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

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.

Abra el panel de Kilo Code y acceda a la configuración del proveedor a través del icono de engranaje.

Método A — Compatible con OpenAI (recomendado). En la versión moderna de la extensión, abra Settings (engranaje) → pestaña Providers → botón Custom provider en la parte inferior y complete 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: añada Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8. Kilo automáticamente extrae la lista de modelos del endpoint /v1/models; puede seleccionar un modelo de la lista en lugar de introducirlo manualmente.

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

Método B — Formato Anthropic. Nuestra pasarela también responde a la API de Anthropic. Seleccione API Provider → Anthropic, pegue la clave jg-tu-clave, marque "Use custom base URL" e indique https://gate.joingonka.ai (sin /v1; Kilo añadirá /v1/messages automáticamente).

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

En el diálogo del proveedor personalizado, para cada modelo se pueden especificar Max Output Tokens y Context Window. Configure estos valores según la tabla para el modelo seleccionado.

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

Kilo Code es 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 rápidamente. Comparemos el costo de sesiones típicas a través de Anthropic Claude y a través de nuestra puerta de enlace a la red Gonka:

A través de JoinGonka Gateway, la entrada cuesta ~$0.0005 por 1M de tokens, y la salida es aproximadamente tres veces más cara, lo que es cientos y miles de veces más barato que Anthropic y OpenAI. Kilo Code se convierte en una herramienta de uso diario: puede ejecutarlo para cada ticket, cada error y cada característica, sin preocuparse por la factura. Con los precios de Anthropic, hay que sopesar cada ejecución.

Parámetros del modelo: el Qwen3-235B predeterminado tiene una ventana de contexto de 128K tokens y una longitud máxima de respuesta de 8192 tokens. Kilo Code puede solicitar más, pero la pasarela limitará la salida al límite superior del modelo (Qwen — 8192, Kimi K2.6 — 3072, MiniMax-M2.7 — 4096). Para generaciones largas, el agente divide el trabajo en pasos.

El punto fuerte de Kilo Code son los modos (en la extensión antigua se llamaban modes, en la nueva agents), entre los que se puede cambiar con un desplegable, el comando /agents o la combinación de teclas Ctrl+.:

• Plan / Architect: discutir y diseñar la solución sin modificar los archivos. Es conveniente ejecutarlo a través del económico Qwen3-235B: la planificación consume mucho contexto, y con nuestra pasarela es muy barato.
• Code: modo por defecto: escribe y edita código, aplica diffs, ejecuta comandos.
• Debug: busca de forma intencionada la causa de un error a partir de los logs y la pila.
• Ask: responde a preguntas sobre la base de código sin realizar cambios.

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

Tool calling: nuestra pasarela soporta la llamada a funciones nativas de OpenAI y tool_use de Anthropic, y los modelos seleccionados (Qwen3-235B, Kimi K2.6, MiniMax-M2.7) admiten la llamada a herramientas. Esto significa que el bucle del agente de Kilo Code (lectura de archivos, edición, ejecución de comandos, indexación de la base de código) funciona de forma fiable en nuestros modelos, sin el frágil análisis de respuestas de texto.