Kilo Code + Gonka AI — agente de IA en VS Code

Kilo Code es una extensión de IA de código abierto para VS Code que escribe y edita código de forma autónoma, ejecuta comandos en el terminal y lee y corrige decenas de archivos a la vez. El proyecto ha combinado los puntos fuertes de Cline y Roo Code y se está desarrollando como una plataforma de agente unificada: además de la extensión IDE, existen versiones para JetBrains y CLI. Una característica clave son los modos (agentes): Code (escribe código), Plan (también conocido como Architect, planifica la arquitectura sin ediciones), Debug (busca las causas de los errores) y Ask (responde preguntas sobre el proyecto). También se pueden crear modos personalizados.

El problema es el mismo que con cualquier agente: el consumo de tokens. Kilo Code envía al modelo el contexto de los archivos, la salida de los comandos y el historial de pasos; fácilmente se gastan de 10 a 100M de tokens en una sola tarea. Con los precios de Anthropic ($3-15 por 1M), esto ascendería a $30-1500 por sesión, lo cual no es práctico para el trabajo diario.

JoinGonka Gateway reduce el costo cientos o miles de veces: la misma sesión cuesta entre $0.01 y $1.00. Dado que Kilo Code es de código abierto y admite cualquier endpoint compatible con OpenAI (así como el formato Anthropic con una URL base personalizada), conectar nuestra pasarela es cuestión de una sola configuración. Esto convierte a Kilo Code de una demostración costosa en una herramienta para el día a día.

Paso 1: Instalar Kilo Code y obtener la clave

Instalación de Kilo Code: en VS Code abra Extensions (Ctrl+Shift+X), busque «Kilo Code» y haga clic en Install. Después de la instalación, aparecerá un icono de Kilo Code en la barra lateral. La extensión también está disponible en Open VSX para compilaciones sin Marketplace.

Clave API de JoinGonka: si aún no tiene una cuenta, regístrese en gate.joingonka.ai/register, obtenga 3M de tokens gratuitos y cree una clave con el prefijo jg- en Dashboard → API Keys. La misma clave funciona tanto para el formato OpenAI (/v1) como para el formato Anthropic (/v1/messages): el saldo es compartido.

Paso 2: Configurar Kilo Code (compatible con OpenAI)

Lo más sencillo es configurarlo con el instalador en un solo comando. Registrará el proveedor JoinGonka en la config global de Kilo (normalmente ~/.config/kilo/kilo.jsonc): la dirección del gateway, la clave y los modelos de la red con sus ventanas de contexto y límites de respuesta. El archivo recibirá permisos 600, y el modelo predeterminado será DeepSeek V4 Flash si aún no has elegido el tuyo:

npx @joingonka/setup --tool kilo

El instalador es universal (sin flag te ofrecerá elegir una herramienta de la lista), pedirá la clave jg-… y tras configurar hace una comprobación en vivo con una petición al gateway. No toca el resto de ajustes. Abajo tienes el método manual, por si prefieres configurarlo tú mismo.

Configurar manualmente (plan B)

Abre el panel de Kilo Code y entra en los ajustes del proveedor a través del icono de engranaje.

Opción A — OpenAI Compatible (recomendada). En la versión moderna de la extensión abre Settings (engranaje) → pestaña Providers → abajo el botón Custom provider y rellena el diálogo:

Provider ID: cualquier identificador, por ejemplo joingonka.
Display name: por ejemplo JoinGonka Gonka.
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1
API key: jg-your-key
Models: añade deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. Kilo carga automáticamente la lista de modelos desde el endpoint /v1/models — puedes elegir el modelo de la lista en vez de escribirlo a mano.

Pulsa Submit — los modelos aparecerán en el selector. En la interfaz antigua (VSCode Legacy) el camino es más corto: API Provider → OpenAI Compatible, luego los campos Base URL, API Key y Model con los mismos valores.

Opción B — formato Anthropic. Nuestro gateway también responde a la API de Anthropic. Elige API Provider → Anthropic, pega la clave jg-your-key, marca «Use custom base URL» e indica https://gate.joingonka.ai (sin /v1 — Kilo añadirá /v1/messages por su cuenta).

Modelos y sus límites de salida (los tres disponibles ahora mismo):

Modelo	Contexto	Salida máx.
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7	180K	8192
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (la que instala el instalador)	380K	32768
zai-org/GLM-5.3-Flash	390K	8192

En el diálogo del proveedor personalizado puedes definir Max Output Tokens y Context Window para cada modelo — pon los valores de la tabla según el modelo elegido.

Verificación: en el chat de Kilo Code, en modo Code, escribe «Crea un archivo hello.py con una función hello world». El agente debe proponer un diff para aprobación y crear el archivo. Por defecto Kilo Code pide confirmación antes de cada acción — esto se puede relajar permitiendo la ejecución automática para operaciones de confianza.

Comparación de los costos de las sesiones de agente

Kilo Code es una herramienta basada en agentes: no solo responde, sino que ejecuta tareas completas: lee archivos, escribe código, ejecuta pruebas y corrige errores. Cada paso es una llamada a la API, y los tokens se acumulan rápidamente. Comparemos el costo de sesiones típicas a través de Anthropic Claude y a través de nuestro gateway hacia la red Gonka:

Tarea	Tokens	Anthropic Claude	JoinGonka Gonka
Corrección de errores simple	~5M	$15 — $75	$0.048
Nueva función (2–3 archivos)	~20M	$60 — $300	$0.19
Refactorización de módulo	~50M	$150 — $750	$0.48
Sesión completa de desarrollo (4h)	~100M	$300 — $1,500	$0.96

A través de JoinGonka Gateway, la entrada cuesta ~$0.0062 por 1M de tokens, la salida es aproximadamente el triple; esto es cientos y miles de veces más barato que Anthropic y OpenAI. Kilo Code se convierte en una herramienta cotidiana: se puede ejecutar para cada ticket, cada error y cada función, sin tener que llevar la cuenta. Con los precios de Anthropic, hay que evaluar cada ejecución.

Parámetros del modelo: MiniMax M2.7 tiene una ventana de contexto de 180K tokens y una longitud máxima de respuesta de 8192 tokens (DeepSeek V4 Flash tiene 380K y hasta 32768, GLM-5.3 Flash tiene 390K y hasta 8192). Kilo Code puede solicitar más, pero el gateway limitará la salida al límite superior del modelo. Para generaciones largas, el agente divide el trabajo en pasos.

Modos y tool calling

El punto fuerte de Kilo Code son los modos (en la extensión antigua se llamaban modes, en la nueva son agents), entre los cuales se puede cambiar mediante el menú desplegable, el comando /agents o el atajo de teclado Ctrl+.:

Plan / Architect — discutir y diseñar una solución sin tocar los archivos. Es útil ejecutarlo con GLM-5.3 Flash: el modelo de reasoning reflexiona antes de responder, y la planificación consume mucho contexto, pero en nuestro gateway eso cuesta centavos.
Code — modo predeterminado: escribe y corrige código, aplica diffs y ejecuta comandos.
Debug — busca específicamente la causa de un error mediante logs y el stack.
Ask — responde preguntas sobre el código base sin realizar cambios.

El modo Orchestrator por separado se considera obsoleto en las versiones recientes: los agentes con acceso completo a herramientas ahora pueden ejecutar subtareas (subagents) por sí mismos, sin un orquestador dedicado. También se admiten modos personalizados para sus propios escenarios.

Tool calling: nuestro gateway transmite el OpenAI function calling nativo y el tool_use de Anthropic, y los modelos seleccionados (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash) admiten la llamada a herramientas. Esto significa que el bucle de agente de Kilo Code (leer archivo, editar, ejecutar comando, indexar código base) funciona de forma fiable en nuestros modelos, sin el frágil parseo de respuestas de texto.

Kilo Code + Gonka = agente de IA abierto para VS Code con modos Plan/Code/Debug por centavos. Una sesión de desarrollo cuesta alrededor de $0.10 en lugar de $300–1500 en Anthropic, y los tokens iniciales permiten probarlo sin tarjeta.

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