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 Extensiones (Ctrl+Shift+X), busque «Kilo Code» y haga clic en Instalar. 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 10M de tokens gratuitos y cree una clave con el prefijo jg- en el 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)

La forma más sencilla es configurarlo con el instalador en un solo comando. Para herramientas CLI/de archivos, configurará automáticamente el proveedor JoinGonka (baseUrl, modelos), y para herramientas UI mostrará los valores listos para copiar:

npx @joingonka/setup --tool kilo

El instalador es universal (si no incluyes el flag, te pedirá que elijas una herramienta de la lista), solicitará tu clave jg-… y, tras la configuración, realizará una verificación en vivo mediante una solicitud al gateway. No modifica otras configuraciones. A continuación, se detalla el método manual si prefieres configurarlo tú mismo.

Configuración manual (Plan B)

Abre el panel de Kilo Code y accede a la configuración del proveedor a través del icono de engranaje.

Método A — OpenAI Compatible (recomendado). En la versión moderna de la extensión, abre Settings (engranaje) → pestaña Providers → botón Custom provider en la parte inferior y completa 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-tu-clave
Models: añade MiniMaxAI/MiniMax-M2.7. Kilo obtiene automáticamente la lista de modelos desde el endpoint /v1/models, por lo que puedes seleccionar el modelo de la lista en lugar de ingresarlo manualmente.

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

Método B — Formato Anthropic. Nuestro gateway también responde a la API de Anthropic. Selecciona API Provider → Anthropic, pega tu clave jg-tu-clave, marca «Use custom base URL» y especifica https://gate.joingonka.ai (sin /v1 — Kilo añadirá /v1/messages por sí mismo).

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

Modelo	Contexto	Salida máx.
moonshotai/Kimi-K2.6 (por defecto)	200K	8192
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7	200K	8192

En el diálogo del proveedor personalizado, puedes configurar Max Output Tokens y Context Window para cada modelo; ajusta los valores de la tabla según el modelo seleccionado.

Verificación: en el chat de Kilo Code en modo Code, escribe «Crea un archivo hello.py con la función hello world». El agente debería sugerir un diff para su aprobación y crear el archivo. Por defecto, Kilo Code solicita confirmación antes de cada acción; esto puede flexibilizarse permitiendo la ejecución automática para operaciones de confianza.

Comparación de los costos de las sesiones de agente

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

Tarea	Tokens	Anthropic Claude	JoinGonka Gonka
Corrección de errores simple	~5M	$15 — $75	$0.024
Nueva funcionalidad (2–3 archivos)	~20M	$60 — $300	$0.096
Refactorización de módulo	~50M	$150 — $750	$0.24
Sesión de desarrollo completa (4h)	~100M	$300 — $1,500	$0.48

A través de JoinGonka Gateway el costo de entrada es de ~$0.003 por 1M de tokens, y la salida es aproximadamente el triple — esto es cientos o miles de veces más barato que Anthropic y OpenAI. Kilo Code se convierte en una herramienta diaria: se puede ejecutar en cada ticket, cada error y cada funcionalidad sin mirar la factura. Con los precios de Anthropic, uno debe considerar cuidadosamente cada ejecución.

Parámetros del modelo: los modelos de la red tienen una ventana de contexto de 200K tokens y una longitud máxima de respuesta de 8192 tokens. Kilo Code puede solicitar más, pero el gateway limitará la salida al límite superior del modelo (8192 para todos los modelos de la red). Para generaciones largas, el agente divide el trabajo en pasos.

Modos y tool calling

El punto fuerte de Kilo Code son los modos (llamados "modes" en la extensión antigua, y "agents" en la nueva), entre los cuales puedes alternar mediante un menú desplegable, el comando /agents o el atajo de teclado Ctrl+.:

Plan / Architect — discutir y diseñar una solución sin tocar archivos. Es conveniente ejecutar esto mediante el económico Kimi K2.6: la planificación consume mucho contexto, y en nuestro gateway esto cuesta una fracción mínima.
Code — modo predeterminado: escribe y corrige código, aplica diffs y ejecuta comandos.
Debug — busca específicamente la causa de un error analizando logs y el stack trace.
Ask — responde preguntas sobre la base de código sin realizar cambios.

El modo individual Orchestrator ha quedado obsoleto en las versiones más recientes: los agentes con acceso total a las herramientas ahora pueden ejecutar subtareas (subagents) por sí mismos, sin necesidad de un orquestador dedicado. También se admiten modos de usuario para tus escenarios específicos.

Tool calling: nuestro gateway reenvía el OpenAI function calling nativo y tool_use de Anthropic, y los modelos seleccionados (Kimi K2.6, MiniMax-M2.7) soportan la llamada a herramientas. Esto significa que el ciclo de agentes de Kilo Code —lectura de archivos, edición, ejecución de comandos, indexación de la base de código— funciona de manera confiable en nuestros modelos, sin el procesamiento frágil de respuestas de solo texto.

Kilo Code + Gonka = agente de IA abierto para VS Code con modos Plan/Code/Debug por céntimos. Una sesión de desarrollo cuesta unos $0.10 en lugar de $300-1500 con Anthropic, y 10M de tokens gratuitos son suficientes para decenas de tareas.

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