９行目のようにインライン予測が出るようになりました。
Gemini Code Assist突然使えなくなった！
2026年6月18日以降、Gemini Code AssistのIDE拡張機能（VS Code / Positron対応）において、個人アカウント（Gemini Code Assist for individuals）による利用が停止されました。企業向けライセンスを除き、公式拡張機能によるインライン補完・チャット機能は個人ユーザーでは利用できなくなっています。
Positron + R信者の私は「じゃあ、GitHub Copilot使えばいいや！」と安易に考えていましたが…。
API連携の罠
API連携の設定はなんだかんだあって難しいことは身に染みてわかっていました。そうは言ってもPositronはVS Codeベースなので、まあそれでも楽だろうと思っていました。しかし、自分でやってもLLMに訊いてもうまくいかない（泣）。ということで早々に諦めました。理由はいくつかあります。
レート制限
Autocompleteはキー入力のたびにAPIを呼ぶため、無料ティアではすぐに制限に達し、実用に耐えません。
補足：「ティア（tier）」とは、サービスや料金プランを段階的に分けた「階層」のことです。無料ティアは課金なしで使える最下層のプランで、1日あたりのリクエスト回数やトークン数に厳しい上限があります。インライン予測のような高頻度呼び出しには不向きです。
レイテンシの問題
クラウド往復の遅延により、ゴーストテキストが表示される前に次の入力が入り、候補が消えてしまうことが頻繁に起きます。Autocompleteは500ms以内に応答しないと実用になりません。
設定の複雑さと衝突
もちろん、設定の複雑さが最大の原因であることは言うまでもありません。
- rolesの明示的な割り当てが必要
- configファイルの重複による衝突
- APIキーの形式の違い
- プレビュー版モデル名の不安定さ
など、複数の落とし穴が存在します。
そう考えると、Gemini Code Assistの連携の手軽さ、そして技術的にいかに優秀だったか、改めて感じさせられました。
ローカルLLM採用への転換
LLMと相談しながら、ローカルLLMへの転換を決断しました。主な理由は以下の3点です。
- 無制限・高速 ローカル実行のためレート制限がなく、ネットワーク遅延もありません。
- データが外部に出ない コードがクラウドに送信されないため、病院データの取り扱いにも安心です。
- コストゼロ APIキー不要・従量課金なし。一度モデルを落とせば以後無料です。
インライン予測（Autocomplete）は「カーソル前後のコードを埋める」FIM（Fill-in-the-Middle）推論を使います。クラウドAPIではレイテンシとレート制限が致命的になるため、ローカル完結が合理的です。
インライン表示のみなら軽いローカルLLMを
Autocompleteは500ms以内に応答しないと、次のキー入力で候補が消えてしまいます。そのため、7B級より1.5B〜3Bの軽量baseモデルが実用上優れています。
| 推奨度 | モデル | サイズ | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 推奨 | qwen2.5-coder:1.5b-base |
約986 MB | FIM最適化・高速・軽量 |
| 可 | qwen2.5-coder:3b |
約2 GB前後 | 精度と速度のバランス |
| 非推奨 | qwen2.5-coder:7b |
約4.7 GB | Chat向き。Autocompleteには重い |
最終的に採用した構成は以下の通りです。
- IDE：Positron（VS Code互換）
- 拡張機能：Continue.dev（Open VSX版）
-
ローカルLLM：Ollama +
qwen2.5-coder:1.5b-base - 役割：Autocomplete専用（インライン予測のみ）
Chat/Editが必要な場合は、別途Gemini APIやより大きなローカルモデルをrolesに追加可能ですが、今回はインライン予測に特化した最小構成としました。
セットアップ手順
以下は、別端末のPositronでContinue + Ollamaによるインライン予測をゼロから有効にする手順です。所要時間は約15分、ダウンロード量は約986 MB、費用は無料です。
.continue 内に1つだけにすること。複数あると衝突してconfig errorになります。
1. Ollamaをインストール
公式サイト https://ollama.com/download からダウンロードしてインストールします。Windowsではインストール後に自動でサービスとして起動します。
PowerShellを開いて確認：
ollama --version2. 補完用モデルをダウンロード
インライン予測に最適な軽量baseモデルを取得します。base版は穴埋め補完（FIM）に強く、高速です。
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b-baseダウンロード完了後、認識されているか確認：
ollama list一覧に qwen2.5-coder:1.5b-base が出れば成功です。
3. PositronにContinue拡張機能を導入
Positron左側の「拡張機能」アイコンをクリック → 検索欄に Continue と入力 → 「Continue - open-source AI code agent」を選んでインストール（Open VSX版）します。
4. 設定ファイルを開く
コマンドパレット（Ctrl + Shift + P）を開き、次を実行：
Continue: Open Config Fileこれで開いたファイルこそ、Continueが実際に読み込む設定ファイルです。
5. 設定内容をこの通りに全文置き換え
開いたファイルの中身をすべて削除し、以下を貼り付けます。YAMLはインデント（半角スペース）が命なので崩さないこと。タブ文字・全角スペースは厳禁です。
name: Main Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
name: Qwen Coder Autocomplete
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:1.5b-base
apiBase: http://127.0.0.1:11434
roles:
autocompleteインデントの目安：
-
- name:の前 = スペース2つ -
provider:等 = スペース4つ -
- autocomplete= スペース6つ
貼り付けたら保存（Ctrl + S）します。
6. 設定ファイルが1つだけか確認（つまずきポイント）
エクスプローラーのアドレスバーに次を入力してEnter：
%USERPROFILE%\.continueこの中と agents フォルダに、余分なyaml（new-config.yaml やgpt-5・Claudeのサンプルが入ったもの）があれば削除してください。手順5で編集したファイルだけを残します。
7. エディタ本体の設定を確認
Ctrl + , で設定を開き、検索欄に editor.inlineSuggest.enabled と入力。チェックがオンになっていることを確認します（オフだと候補が生成されても画面に出ません）。
8. 再読み込みして動作確認
コマンドパレット（Ctrl + Shift + P）で次を実行：
Developer: Reload Window下部ステータスバーが「Continue」だけの表示（config errorが無い状態）になっていることを確認。RやPythonのファイルを開いてコードを数文字入力すると、薄いグレーのゴーストテキストが出ます。Tabで確定、Escでキャンセルです。
うまくいかない時の確認
| 症状 | 対処 |
|---|---|
| config errorが出る | yamlのインデント崩れ、または設定ファイルが複数ある。手順5と6を再確認。 |
| 「インライン候補は利用できません」 | Ollamaが停止している。PowerShellで ollama list を実行し、動作を確認。 |
| 再起動後に出なくなる | Ollamaが自動起動していない。WindowsのスタートアップにOllamaを登録すると安定。 |
| 他の補完拡張と競合 | GitHub Copilot等が有効なら一時的に無効化する。 |
まとめ
Gemini Code Assistの個人利用停止をきっかけに、API連携の限界を痛感し、ローカルLLM（Ollama + 軽量baseモデル）によるインライン予測環境を構築しました。
- インライン予測専用なら1.5Bクラスの軽量モデルで十分実用的
- 設定ファイルの重複とYAMLインデントが最大のつまずきポイント
- データが外部に出ない・コストゼロ・高速というメリットは大きい
同じようにPositronやVS CodeでGemini Code Assistの代替を探している方の参考になれば幸いです。
ご質問や改善点があれば、コメントでお知らせください。