des fournisseurs de Twinny indique que, pour le chat, le chemin d’API correspond à la base et que Twinny ajoute /chat/completions, de sorte qu’un chemin d’API /v1 associé à api.kunavo.com correspond à la route utilisée par Kunavo. Le point délicat est le préréglage choisi : la page des API hébergées de Twinny indique que le chat avec une API hébergée « passe par le SDK du fournisseur vers son point de terminaison fixe ; les champs du nom d’hôte, du port et du chemin sont donc masqués ». Les préréglages OpenAI et Anthropic demandent toujours une clé — ils l’envoient à ce fournisseur, et non à une adresse de votre choix, raison pour laquelle une clé de passerelle n’y a pas sa place. Les champs d’adresse restent visibles dans les préréglages de serveur local, et le préréglage générique « OpenAI-compatible server » est celui prévu pour un serveur pour lequel Twinny ne fournit aucun préréglage. Collez https://api.kunavo.com/v1 dans Hostname et le formulaire le sépare pour vous en protocole, hôte, port et chemin ; la clé est envoyée dans un en-tête Authorization: Bearer.

L’autocomplétion n’est pas compatible, pour deux raisons indépendantes. Le préréglage générique de Twinny utilise une route de type /v1/completions, et Kunavo ne possède aucune route de ce type — son API ne comporte pas de point de terminaison legacy de complétion de texte, uniquement /v1/chat/completions et les autres surfaces reposant sur le chat. Par ailleurs, la page des modèles pris en charge de Twinny précise explicitement que seuls les modèles entraînés avec des tokens fill-in-the-middle peuvent compléter entre ce qui se trouve avant et après le curseur, et que les modèles instruct « ont tendance à bavarder ou à expliquer au lieu de compléter ». Le catalogue de Kunavo comprend des modèles instruct et chat ; aucun n’est un modèle de base fill-in-the-middle. Un seul de ces deux blocages suffit à trancher. Les propres recommandations de Continue pour l’autocomplétion vont dans le même sens sans reprendre la terminologie de Twinny : pour ce rôle, elles recommandent Codestral et Qwen2.5-Coder en 1.5B et 7B, et avertissent que les modèles de type thinking ne sont pas adaptés. Fournissez l’autocomplétion depuis un petit modèle local — c’est de toute façon la configuration recommandée par les deux projets.

Kunavo ne fournit aucun embedding. Aucun modèle du catalogue ne propose le point de terminaison d’embeddings, donc /v1/embeddings résout un modèle puis rejette la requête. Dirigez le fournisseur d’embeddings de Twinny, ou le rôle embed de Continue, vers un serveur local ou un fournisseur d’embeddings externe. La documentation de Twinny recommande nomic-embed-text à cette fin.

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

Deux remarques sur ce bloc. provider: openai désigne le protocole filaire plutôt que le fournisseur ; il s’applique donc à tout point de terminaison qui implémente /v1/chat/completions. Et la ligne capabilities est l’élément le moins évident : la documentation de Continue sur les capacités indique qu’il détecte tool_use à partir du fournisseur et du nom du modèle, et que « vous ne pouvez pas remplacer l’autodétection — vous pouvez seulement ajouter des capacités ». Une passerelle qui fournit un identifiant non reconnu par le tableau de Continue n’obtient aucun tool_use, et la page des capacités indique que l’indisponibilité du mode agent est précisément la conséquence de cette situation ; l’ajout de la ligne l’active, et rien ne permet ensuite de la désactiver. Notez également que la propre page de configuration Continue de Kunavo fournit une seconde entrée utilisant un modèle chat dans le rôle autocomplete. Cette configuration n’a été testée en conditions réelles par personne selon les informations disponibles, et les modèles que recommandent les propres indications de Continue sur l’autocomplétion pour ce rôle sont des modèles de complétion de code plutôt que des modèles chat — traitez-la avec la prudence décrite dans cette section, et non comme une recette vérifiée.

Estimation concrète des tokens pour les tâches reposant sur le chat

Comme l’autocomplétion ne peut pas atteindre la passerelle, la facture de tokens de l’un ou l’autre client avec Kunavo concerne uniquement le trafic de chat : réponses de chat, modifications en ligne, revues de code et messages de commit. Le calcul est donc plus réduit que celui d’un assistant axé sur la complétion, et il vaut la peine d’en voir l’ordre de grandeur avant de choisir un modèle. Supposons une journée de travail comprenant 12 échanges de chat ou de modification, avec une moyenne de 18 000 tokens d’entrée non mis en cache et 1 200 tokens de sortie chacun — soit 216 000 tokens d’entrée et 14 400 tokens de sortie au total. Ces hypothèses sont illustratives ; remplacez-les par les vôtres avant d’établir un budget. Les tarifs sont les prix actuels du catalogue Kunavo par million de tokens.

Il s’agit d’un calcul illustratif de tokens, pas de coûts de tâches mesurés ni d’un plafond de facturation. Le tarif affiché le plus bas et le coût minimal pour terminer une tâche sont deux affirmations différentes : un modèle qui nécessite une seconde tentative pour votre revue peut coûter plus cher qu’un modèle plus coûteux qui réussit du premier coup. Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu’un plafond — lorsque le fournisseur amont transmet son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût amont multiplié par la majoration applicable. Les frais de cache et tout ce que vous exécutez localement ne sont pas inclus dans cet exemple. Le rechargement minimal est de $10 en crédit prépayé, un minimum de financement plutôt que des frais de tâche ou un abonnement ; consultez les détails de facturation.

Configuration

Kunavo publie un guide de configuration pour Continue, mais aucun pour Twinny, et une référence de configuration publiée ne constitue pas un test de compatibilité — aucun des deux clients n’a été testé en conditions réelles avec ce point de terminaison. Gardez une route fonctionnelle ouverte pendant vos essais, exécutez une seule tâche limitée, puis consultez le montant enregistré par votre compte. Pour Continue, commencez par le guide d’intégration de Continue et lisez-le avec les réserves ci-dessus. Pour Twinny, utilisez le fournisseur générique compatible avec OpenAI décrit ici ainsi que le bouton Test provider de Twinny, qui envoie une petite requête pour le rôle de ce fournisseur et affiche soit la réussite, soit l’erreur du serveur accompagnée de l’URL appelée — c’est le moyen le plus rapide de distinguer un chemin incorrect d’une clé incorrecte. Créez un compte Kunavo lorsque vous êtes prêt à approvisionner une clé.

Vous comparez d’autres solutions ? L’API compatible avec OpenAI explique ce que le protocole transporte ou non, et Cline vs Claude Code compare deux agents si le mode agent de Continue est la fonctionnalité à laquelle vous ne pouvez pas renoncer.

Questions fréquentes

Vérifié le 19 septembre 2026 par consultation directe : les API des deux dépôts GitHub et leurs listes de commits, les deux fiches du VS Code Marketplace, les entrées npm de @continuedev/cli et twinny-server, la fiche du plugin JetBrains, continue.dev et son README, une résolution DNS de hub.continue.dev, les pages de docs.continue.dev consacrées au fournisseur OpenAI, aux capacités et à MCP, ainsi que les pages d’introduction, des fournisseurs, des API hébergées, des modèles pris en charge, des licences et de la FAQ de Twinny. Non vérifié : toute requête réelle de l’un ou l’autre client vers Kunavo, ainsi que le paiement de Twinny. Les tarifs des tokens Kunavo proviennent du catalogue actuel ; chaque exemple en dollars ici est un calcul illustratif de tokens.