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Tools
Kilo Code + Gonka AI – KI-Agent in VS Code
Kilo Code ist eine Open-Source-KI-Agenten-Erweiterung für VS Code, die autonom Code schreibt und bearbeitet, Befehle im Terminal ausführt und Dutzende von Dateien gleichzeitig liest und korrigiert. Das Projekt vereint die Stärken von Cline und Roo Code und wird als einheitliche Agentenplattform entwickelt: Neben der IDE-Erweiterung gibt es Varianten für JetBrains und CLI. Das Hauptmerkmal sind die Modi (Agents): Code (schreibt Code), Plan (auch Architect genannt – plant die Architektur ohne Änderungen), Debug (sucht nach Fehlerursachen) und Ask (beantwortet Fragen zum Projekt). Eigene Modi können ebenfalls erstellt werden.
Das Problem ist dasselbe wie bei jedem Agenten – der Token-Verbrauch. Kilo Code sendet den Kontext von Dateien, die Ausgabe von Befehlen, den Verlauf der Schritte an das Modell; für eine Aufgabe können leicht 10–100 Mio. Token verbraucht werden. Bei Anthropic-Preisen (3–15 $ pro 1 Mio.) sind das 30–1500 $ pro Sitzung – für die tägliche Arbeit unpraktisch.
JoinGonka Gateway senkt die Kosten um Hunderte und Tausende von Malen: dieselbe Sitzung kostet 0,01–1,00 $. Da Kilo Code Open Source ist und jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt (sowie das Anthropic-Format mit einer benutzerdefinierten Basis-URL) unterstützt, ist die Anbindung unseres Gateways eine einfache Konfigurationsfrage. Dies macht Kilo Code von einer teuren Demonstration zu einem täglichen Werkzeug.
Schritt 1: Kilo Code installieren und Schlüssel abrufen
Installation von Kilo Code: Öffnen Sie in VS Code die Extensions (Ctrl+Shift+X), suchen Sie nach „Kilo Code“ und klicken Sie auf Install. Nach der Installation erscheint ein Kilo Code-Symbol in der Seitenleiste. Die Erweiterung ist auch im Open VSX für Builds ohne Marketplace verfügbar.
JoinGonka API-Key: Falls Sie noch kein Konto haben, registrieren Sie sich unter gate.joingonka.ai/register, erhalten Sie 3M kostenlose Token und erstellen Sie einen Key mit dem Präfix jg- im Dashboard → API Keys. Derselbe Key funktioniert sowohl für das OpenAI-Format (/v1) als auch für das Anthropic-Format (/v1/messages) — das Guthaben ist gemeinsam.
Schritt 2: Kilo Code konfigurieren (OpenAI Compatible)
Am einfachsten richten Sie es mit dem Installer in einem einzigen Befehl ein. Er trägt den Provider JoinGonka in die globale Kilo-Konfiguration ein (normalerweise ~/.config/kilo/kilo.jsonc): Gateway-Adresse, Schlüssel und Modelle des Netzwerks samt Kontextfenstern und Antwort-Obergrenzen. Die Datei erhält Rechte 600, und DeepSeek V4 Flash wird zum Standardmodell, falls Sie noch kein eigenes gewählt haben:
npx @joingonka/setup --tool kiloDer Installer ist universell einsetzbar (ohne Flag lässt er Sie ein Tool aus der Liste wählen), fragt nach dem Schlüssel jg-… und macht nach der Einrichtung eine Live-Prüfung per Anfrage an das Gateway. Andere Einstellungen lässt er unberührt. Unten steht der manuelle Weg, falls Sie lieber selbst einrichten.
Manuell einrichten (Plan B)
Öffnen Sie das Kilo Code Panel und gehen Sie über das Zahnrad-Symbol in die Provider-Einstellungen.
Option A — OpenAI Compatible (empfohlen). Öffnen Sie in der aktuellen Version der Erweiterung Settings (Zahnrad) → Tab Providers → unten die Schaltfläche Custom provider und füllen Sie den Dialog aus:
- Provider ID: eine beliebige Kennung, zum Beispiel
joingonka. - Display name: zum Beispiel
JoinGonka Gonka. - Base URL:
https://gate.joingonka.ai/v1 - API key:
jg-your-key - Models: fügen Sie
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731hinzu. Kilo lädt die Modellliste automatisch vom Endpoint/v1/models— Sie können das Modell aus der Liste wählen, statt es manuell einzugeben.
Klicken Sie auf Submit — die Modelle erscheinen im Picker. In der alten Oberfläche (VSCode Legacy) ist der Weg kürzer: API Provider → OpenAI Compatible, dann die Felder Base URL, API Key und Model mit denselben Werten.
Option B — Anthropic-Format. Unser Gateway antwortet auch auf die Anthropic API. Wählen Sie API Provider → Anthropic, fügen Sie den Schlüssel jg-your-key ein, aktivieren Sie „Use custom base URL“ und geben Sie https://gate.joingonka.ai an (ohne /v1 — Kilo ergänzt /v1/messages selbst).
Modelle und ihre Ausgabe-Limits (alle drei sind jetzt verfügbar):
| Modell | Kontext | Max. Ausgabe |
|---|---|---|
| MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | 180K | 8192 |
| deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (wird vom Installer gesetzt) | 380K | 32768 |
| zai-org/GLM-5.3-Flash | 390K | 8192 |
Im Dialog des Custom-Providers können Sie für jedes Modell Max Output Tokens und Context Window festlegen — tragen Sie die Werte aus der Tabelle für das gewählte Modell ein.
Test: Schreiben Sie im Kilo Code Chat im Modus Code „Erstelle eine Datei hello.py mit einer hello-world-Funktion“. Der Agent sollte einen Diff zur Freigabe vorschlagen und die Datei anlegen. Standardmäßig fragt Kilo Code vor jeder Aktion nach Bestätigung — das lässt sich lockern, indem Sie die Auto-Ausführung für vertrauenswürdige Operationen erlauben.
Vergleich der Kosten für Agentensitzungen
Kilo Code ist ein Agenten-Tool: Es antwortet nicht nur, sondern führt ganze Aufgaben aus – es liest Dateien, schreibt Code, führt Tests aus und behebt Fehler. Jeder Schritt ist ein API-Aufruf, und Token summieren sich schnell. Vergleichen wir die Kosten typischer Sitzungen über Anthropic Claude und unser Gateway zum Gonka-Netzwerk:
| Aufgabe | Token | Anthropic Claude | JoinGonka Gonka |
|---|---|---|---|
| Einfacher Bug-Fix | ~5M | $15 — $75 | $0.048 |
| Neues Feature (2–3 Dateien) | ~20M | $60 — $300 | $0.19 |
| Modul-Refactoring | ~50M | $150 — $750 | $0.48 |
| Vollständige Entwicklungssitzung (4h) | ~100M | $300 — $1,500 | $0.96 |
Über das JoinGonka Gateway kostet die Eingabe ~$0.0062 pro 1M Token, die Ausgabe ist etwa dreimal teurer – das ist hunderte bis tausende Male günstiger als bei Anthropic und OpenAI. Kilo Code wird zu einem alltäglichen Werkzeug: Man kann es für jedes Ticket, jeden Bug und jedes Feature starten, ohne auf die Kosten zu achten. Bei den Preisen von Anthropic muss man jeden Start abwägen.
Modellparameter: MiniMax M2.7 hat ein Kontextfenster von 180K Token und eine maximale Antwortlänge von 8192 Token (DeepSeek V4 Flash hat 380K und bis zu 32768, GLM-5.3 Flash hat 390K und bis zu 8192). Kilo Code kann mehr anfordern, aber das Gateway begrenzt die Ausgabe auf das Limit des Modells. Bei langen Generierungen unterteilt der Agent die Arbeit in Schritte.
Modi und Tool Calling
Die Stärke von Kilo Code sind die Modi (in der alten Erweiterung 'modes', in der neuen 'agents' genannt), zwischen denen man per Dropdown, Befehl /agents oder Tastenkombination Ctrl+. wechselt:
- Plan / Architect — eine Lösung besprechen und entwerfen, ohne Dateien zu ändern. Praktisch über GLM-5.3 Flash – das Reasoning-Modell denkt vor der Antwort nach; die Planung verbraucht viel Kontext, aber auf unserem Gateway kostet das nur Kleingeld.
- Code — Standardmodus: Schreibt und bearbeitet Code, wendet Diffs an und führt Befehle aus.
- Debug — Sucht gezielt nach der Ursache eines Bugs anhand von Logs und Stacks.
- Ask — Beantwortet Fragen zur Codebasis ohne Änderungen.
Der separate Orchestrator-Modus gilt in neueren Versionen als veraltet: Agenten mit vollem Zugriff auf Tools können nun selbst Unteraufgaben (Subagents) starten, ohne einen dedizierten Orchestrator. Benutzerdefinierte Modi für Ihre Szenarien werden ebenfalls unterstützt.
Tool calling: Unser Gateway leitet natives OpenAI function calling und Anthropic tool_use weiter, und die ausgewählten Modelle (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash) unterstützen den Aufruf von Tools. Das bedeutet, dass die Agentenschleife von Kilo Code – Dateilesen, Bearbeiten, Befehlsausführung, Indizierung der Codebasis – zuverlässig auf unseren Modellen läuft, ohne zerbrechliches Parsen von Textantworten.
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