Zed + JoinGonka Gateway — günstiges Inference im Editor

Zed ist ein schneller, offener Editor mit Agent Panel, der jeden OpenAI-kompatiblen Provider unterstützt: Es genügt, die eigene api_url und eine Modellliste anzugeben. Das bedeutet, dass die Agentenfunktionen von Zed die Modelle des dezentralen Gonka-Netzwerks über das JoinGonka Gateway nutzen können – zu Live-Preisen des Netzwerks, hunderte Male günstiger als die Standardpreise der Anbieter, mit 10M kostenlosen Start-Token ohne Kreditkarte.

Schritt 1: JoinGonka-Schlüssel

Registrieren Sie sich am Gateway und erstellen Sie einen Schlüssel im Format jg-…. Die aktuelle Modellzusammensetzung des Netzwerks wird immer über GET https://gate.joingonka.ai/v1/models abgerufen; derzeit sind dies moonshotai/Kimi-K2.6, MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 und deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.

Schritt 2: Provider hinzufügen — via UI oder settings.json

Über den Installer (am schnellsten):

npx @joingonka/setup --tool zed

Er fügt den Provider und das Modellverzeichnis direkt in die settings.json ein, wobei Ihre Kommentare und anderen Editor-Einstellungen erhalten bleiben. Der Schlüssel wird dort nicht abgelegt – Zed liest ihn dort nicht aus (siehe unten).

Über UI: Öffnen Sie die Agent-Einstellungen (Befehl agent: open settings) → klicken Sie im Abschnitt „LLM Providers“ auf Add Provider → füllen Sie die Felder aus: Provider-Name, api_url = https://gate.joingonka.ai/v1, Schlüssel jg-… und Modelle. Der Schlüssel wird im System-Key-Chain gespeichert, nicht in der Textkonfigurationsdatei.

Über settings.json (Befehl zed: open settings) – Block language_models.openai_compatible:

`api_url`	`https://gate.joingonka.ai/v1`
`available_models`	Array von Modellen; für jedes – `name`, `max_tokens` (dies ist der KONTEXT, nicht die Antwort-Obergrenze) und `max_output_tokens`

Korrekte Limits für Netzwerkmodelle: DeepSeek V4 Flash – Kontext 380000, Output 32768; Kimi K2.6 und MiniMax M2.7 – Kontext 200000, Output 8192.

Schlüssel. Er wird nicht in die settings.json geschrieben – die Zed-Dokumentation verbietet dies ausdrücklich und es gibt kein Feld dafür im Schema. Geben Sie den Schlüssel auf eine von zwei Arten an: über die Umgebungsvariable JOINGONKA_API_KEY (Zed leitet den Namen aus der Provider-ID ab) oder fügen Sie ihn im Provider-Panel ein – dann wird er im Keychain gespeichert.

Schritt 3: Modell wählen und loslegen

Die hinzugefügten Modelle erscheinen im Modell-Auswahlschalter des Agent Panels — das Modell wird für das Gespräch ausgewählt. Alle drei Netzwerkmodelle unterstützen Tool Calling, sodass die Agentenfunktionen von Zed (Code-Änderungen, mehrstufige Aufgaben) ordnungsgemäß funktionieren. Für große Repositories und lange Sitzungen wählen Sie DeepSeek V4 Flash: mit dem längsten Netzwerkkontext und einer Ausgabe von bis zu 32768 Token.

Was funktioniert auf dem eigenen Endpunkt und was nicht

Das Agent Panel, der Chat und die Inline-Assist-Funktion funktionieren mit Ihrem Provider. Edit predictions (Zeta-Autovervollständigung) bleiben bei den eigenen Modellen von Zed — APIs von Drittanbietern lassen sich hier nicht einbinden; dies ist eine Einschränkung des Editors, nicht des Gateways. Vision-Aufgaben funktionieren nicht über das Gateway: die Netzwerkmodelle sind textbasiert.

Was kostet das?

Die Inference wird zu den Live-Preisen des Gonka-Netzwerks abgerechnet — aktuelle Werte finden Sie in der Gateway-Preisliste. Ein einheitlicher Tarif für alle Netzwerkmodelle und die 10M kostenlosen Start-Token ermöglichen es Ihnen, den Zed-Agenten bei realen Aufgaben zu testen, bevor eine erste Aufladung erforderlich ist.

Zed verbindet sich in wenigen Minuten mit dem JoinGonka Gateway: Add Provider in den Agent-Einstellungen (oder Block language_models.openai_compatible in settings.json) → api_url gate.joingonka.ai/v1 → jg- Schlüssel im Keychain → Netzwerkmodelle im Agent Panel Schalter. Edit predictions bleiben bei den Zed-Modellen, alles andere läuft über das günstige Gonka-Inference.

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