Zoo Code + JoinGonka Gateway: migración de Roo Code a modelos Gonka

Paso 1: instala la extensión. En VS Code abre el panel de extensiones (Ctrl+Shift+X, en macOS Cmd+Shift+X), busca «Zoo Code» e instala la extensión del editor Zoo Code Organization. Lo mismo con un solo comando:

code --install-extension ZooCodeOrganization.zoo-code

Necesitas VS Code 1.100 o superior, así lo indica el manifiesto de la extensión; para VSCodium, Windsurf y otros editores sin Marketplace, la extensión está publicada en Open VSX. Además del canal estable (3.82.2 del 18 de septiembre de 2026) existe el preliminar 3.83.x, compilaciones nocturnas de la rama principal; para trabajar, usa el estable. Tras la instalación aparecerá el icono de Zoo Code en la barra de actividades.

Paso 2: consigue una clave. Regístrate en gate.joingonka.ai/register, confirma tu dirección y crea una clave con el prefijo jg- en la sección «Claves de API». Es práctico crear una clave aparte para Zoo Code: su consumo aparecerá en las estadísticas en una línea propia.

Paso 3: ejecuta el instalador.

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

El instalador te pedirá la clave; no se pasa en los argumentos de la línea de comandos para que no quede en el historial del shell. No tiene nada que escribir: Zoo Code guarda los perfiles de proveedor junto con las claves en el almacén seguro de secretos de VS Code, no en un archivo. Por eso el instalador imprime los valores listos para el formulario y los límites reales del modelo elegido:

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.

A continuación viene el resultado de una solicitud en vivo a la puerta de enlace; si tiene éxito, verás la línea ✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model. La clave, la dirección y el modelo se comprueban al momento, no en la primera tarea. La clave aparece completa en el bloque impreso para que sea fácil copiarla; no publiques esta salida.

Sin el flag --model, el instalador usará MiniMax M2.7: allí donde el modelo se elige a mano, propone el modelo con mayor capacidad de la red. Para Zoo Code te recomendamos empezar con DeepSeek V4 Flash: en nuestra prueba completó el turno posterior al resultado de la herramienta con una sola solicitud; los detalles están en la sección sobre la prueba; el flag también acepta las abreviaturas glm (GLM-5.3 Flash) y minimax. Sin el flag --tool, el instalador mostrará un menú de 25 herramientas.

Un detalle del formulario: en Zoo Code 3.82.2 no hay un bloque aparte con el título Model Configuration. Los campos de límites están en el mismo formulario, más abajo, bajo la explicación «Configure the capabilities and pricing for your custom OpenAI-compatible model», y Max Output Tokens va antes que Context Window Size.

Al iniciar por primera vez, Zoo Code muestra un saludo con el botón Choose your provider: este conduce a un formulario donde OpenRouter está seleccionado de forma predeterminada; cambie el proveedor a OpenAI Compatible y, al final, haga clic en Finish. Más tarde, el mismo formulario se abre con el icono de engranaje en el encabezado del panel de Zoo Code, en la sección Providers; los cambios se guardan con el botón Save.

Límites de los modelos de la red:

No es necesario tocar el resto: deje Enable streaming e Include max output tokens activados, y Enable R1 model parameters y Use Azure desactivados (son marcas para la familia de modelos R1 y Azure OpenAI), deje los campos Custom Headers y Extra Body vacíos.

Los límites se almacenan en el perfil, no en el modelo: si cambia Model en el mismo perfil, la ventana y el límite de respuesta seguirán siendo los mismos. Por lo tanto, es más conveniente crear un perfil independiente para cada modelo; de esto trata la siguiente sección.

Zoo Code nació de la base de código de Roo Code, por lo que la migración toma solo unos minutos y no es necesario tocar los archivos del proyecto. La guía de migración oficial describe cómo exportar e importar la configuración; el resto se transfiere con un botón independiente o se lee desde las rutas antiguas:

Un perfil de Roo Code que ya apuntaba a JoinGonka Gateway se moverá con su dirección, clave, modelo y límites; solo verifique que el modelo esté disponible en la red en este momento: la lista se obtiene mediante GET https://gate.joingonka.ai/v1/models.

Modos y perfiles. Hay cinco modos integrados: Code, Debug, Architect (solo edita archivos Markdown), Ask (responde sin editar) y Orchestrator (distribuye subtareas a otros modos). Se alternan desde la lista junto al campo de entrada, mediante un comando con el nombre del modo al inicio del mensaje, por ejemplo /architect, o con la combinación Ctrl+. (Cmd+. en macOS). Cada modo recuerda el perfil con el que trabajó por última vez y, al cambiar de modo, Zoo Code cambia automáticamente el perfil.

De aquí surge un esquema conveniente: un perfil por modelo asignado a los modos. En Settings → Providers, haga clic en «+» junto al campo Configuration Profile, asigne un nombre al perfil, por ejemplo Gonka DeepSeek, y rellene el formulario; repita para GLM-5.3 Flash y MiniMax M2.7: la dirección y la clave son las mismas para todos. Luego, en cada modo, seleccione el perfil en la lista junto al campo de entrada y el modo lo recordará. El icono de candado en esta lista, por el contrario, fija un solo perfil para todos los modos de la carpeta de trabajo.

Nivel de razonamiento. La casilla Enable Reasoning Effort en el formulario abre la lista Low, Medium, High, Extra High y Max; mientras esté desactivada, el nivel no se incluye en la solicitud. En GLM-5.3 Flash, el interruptor es esencialmente binario: Low desactiva el razonamiento, cualquier otro nivel lo deja completo; es útil mantener un perfil GLM independiente con Low para preguntas rápidas. Más detalles en el análisis de GLM-5.3 Flash. En DeepSeek V4 Flash y MiniMax M2.7, el gateway no sobrescribe la escala: cómo funcione el nivel depende del propio modelo.

Abra una carpeta con un archivo pequeño que contenga un error evidente, por ejemplo calc.py con una función de suma que en realidad resta, y en el modo Code escriba: «Lee calc.py y dime en una frase si contiene algún error». Zoo Code le pedirá permiso para leer el archivo: «Zoo wants to read this file», con los botones Approve y Deny, si la lectura no se ha permitido previamente en Auto-Approve. Luego, el modelo llamará a la herramienta de finalización y la tarea terminará con el bloque Task Completed con la respuesta sustancial; el razonamiento, si existe, se muestra en un bloque separado llamado Thinking. El porcentaje de ocupación del contexto en el encabezado contraído de la tarea se calcula según el Context Window Size, lo cual es otra razón para configurarlo correctamente.

Hemos reproducido este proceso con una solicitud siguiendo el modelo de Zoo Code: flujo, herramientas en un esquema estricto, y el resultado de read_file en el historial. DeepSeek V4 Flash respondió con una llamada nativa a attempt_completion con la conclusión correcta: la función resta en lugar de sumar. La segunda parte de la comprobación es el panel del gateway: en la sección «Uso», la solicitud aparecerá desglosada por modelos y la clave actualizará la hora de su última interacción.

Sin Auto-Approve, el error aparece como un bloque API Request Failed con botones de Retry y Start New Task, junto con el encabezado Provider Error que incluye el código y una cuenta atrás para el reintento. El texto de la respuesta del gateway es visible en el mensaje o en sus detalles:

Un agente gasta tokens de manera diferente a un chat. En cada solicitud, Zoo Code incluye un system prompt con las reglas del modo, descripciones de herramientas e información sobre la carpeta de trabajo (esto son miles de tokens antes incluso de su pregunta), y una tarea suele llevar varios pasos. Por eso, el precio por token es clave aquí.

A través de JoinGonka Gateway, los tokens cuestan $0.0069 por millón en entrada y $0.021 por millón en salida; el precio es igual para todos los modelos de la red y se muestra en esta página desde una fuente en tiempo real. El orden de magnitud de los precios a septiembre de 2026 es:

Como comparación, las formas de pagar modelos en Zoo Code:

Con Input Price y Output Price configurados, el costo de la tarea es visible en su encabezado, pero con precisión de centavo (las tareas cortas en modelos de la red mostrarán $0.00). El consumo exacto y el saldo restante se encuentran en el panel, en las secciones «Uso» y «Facturación».

Confirmaciones y autonomía. Por defecto, Auto-Approve está desactivado y Zoo Code solicita permiso para leer, escribir y ejecutar comandos; para tareas largas, active las categorías necesarias en el menú Auto-approve junto al campo de entrada. Para los comandos existe Destructive Command Guard (Settings → Auto-Approve): la extensión descarga su ejecutable, tras lo cual los comandos que este aprueba se ejecutan automáticamente, mientras que los bloqueados esperan confirmación. Con Auto-Approve, Zoo Code también reintenta las solicitudes fallidas: la pausa comienza en 5 segundos y se duplica con cada intento, hasta un máximo de 10 minutos.

Respuesta por streaming. No desactive Enable streaming: en el stream, la pasarela entrega el texto a medida que se genera y limita la respuesta solo al tope del modelo, mientras que una solicitud sin streaming y sin un límite explícito se corta a los 1500 tokens de respuesta (en GLM-5.3 Flash, a los 3000).

Indexación de código. La búsqueda semántica en el proyecto (Codebase Indexing) se configura por separado del modelo, a través de un proveedor de embeddings; existe una opción local para ello: Semble - Local.

Imágenes. Los modelos de la red son textuales. Para capturas de pantalla y maquetas, cree un perfil independiente con un modelo que trabaje con imágenes y cambie a él durante esa tarea.

Privacidad. Zoo Code envía a los desarrolladores datos sobre errores y uso vinculados al identificador de instalación, sin incluir código ni prompts; esto se desactiva con el interruptor Allow error and usage reporting en Settings → About Zoo Code. Por su parte, la pasarela no almacena el contenido de los prompts ni de las respuestas: en el panel solo se ven los contadores de solicitudes y tokens.