Zoo Code + JoinGonka Gateway: Umzug von Roo Code auf Gonka-Modelle

Schritt 1: Erweiterung installieren. Öffne in VS Code das Erweiterungsfenster (Ctrl+Shift+X, unter macOS Cmd+Shift+X), suche nach «Zoo Code» und installiere die Erweiterung des Herausgebers Zoo Code Organization. Dasselbe mit einem Befehl:

code --install-extension ZooCodeOrganization.zoo-code

Erforderlich ist VS Code 1.100 oder neuer — so steht es im Manifest der Erweiterung; für VSCodium, Windsurf und andere Editoren ohne Marketplace ist die Erweiterung bei Open VSX veröffentlicht. Neben dem stabilen Kanal (3.82.2 vom 18. September 2026) gibt es die Vorabversion 3.83.x — Nightly-Builds des Hauptzweigs; für den produktiven Einsatz nimm die stabile Version. Nach der Installation erscheint das Zoo-Code-Symbol in der Aktivitätsleiste.

Schritt 2: Schlüssel erhalten. Registriere dich unter gate.joingonka.ai/register, bestätige deine Adresse und erstelle einen Schlüssel mit dem Präfix jg- im Bereich «API-Schlüssel». Für Zoo Code empfiehlt es sich, einen separaten Schlüssel anzulegen: Sein Verbrauch erscheint in der Statistik als eigene Zeile.

Schritt 3: Installer starten.

npx @joingonka/setup --tool zoo --model deepseek

Der Installer fragt nach dem Schlüssel — er wird nicht über Kommandozeilenargumente übergeben, damit er nicht in der Shell-Historie landet. Er hat nichts zu schreiben: Die Anbieterprofile samt Schlüsseln bewahrt Zoo Code in einem geschützten VS-Code-Geheimnisspeicher auf, nicht in einer Datei. Deshalb gibt der Installer fertige Werte für das Formular und die tatsächlichen Limits des gewählten Modells aus:

Zoo Code is configured in the VS Code extension UI (no file is written).
Open the Zoo Code settings (gear icon) → API Provider, then enter:

  API Provider: OpenAI Compatible
  Base URL:     https://gate.joingonka.ai/v1
  API Key:      jg-your-key
  Model:        deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

Then set the real limits of this model under Model Configuration
(the defaults do not fit any Gonka model):

  Context Window Size: 380000
  Max Output Tokens:   32768
  Image Support:       off

Zoo Code relies on native tool calling only — all our Gonka models support it.

Danach folgt das Ergebnis einer Live-Anfrage an das Gateway — bei Erfolg die Zeile ✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model. Schlüssel, Adresse und Modell werden sofort geprüft, nicht erst bei der ersten Aufgabe. Der Schlüssel steht im ausgegebenen Block vollständig, damit er sich bequem kopieren lässt — veröffentliche diese Ausgabe nicht.

Ohne das Flag --model setzt der Installer MiniMax M2.7 ein: Wo das Modell manuell gewählt wird, schlägt er das Modell mit der größten Kapazität im Netzwerk vor. Für Zoo Code empfehlen wir, mit DeepSeek V4 Flash zu beginnen: In unserem Test hat es den Schritt nach dem Tool-Ergebnis mit einer einzigen Anfrage abgeschlossen — Details dazu im Abschnitt zum Test; das Flag akzeptiert auch die Kürzel glm (GLM-5.3 Flash) und minimax. Ohne das Flag --tool zeigt der Installer ein Menü mit 25 Tools.

Ein Detail zum Formular: Einen separaten Block mit der Überschrift Model Configuration gibt es in Zoo Code 3.82.2 nicht. Die Limit-Felder stehen im selben Formular weiter unten, unter dem Hinweis «Configure the capabilities and pricing for your custom OpenAI-compatible model», wobei Max Output Tokens vor Context Window Size kommt.

Beim ersten Start zeigt Zoo Code eine Begrüßung mit einem Button Choose your provider: Dieser führt zu einem Formular, bei dem OpenRouter vorausgewählt ist — ändern Sie den Anbieter auf OpenAI Compatible und klicken Sie am Ende auf Finish. Später lässt sich dasselbe Formular über das Zahnrad-Symbol in der Kopfzeile des Zoo Code-Panels unter Providers öffnen; Änderungen werden mit dem Button Save gespeichert.

Limits der Netzwerk-Modelle:

Die restlichen Einstellungen können ignoriert werden: Enable streaming und Include max output tokens sollten eingeschaltet bleiben, Enable R1 model parameters und Use Azure — ausgeschaltet (dies sind Optionen für Modelle der R1-Familie und für Azure OpenAI), die Felder Custom Headers und Extra Body — leer.

Die Limits werden im Profil gespeichert, nicht beim Modell selbst: Wenn im selben Profil das Modell gewechselt wird, bleiben Fenstergröße und Antwortlimit unverändert. Daher ist es bequemer, für jedes Modell ein eigenes Profil anzulegen — mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Zoo Code ist aus der Codebasis von Roo Code hervorgegangen, daher dauert der Umzug nur wenige Minuten und die Projektdateien müssen nicht angefasst werden. Das offizielle Migrationshandbuch beschreibt den Export und Import von Einstellungen; der Rest wird über eine separate Schaltfläche übertragen oder über die alten Pfade gelesen:

Ein Roo Code-Profil, das bereits auf das JoinGonka Gateway verwies, wird mit Adresse, Schlüssel, Modell und Limits übernommen – prüfen Sie lediglich, ob das Modell derzeit im Netzwerk verfügbar ist: Die Liste wird über GET https://gate.joingonka.ai/v1/models abgerufen.

Modi und Profile. Es gibt fünf integrierte Modi: Code, Debug, Architect (bearbeitet nur Markdown-Dateien), Ask (antwortet ohne Änderungen) und Orchestrator (verteilt Teilaufgaben an andere Modi). Sie können über die Liste neben dem Eingabefeld, durch einen Befehl mit dem Modusnamen am Anfang der Nachricht (z. B. /architect) oder durch die Tastenkombination Ctrl+. (Cmd+. unter macOS) umgeschaltet werden. Jeder Modus merkt sich das Profil, mit dem Sie zuletzt darin gearbeitet haben, und beim Moduswechsel wechselt Zoo Code automatisch das Profil.

Daraus ergibt sich ein komfortables Schema: ein Profil pro Modell, das den Modi zugewiesen ist. Klicken Sie unter Settings → Providers auf das „+“ neben dem Feld Configuration Profile, benennen Sie das Profil, zum Beispiel Gonka DeepSeek, und füllen Sie das Formular aus; wiederholen Sie dies für GLM-5.3 Flash und MiniMax M2.7 – Adresse und Schlüssel sind bei allen gleich. Wählen Sie dann in jedem Modus das Profil aus der Profiliste neben dem Eingabefeld, und der Modus speichert es. Das Schloss-Symbol in dieser Liste fixiert hingegen ein Profil für alle Modi des Arbeitsverzeichnisses.

Reasoning-Ebene. Die Markierung Enable Reasoning Effort im Formular öffnet eine Liste mit Low, Medium, High, Extra High und Max; solange sie deaktiviert ist, gelangt die Ebene nicht in die Anfrage. Bei GLM-5.3 Flash ist der Schalter im Wesentlichen binär: Low schaltet das Reasoning aus, jede andere Ebene behält es vollständig bei – es ist praktisch, ein separates GLM-Profil mit Low für schnelle Fragen zu behalten. Details dazu im GLM-5.3 Flash-Review. Bei DeepSeek V4 Flash und MiniMax M2.7 überschreibt das Gateway die Skala nicht: Wie die Ebene funktioniert, hängt vom Modell selbst ab.

Öffnen Sie einen Ordner mit einer kleinen Datei, die einen offensichtlichen Fehler enthält, zum Beispiel calc.py mit einer Additionsfunktion, die subtrahiert, und schreiben Sie im Code-Modus: „Lies calc.py und sag mir mit einem Satz, ob ein Fehler darin ist“. Zoo Code wird um Erlaubnis bitten, die Datei zu lesen — „Zoo wants to read this file“, mit den Schaltflächen Approve und Deny, sofern das Lesen nicht vorab in Auto-Approve genehmigt wurde. Dann ruft das Modell ein Abschluss-Tool auf, und die Aufgabe endet mit einem Task Completed-Block mit der inhaltlichen Antwort; Überlegungen werden, sofern vorhanden, in einem separaten Thinking-Block angezeigt. Der Prozentsatz der Kontextauslastung im eingeklappten Aufgaben-Header basiert auf der Context Window Size – ein weiterer Grund, sie korrekt einzustellen.

Diesen Ablauf haben wir mit einer Anfrage nach dem Zoo Code-Muster reproduziert – Stream, Tools in einem strikten Schema, in der Historie das Ergebnis von read_file. DeepSeek V4 Flash antwortete mit einem nativen Aufruf von attempt_completion mit dem korrekten Ergebnis: Die Funktion subtrahiert statt zu addieren. Die zweite Hälfte der Überprüfung ist das Gateway-Dashboard: Im Abschnitt „Nutzung“ erscheint die Anfrage nach Modellen aufgeschlüsselt, und der Zeitstempel für den letzten Zugriff des Schlüssels wird aktualisiert.

Ohne Auto-Approve erscheint der Fehler als API Request Failed-Block mit den Schaltflächen Retry und Start New Task, dazu der Header Provider Error mit Code und Countdown bis zum erneuten Versuch. Der Text der Gateway-Antwort ist in der Nachricht oder deren Details sichtbar:

Ein Agent verbraucht Token anders als ein Chat. In jede Anfrage legt Zoo Code einen System-Prompt mit den Modus-Regeln, Werkzeugbeschreibungen und Informationen über den Arbeitsordner – das sind tausende Token noch vor Ihrer Frage – und eine Aufgabe dauert normalerweise mehrere Schritte. Deshalb ist der Preis pro Token hier entscheidend.

Über das JoinGonka Gateway kosten Token $0.0069 pro Million bei der Eingabe und $0.021 pro Million bei der Ausgabe – der Preis ist für alle Modelle des Netzwerks gleich und wird auf dieser Seite aus einer Live-Quelle übernommen. Die Größenordnung der Kosten nach Preisen vom September 2026:

Zum Vergleich – wie man generell für Modelle in Zoo Code bezahlen kann:

Mit ausgefüllten Input Price und Output Price sind die Kosten einer Aufgabe in deren Überschrift sichtbar, aber nur bis auf den Cent genau – kurze Aufgaben auf Netzwerkmodellen zeigen dort $0.00 an. Den genauen Verbrauch und Restbetrag finden Sie im Dashboard in den Bereichen „Nutzung“ und „Billing“.

Bestätigungen und Autonomie. Standardmäßig ist Auto-Approve deaktiviert und Zoo Code bittet um Erlaubnis zum Lesen, Schreiben und Ausführen von Befehlen; für lange Aufgaben aktivieren Sie die erforderlichen Kategorien im Auto-Approve-Menü neben dem Eingabefeld. Für Befehle gibt es den Destructive Command Guard (Settings → Auto-Approve): Die Erweiterung lädt die ausführbare Datei herunter, wonach von ihr zugelassene Befehle automatisch ausgeführt werden, während blockierte Befehle auf eine Bestätigung warten. Mit Auto-Approve wiederholt Zoo Code auch fehlgeschlagene Anfragen von selbst: Die Pause beginnt bei 5 Sekunden und verdoppelt sich mit jedem Versuch, überschreitet jedoch nicht 10 Minuten.

Streaming-Antwort. Deaktivieren Sie nicht Enable streaming: Im Stream liefert das Gateway den Text während der Generierung aus und begrenzt die Antwort nur durch das Modell-Limit, während eine Anfrage ohne Stream und ohne explizites Limit bei 1500 Antwort-Tokens abgeschnitten wird (bei GLM-5.3 Flash bei 3000).

Code-Indizierung. Die semantische Suche im Projekt (Codebase Indexing) wird getrennt vom Modell über einen Embedding-Provider konfiguriert; dafür gibt es eine lokale Variante Semble - Local.

Bilder. Die Netzwerkmodelle sind textbasiert. Erstellen Sie für Screenshots und Layouts ein separates Profil mit einem Modell, das mit Bildern arbeiten kann, und wechseln Sie für die Dauer einer solchen Aufgabe dorthin.

Datenschutz. Zoo Code sendet Entwicklern Daten über Fehler und Nutzung, die mit der Installations-ID verknüpft sind – ohne Code und Prompts; dies lässt sich über den Schalter Allow error and usage reporting unter Settings → About Zoo Code deaktivieren. Das Gateway seinerseits speichert keine Inhalte von Prompts oder Antworten: Im Dashboard sind nur Anfragen- und Token-Zähler sichtbar.