qwen-oauth বন্ধের পর Qwen Code: JoinGonka Gateway-এর মাধ্যমে কাজ

ধাপ ১: Qwen Code ইনস্টল করুন। প্রজেক্টের README-তে দেওয়া অফিসিয়াল পদ্ধতিগুলো:

# Linux and macOS: standalone build with its own Node.js
curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.ps1 | iex

# npm (requires Node.js 22 or newer)
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# Homebrew
brew install qwen-code

স্ক্রিপ্টটি কমান্ডটি ~/.local/bin/qwen-এ রেখে দেয় এবং প্রয়োজনে শেল কনফিগারেশন ফাইলে পাথটি যোগ করে দেয়। টার্মিনালটি আবার খুলে যাচাই করুন: qwen --version।

ধাপ ২: কী সংগ্রহ করুন। gate.joingonka.ai/register-এ রেজিস্টার করুন, ঠিকানা যাচাই করুন এবং "API-কী" সেকশনে jg- প্রিফিক্সসহ একটি কী তৈরি করুন।

ধাপ ৩: ইনস্টলার চালান।

npx @joingonka/setup --tool qwen-code

ইনস্টলারটি কীটি জানতে চাইবে (কমান্ড লাইনের আর্গুমেন্টে এটি দেওয়া হয় না, যাতে শেল হিস্টোরিতে জমা না পড়ে) এবং ~/.qwen/settings.json সম্পাদনা করবে — Qwen Code-এর ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী "একটি ফাইলেই" সব কনফিগার করার জন্য প্রস্তাবিত ফাইল:

• কীটি সরাসরি ফাইলের env ব্লকে JOINGONKA_API_KEY নামে লিখে দেবে — নিজস্ব /auth কমান্ডও ঠিক সেখানেই কী রাখে; ফাইলটি 600 পারমিশন পাবে, শেলের এনভায়রনমেন্ট বদলাবে না;
• নেটওয়ার্কের মডেলগুলো modelProviders.openai তালিকায় যোগ করবে — গেটওয়ের ঠিকানা, আসল কনটেক্সট উইন্ডো ও উত্তরসীমাসহ; এই তালিকায় আপনার অন্যান্য প্রোভাইডারের এন্ট্রিগুলো অক্ষত থাকবে;
• যদি অথ টাইপ বেছে না নেওয়া হয় বা এখনও বন্ধ হয়ে যাওয়া qwen-oauth-কে দেখায়, তবে সেটি openai-তে বদলে দেবে এবং DeepSeek V4 Flash-কে ডিফল্ট মডেল বানাবে; অন্য কোনো কার্যকর অথ টাইপ — anthropic, gemini, vertex-ai — --model ফ্ল্যাগ ছাড়া হাত দেবে না;
• আগের ফাইলের একটি কপি সংরক্ষণ করবে, কমেন্ট ও বাকি সেটিংসে হাত দেবে না, আর শেষে গেটওয়েতে একটি লাইভ রিকোয়েস্ট পাঠিয়ে জানাবে কী, ঠিকানা ও মডেল গ্রহণ করা হয়েছে কি না।

qwen-oauth থাকা একটি ইনস্টলেশনে আউটপুট এমন দেখাত (সংক্ষেপিত):

Configured ~/.qwen/settings.json
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1
Default model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (replaces qwen-oauth — that free tier was discontinued on 2026-04-15)
Switched Qwen Code to JoinGonka (auth type "openai") — this replaced your previous auth type "qwen-oauth".
To go back: run /auth (and /model) inside Qwen Code, or restore ~/.qwen/settings.json.bak.2026-09-23T04-22-32-159Z.
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

--model ফ্ল্যাগ দিয়ে অন্য ডিফল্ট মডেল ঠিক করা যায়: সংক্ষিপ্ত রূপ glm, minimax বা সম্পূর্ণ আইডেন্টিফায়ার; স্পষ্টভাবে দেওয়া মডেল সর্বদা লেখা হয়। নন-ইন্টারঅ্যাকটিভ মোড এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল থেকে কী নেয়:

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool qwen-code --model glm --non-interactive

QWEN_HOME ভেরিয়েবলের মাধ্যমে সরানো ডিরেক্টরিটি ইনস্টলার নিজেই খুঁজে বের করে। আবার চালালে মডেল ক্যাটালগ আপডেট হবে, তবে আপনার বেছে নেওয়া নেটওয়ার্ক মডেলটি অপরিবর্তিত থাকবে: Kept your current default model।

ইনস্টলার যা করে, তার সবকিছুই হাতে লেখা যায়। ফাইলটি — ~/.qwen/settings.json (বা $QWEN_HOME/settings.json); Qwen Code এটি কমেন্টসহ JSON হিসেবে পড়ে। Gonka নেটওয়ার্কের জন্য সম্পূর্ণ কার্যকর কনফিগারেশন:

{
  "env": { "JOINGONKA_API_KEY": "jg-your-key" },
  "modelProviders": {
    "openai": [
      { "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "name": "DeepSeek V4 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 380000, "samplingParams": { "max_tokens": 32768 } } },
      { "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash", "name": "GLM 5.3 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 390000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } },
      { "id": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "name": "MiniMax M2.7 (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 200000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } }
    ]
  },
  "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } },
  "model": { "name": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1" }
}

কী কোথায় রাখবেন। envKey-এর ভেরিয়েবলের মান Qwen Code এই ক্রমে খোঁজে: শেলের এনভায়রনমেন্ট, তারপর প্রথম পাওয়া .env (.qwen/.env বা বর্তমান ডিরেক্টরি থেকে উপরে .env, এরপর ~/.qwen/.env এবং ~/.env) এবং সবশেষে ফাইলের env ব্লক। এখানেই প্রধান ফাঁদ: শেলে এক্সপোর্ট করা পুরোনো মানের JOINGONKA_API_KEY ফাইলটিকে ছাপিয়ে যাবে — আমরা ইচ্ছাকৃতভাবে এটি পরীক্ষা করে settings.json-এ সঠিক কী থাকা সত্ত্বেও 401 Invalid API key পেয়েছি। ইনস্টলার এনভায়রনমেন্টে ভিন্ন মান দেখলে সতর্ক করে।

আর প্রকল্প নিয়ে একটি সতর্কতা: নিজস্ব modelProviders সহ প্রকল্পের .qwen/settings.json হোম ডিরেক্টরির তালিকা পরিপূরক নয়, বরং প্রতিস্থাপন করে — এমন প্রকল্পের ভেতরে গেটওয়ের মডেলগুলো /model থেকে হারিয়ে যাবে। প্রকল্প ফাইলে কী রাখা উচিত নয়: এটির সাথে সেটিও রিপোজিটরিতে চলে যাবে।

modelProviders-এর পরিবর্তন চালু সেশন পুনরায় শুরু ছাড়াই গ্রহণ করে — শুধু /model আবার খুললেই যথেষ্ট। এডিটর ছাড়া একই কাজ করে /auth → Custom Provider উইজার্ড।

Qwen Code-এর দুটি স্বাধীন পছন্দ রয়েছে: অথরাইজেশন টাইপ — কোন প্রোটোকল চালু করতে হবে এবং কী থেকে কি (keys) নিতে হবে — এবং মডেল। টাইপটি security.auth.selectedType-এ সংরক্ষিত থাকে এবং ইনস্টলার কীভাবে কাজ করবে তা এর উপর নির্ভর করে:

সেশনের ভেতরে /model কমান্ডটি মডেল পরিবর্তন করে। আমাদের রান-এ এটি প্রোটোকল ট্যাগ সহ গেটওয়ের সমস্ত এন্ট্রি দেখিয়েছে, এবং তালিকার নিচে — কনটেক্সট উইন্ডো, অ্যাড্রেস এবং কী (key) সহ ভেরিয়েবলের নাম দেখিয়েছে:

Select Model

  1. [openai] MiniMax M2.7 (Gonka) (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)
› 2. [openai] DeepSeek V4 Flash (Gonka) (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731)
  3. [openai] GLM 5.3 Flash (Gonka) (zai-org/GLM-5.3-Flash)

Modality:       text-only
Context Window: 380,000 tokens
Base URL:       https://gate.joingonka.ai/v1
API Key:        JOINGONKA_API_KEY

/model থেকে নির্বাচনটি সেশনের মধ্যে সংরক্ষিত থাকে। এককালীন লঞ্চের জন্য মডেলটি আইডি সহ -m ফ্ল্যাগ সেট করে: qwen -m zai-org/GLM-5.3-Flash। প্রম্পট এবং পারমিশন ক্লাসিফায়ারের জন্য একটি আলাদা লাইটওয়েট মডেল /model --fast কমান্ড দ্বারা সেট করা হয়; যতক্ষণ এটি উপলব্ধ না থাকে, প্রধান মডেলটিই এই কাজটি করে।

কোন মডেলটি বেছে নেবেন। নেটওয়ার্কের সমস্ত মডেলের দাম একই, তাই পছন্দটি নির্ভর করে আচরণের ওপর। Qwen Code 0.24.4-এ একই কাজ করার সময় তারা এভাবে কাজ করেছে — একটি ফাইল পড়া এবং একটি ত্রুটি খুঁজে বের করা (২৩ সেপ্টেম্বর ২০২৬ তারিখে যাচাইকৃত):

GLM-5.3 Flash-এ রিজনিং। ইনস্টলার প্রতিটি মডেলকে samplingParams নির্ধারণ করে, এবং এক্ষেত্রে Qwen Code অনুরোধে রিজনিং লেভেল যোগ করে না: /effort কমান্ডটি নেটওয়ার্ক মডেলগুলোর কাছে পৌঁছায় না এবং GLM-5.3 Flash সবসময় চিন্তা করে (think)। যদি সুইচের প্রয়োজন হয়, সরাসরি মডেল এন্ট্রিতে লেভেলগুলো ঘোষণা করুন:

{
  "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
  "capabilities": {
    "reasoning": { "profile": "openai-effort", "efforts": ["low", "high"], "defaultEffort": "high" }
  },
  …
}

তখন Qwen Code reasoning_effort পাঠানো শুরু করবে এবং GLM-5.3 Flash-এর ক্ষেত্রে low ভ্যালুটি সম্পূর্ণভাবে রিজনিং বন্ধ করে দেয় — বিস্তারিত মডেল ওভারভিউ-এ দেখুন। "defaultEffort": "low" সহ আমাদের রান-এ Qwen Code reasoning_effort: "low" পাঠিয়েছে এবং মডেলটি কোনো রিজনিং ব্লক ছাড়াই উত্তর দিয়েছে।

সবচেয়ে দ্রুত পরীক্ষা — একক রান। একটি খালি ডিরেক্টরিতে calc.py রাখুন যাতে একটি যোগ ফাংশন আছে যা আসলে বিয়োগ করে, এবং বাগ খুঁজে বের করতে বলুন:

qwen -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

এজেন্টকে নিজেই পড়ার টুল কল করতে হবে এবং সারমর্ম বলে দিতে হবে। GLM-5.3 Flash এভাবে উত্তর দিয়েছিল (-m zai-org/GLM-5.3-Flash দিয়ে চালিয়ে):

Yes, there is a bug: the `add` function subtracts instead of adding (`return a - b`), so `print(add(2, 3))` prints `-1` instead of `5`.

ইন্টারফেসে (qwen আর্গুমেন্ট ছাড়া) হেডার নির্বাচিত মডেল দেখাবে — API Key | DeepSeek V4 Flash (Gonka), — এবং একই অনুরোধ এভাবে কাজ করবে:

> Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug.
  ✓ Read calc.py, README.md

  ◆ Yes, calc.py has a bug: the add function returns the difference (a - b) instead of the sum (a + b). …

  ➜ demo · DeepSeek V4 Flash (Gonka) · 380.0k Context 5.1% used

/stats কমান্ড মডেল অনুযায়ী অনুরোধ ও টোকেন দেখাবে, আর গেটওয়ে ড্যাশবোর্ডে একই খরচ «ইউজ» বিভাগে দেখা যাবে।

-p-তে অনুমোদন মোড। ফ্ল্যাগ ছাড়া একক রান Ask Permissions মোডে চলে: নিশ্চিত করার কেউ নেই, তাই যে টুলগুলোর অনুমতি দরকার — শেল কমান্ড, ফাইল সম্পাদনা এবং লেখা — সেগুলো মডেলকে দেওয়া হয় না। ls চালানোর অনুরোধে আমাদের রানে এজেন্ট বলেছিল যে তার এমন কোনো টুল নেই। সম্পাদনার জন্য --approval-mode auto-edit যোগ করুন, কমান্ডের জন্য — --yolo; শেষেরটি Qwen Code এই সতর্কবার্তা দেয় যে স্যান্ডবক্স চালু নেই।

কিছু ভুল হলে, রোগ নির্ণয় সাধারণত বার্তা থেকেই পড়া যায়:

এজেন্ট চ্যাট থেকে ভিন্নভাবে টোকেন খরচ করে: Qwen Code আপনার প্রতিটি বাক্যের সাথে একটি সিস্টেম প্রম্পট এবং টুলের বিবরণ যোগ করে এবং কাজটি সম্পন্ন করতে একাধিক ধাপের প্রয়োজন হয়। আমাদের পরীক্ষায়, প্রতিটি qwen -p অনুরোধে মূল কাজের আগেই প্রায় ১৩ হাজার ইনপুট টোকেন খরচ হয়েছে এবং "ফাইলটি পড়ুন, ভুলটি খুঁজুন" কাজটিতে দুটি ধাপ ও প্রায় ২৭ হাজার টোকেন লেগেছে। ইন্টারফেসে টুলের সংখ্যা বেশি থাকে এবং Qwen Code উত্তর দেওয়ার পর একই মডেল দিয়ে কিছু ব্যাকগ্রাউন্ড বা সার্ভিস অনুরোধ করে — উদাহরণস্বরূপ, পরবর্তী বার্তার পরামর্শ: /stats একই কাজের জন্য ৪টি অনুরোধ এবং প্রায় ৭৯ হাজার ইনপুট টোকেন দেখিয়েছে।

JoinGonka Gateway-এর মাধ্যমে টোকেনের খরচ প্রতি মিলিয়নে ইনপুটের জন্য $0.0069 এবং আউটপুটের জন্য $0.021 — এই দাম নেটওয়ার্কের সকল মডেলের জন্য সমান এবং এই পৃষ্ঠায় সরাসরি উৎস থেকে আপডেট করা হয়।

ডানদিকের কলামের হিসাব ২০২৬ সালের সেপ্টেম্বরের দাম অনুযায়ী। তুলনার জন্য — Qwen Code-এ মডেলের জন্য যেভাবে পেমেন্ট করা যায়:

যেখানে প্রয়োজন নেই সেখানে সার্ভিস অনুরোধগুলো বন্ধ করা যায়: পরবর্তী বার্তার পরামর্শের জন্য — "ui": { "enableFollowupSuggestions": false }, ব্যাকগ্রাউন্ড অটো-মেমরির জন্য — "memory": { "enableManagedAutoMemory": false, "enableManagedAutoDream": false }। সঠিক খরচ এবং ব্যালেন্স ক্যাবিনেটের "Usage" এবং "Billing" সেকশনে দেখা যাবে। কেন ডিফল্ট হিসেবে DeepSeek V4 Flash নির্বাচন করা হয়েছে, তা মডেলের রিভিউতে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে।

অনুমোদনের মোড (Approval Modes)। Qwen Code ইন্টারফেসে Auto মোডে শুরু হয়: প্রোজেক্টের ভেতরে পড়া, খোঁজা এবং পরিবর্তনের অনুমতি দেওয়া থাকে, কিন্তু শেল কমান্ড এবং অন্যান্য ঝুঁকিপূর্ণ কাজের জন্য ক্লাসিফায়ার মডেলকে আলাদাভাবে অনুরোধ করা হয়। অন্য মোডগুলো — Plan, Ask Permissions, Auto-Edit এবং YOLO — Shift+Tab (Windows-এ Tab) অথবা /approval-mode কমান্ড দিয়ে পরিবর্তন করা যায়; ডিফল্ট মোড tools.approvalMode কী দিয়ে নির্ধারণ করা হয়।

ব্যাকগ্রাউন্ডে কাজ। ডিফল্টভাবে Qwen Code অটো-মেমরি ব্যবহার করে: কথোপকথনের পর ব্যাকগ্রাউন্ডে প্রোজেক্ট এবং আপনার পছন্দ সম্পর্কে নোট সংগ্রহ করে এবং দিনে একবার তা পরিষ্কার (Dream) করে — একই মডেল ব্যবহার করে। একবারের প্রসেসিংয়ে এটি স্পষ্ট বোঝা যায়: qwen -p উত্তর দেওয়ার পরেও কয়েক মিনিট চালু থাকতে পারে যতক্ষণ ব্যাকগ্রাউন্ড টাস্কটি মডেলের জন্য অপেক্ষা করে। স্ক্রিপ্ট এবং CI-এর জন্য অটো-মেমরি বন্ধ করুন (উপরে উল্লিখিত কীগুলো ব্যবহার করে) এবং সীমা নির্ধারণ করুন: --max-wall-time, --max-session-turns, --max-tool-calls।

ছবি। নেটওয়ার্কের মডেলগুলো শুধুমাত্র টেক্সট ভিত্তিক (/model-এ Modality: text-only)। স্ক্রিনশটের জন্য /model --vision কমান্ড দিয়ে অন্য প্রোভাইডারের একটি মডেল সেট করুন: এটি ছবিটিকে টেক্সটে রূপান্তর করবে, আর তারপর মূল মডেলটি কাজ চালিয়ে যাবে।

পরিসংখ্যান। Qwen Code ডিফল্টভাবে বেনামী ব্যবহারের পরিসংখ্যান পাঠায়; এটি বন্ধ করতে ব্যবহার করুন "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false }। গেটওয়ে প্রম্পট বা উত্তরের বিষয়বস্তু সংরক্ষণ করে না — শুধুমাত্র খরচের হিসাব রাখে।

নেটওয়ার্কের অন্যান্য অংশীদার। যেসব ল্যাবরেটরির মডেল নেটওয়ার্কটি হোস্ট করে, তাদের নিজস্ব এজেন্টও রয়েছে: DeepSeek-এর জন্য DeepSeek Harness, MiniMax-এর জন্য MiniMax Code, এবং GLM-এর নির্মাতা Z.ai-এর জন্য ZCode। এরা সবাই একই গেটওয়ে এবং কী ব্যবহার করে এবং একটি ব্যালেন্স থেকেই খরচ করে।