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Kilo Code + Gonka AI — Agent IA dans VS Code
Kilo Code est une extension d'agent IA open-source pour VS Code qui écrit et édite du code de manière autonome, exécute des commandes dans le terminal, lit et modifie des dizaines de fichiers à la fois. Le projet a combiné les forces de Cline et Roo Code et se développe comme une plateforme d'agent unifiée : en plus de l'extension IDE, il existe des variantes pour JetBrains et CLI. La caractéristique clé est les modes (agents) : Code (écrit du code), Plan (alias Architect — planifie l'architecture sans modifications), Debug (recherche les causes des erreurs) et Ask (répond aux questions sur le projet). Vous pouvez également créer vos propres modes.
Le problème est le même que pour tout agent — la consommation de jetons. Kilo Code envoie le contexte des fichiers, la sortie des commandes, l'historique des étapes au modèle ; une tâche peut facilement consommer 10 à 100M de jetons. Aux prix d'Anthropic (3 à 15 $ pour 1M), cela représente 30 à 1500 $ par session — impraticable pour un travail quotidien.
JoinGonka Gateway réduit le coût des centaines et des milliers de fois : la même session coûte 0,01 à 1,00 $. Étant donné que Kilo Code est open-source et prend en charge tout point de terminaison compatible OpenAI (ainsi que le format Anthropic avec une URL de base personnalisée), la connexion de notre passerelle est une question de simple configuration. Cela transforme Kilo Code d'une démonstration coûteuse en un outil quotidien.
Étape 1 : Installer Kilo Code et obtenir la clé
Installation de Kilo Code : dans VS Code, ouvrez les Extensions (Ctrl+Shift+X), recherchez « Kilo Code » et cliquez sur Install. Une fois installé, une icône Kilo Code apparaîtra dans la barre latérale. L'extension est également disponible sur Open VSX pour les builds sans Marketplace.
Clé API JoinGonka : si vous n'avez pas encore de compte, inscrivez-vous sur gate.joingonka.ai/register, obtenez 3M de jetons gratuits et créez une clé avec le préfixe jg- dans Dashboard → API Keys. La même clé fonctionne à la fois pour le format OpenAI (/v1) et pour le format Anthropic (/v1/messages) — le solde est partagé.
Étape 2 : Configurer Kilo Code (compatible OpenAI)
Le plus simple : tout configurer avec l'installateur en une seule commande. Il inscrit le fournisseur JoinGonka dans la config globale de Kilo (généralement ~/.config/kilo/kilo.jsonc) : l'adresse de la gateway, la clé et les modèles du réseau avec leurs fenêtres de contexte et plafonds de réponse. Le fichier reçoit les droits 600, et DeepSeek V4 Flash devient le modèle par défaut si vous n'avez pas encore choisi le vôtre :
npx @joingonka/setup --tool kiloL'installateur est universel (sans flag, il propose de choisir un outil dans la liste), demande la clé jg-… et effectue après la configuration une vérification en direct par une requête vers la gateway. Il ne touche à aucun autre réglage. Ci-dessous, la méthode manuelle si vous préférez configurer vous-même.
Configurer manuellement (plan B)
Ouvrez le panneau Kilo Code et accédez aux réglages du fournisseur via l'icône engrenage.
Méthode A — OpenAI Compatible (recommandée). Dans la version récente de l'extension, ouvrez Settings (engrenage) → onglet Providers → en bas, bouton Custom provider, puis remplissez la boîte de dialogue :
- Provider ID: n'importe quel identifiant, par exemple
joingonka. - Display name: par exemple
JoinGonka Gonka. - Base URL:
https://gate.joingonka.ai/v1 - API key:
jg-your-key - Models: ajoutez
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. Kilo récupère automatiquement la liste des modèles depuis l'endpoint/v1/models— vous pouvez sélectionner un modèle dans la liste au lieu de le saisir manuellement.
Cliquez sur Submit — les modèles apparaîtront dans le sélecteur. Dans l'ancienne interface (VSCode Legacy), le chemin est plus court : API Provider → OpenAI Compatible, puis les champs Base URL, API Key et Model avec les mêmes valeurs.
Méthode B — format Anthropic. Notre gateway répond aussi à l'API Anthropic. Choisissez API Provider → Anthropic, collez la clé jg-your-key, cochez « Use custom base URL » et indiquez https://gate.joingonka.ai (sans /v1 — Kilo ajoutera lui-même /v1/messages).
Modèles et leurs limites de sortie (les trois sont disponibles dès maintenant) :
| Modèle | Contexte | Sortie max. |
|---|---|---|
| MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | 180K | 8192 |
| deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (celui installé par l'installateur) | 380K | 32768 |
| zai-org/GLM-5.3-Flash | 390K | 8192 |
Dans la boîte de dialogue du fournisseur personnalisé, vous pouvez définir pour chaque modèle Max Output Tokens et Context Window — saisissez les valeurs du tableau correspondant au modèle choisi.
Vérification : dans le chat Kilo Code en mode Code, écrivez « Crée un fichier hello.py avec une fonction hello world ». L'agent doit proposer un diff à approuver et créer le fichier. Par défaut, Kilo Code demande confirmation avant chaque action — vous pouvez assouplir cela en autorisant l'exécution automatique pour les opérations de confiance.
Comparaison des coûts des sessions d'agent
Kilo Code est un outil d'agent : il ne se contente pas de répondre, il exécute des tâches complètes — lit des fichiers, écrit du code, lance des tests, corrige des erreurs. Chaque étape est un appel API, et les tokens s'accumulent rapidement. Comparons le coût des sessions typiques via Anthropic Claude et via notre passerelle vers le réseau Gonka :
| Tâche | Tokens | Anthropic Claude | JoinGonka Gonka |
|---|---|---|---|
| Correction de bug simple | ~5M | 15 $ — 75 $ | 0,048 $ |
| Nouvelle fonctionnalité (2–3 fichiers) | ~20M | 60 $ — 300 $ | 0,19 $ |
| Refactoring de module | ~50M | 150 $ — 750 $ | 0,48 $ |
| Session de développement complète (4h) | ~100M | 300 $ — 1 500 $ | 0,96 $ |
Via la JoinGonka Gateway, l'entrée coûte ~$0.0062 pour 1M de tokens, la sortie environ trois fois plus cher — c'est des centaines et des milliers de fois moins cher qu'Anthropic et OpenAI. Kilo Code devient un outil quotidien : il peut être lancé pour chaque ticket, chaque bug et chaque fonctionnalité, sans compter les frais. Avec les prix d'Anthropic, il faut peser chaque exécution.
Paramètres du modèle : le MiniMax M2.7 a une fenêtre de contexte de 180K tokens et une longueur de réponse maximale de 8192 tokens (pour DeepSeek V4 Flash — 380K et jusqu'à 32768, pour GLM-5.3 Flash — 390K et jusqu'à 8192). Kilo Code peut en demander plus, mais la passerelle limitera la sortie à la limite supérieure du modèle. Pour les longues générations, l'agent divise le travail en étapes.
Modes et appel d'outils
Le point fort de Kilo Code — les modes (appelés modes dans l'ancienne extension, agents dans la nouvelle), entre lesquels on bascule via un menu déroulant, la commande /agents ou le raccourci clavier Ctrl+. :
- Plan / Architect — discuter et concevoir une solution sans toucher aux fichiers. Pratique à utiliser via GLM-5.3 Flash — le modèle de reasoning réfléchit avant de répondre, et la planification consomme beaucoup de contexte, mais sur notre passerelle, ce sont des centimes.
- Code — mode par défaut : écrit et corrige le code, applique des diffs, lance des commandes.
- Debug — recherche de manière ciblée la cause d'un bug dans les logs et la pile.
- Ask — répond aux questions sur la base de code sans modification.
Le mode Orchestrator séparé est considéré comme obsolète dans les versions récentes : les agents ayant un accès complet aux outils savent désormais lancer des sous-tâches (subagents) eux-mêmes, sans orchestrateur dédié. Les modes personnalisés pour vos scénarios sont également pris en charge.
Tool calling : notre passerelle transmet le OpenAI function calling natif et le tool_use d'Anthropic, et les modèles sélectionnés (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash) supportent l'appel d'outils. Cela signifie que la boucle d'agent Kilo Code — lecture de fichier, édition, lancement de commande, indexation de base de code — fonctionne de manière fiable sur nos modèles, sans parsing fragile de réponses textuelles.
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