Zoo Code + JoinGonka Gateway : migrer de Roo Code vers les modèles Gonka

Étape 1 : installer l'extension. Dans VS Code, ouvrez le panneau des extensions (Ctrl+Shift+X, sur macOS Cmd+Shift+X), recherchez « Zoo Code » et installez l'extension de l'éditeur Zoo Code Organization. La même chose en une commande :

code --install-extension ZooCodeOrganization.zoo-code

VS Code 1.100 ou une version plus récente est requis — c'est ce qu'indique le manifeste de l'extension ; pour VSCodium, Windsurf et les autres éditeurs sans Marketplace, l'extension est publiée sur Open VSX. Outre le canal stable (3.82.2 du 18 septembre 2026), il existe une version préliminaire 3.83.x — des builds nocturnes de la branche principale ; pour travailler, prenez la version stable. Après l'installation, une icône Zoo Code apparaît dans la barre d'activité.

Étape 2 : obtenir une clé. Inscrivez-vous sur gate.joingonka.ai/register, confirmez votre adresse et créez une clé avec le préfixe jg- dans la section « Clés API ». Il est pratique de créer une clé distincte pour Zoo Code : sa consommation apparaîtra sur une ligne séparée dans les statistiques.

Étape 3 : lancer l'installeur.

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

L'installeur demandera la clé — elle n'est pas transmise dans les arguments de la ligne de commande, pour ne pas rester dans l'historique du shell. Il n'a rien à écrire : Zoo Code conserve les profils de fournisseurs ainsi que les clés dans le stockage sécurisé de secrets de VS Code, et non dans un fichier. C'est pourquoi l'installeur affiche les valeurs prêtes à l'emploi pour le formulaire et les limites réelles du modèle choisi :

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.

Vient ensuite le résultat d'une requête en direct vers la passerelle — en cas de succès, la ligne ✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model. La clé, l'adresse et le modèle sont vérifiés immédiatement, et non à la première tâche. Dans le bloc affiché, la clé est complète pour faciliter la copie — ne publiez pas cette sortie.

Sans le flag --model, l'installeur utilise MiniMax M2.7 : là où le modèle se choisit manuellement, il propose le modèle à la plus grande capacité du réseau. Pour Zoo Code, nous conseillons de commencer par DeepSeek V4 Flash : dans notre test, elle a terminé le tour suivant le résultat de l'outil dès la première requête — détails dans la section sur la vérification ; le flag accepte aussi les abréviations glm (GLM-5.3 Flash) et minimax. Sans le flag --tool, l'installeur affiche un menu de 25 outils.

Un détail du formulaire : il n'y a pas de bloc distinct intitulé Model Configuration dans Zoo Code 3.82.2. Les champs de limites se trouvent dans le même formulaire plus bas, sous l'explication « Configure the capabilities and pricing for your custom OpenAI-compatible model », et Max Output Tokens précède Context Window Size.

Lors du premier lancement, Zoo Code affiche un message de bienvenue avec un bouton Choose your provider : il mène à un formulaire où OpenRouter est sélectionné par défaut. Remplacez le fournisseur par OpenAI Compatible et cliquez sur Finish à la fin. Plus tard, ce même formulaire est accessible via l'icône d'engrenage dans l'en-tête du panneau Zoo Code, section Providers ; les modifications sont enregistrées via le bouton Save.

Limites des modèles du réseau :

Il n'est pas nécessaire de modifier le reste : laissez Enable streaming et Include max output tokens activés, gardez Enable R1 model parameters et Use Azure désactivés (ce sont des options pour les modèles de la famille R1 et pour Azure OpenAI), et laissez les champs Custom Headers et Extra Body vides.

Les limites sont stockées dans le profil et non liées au modèle : si vous changez de Model dans le même profil, la fenêtre et le plafond de réponse resteront inchangés. Il est donc plus pratique de créer un profil distinct pour chaque modèle — c'est le sujet de la section suivante.

Zoo Code est issu de la base de code de Roo Code, le transfert ne prend donc que quelques minutes et il n'est pas nécessaire de modifier les fichiers du projet. Le guide de migration officiel décrit l'exportation et l'importation des paramètres ; le reste est transféré via un bouton séparé ou lu à partir des anciens chemins :

Le profil Roo Code qui utilisait déjà JoinGonka Gateway sera transféré avec l'adresse, la clé, le modèle et les limites — vérifiez simplement que le modèle est actuellement disponible sur le réseau : la liste est fournie par GET https://gate.joingonka.ai/v1/models.

Modes et profils. Il existe cinq modes intégrés : Code, Debug, Architect (édite uniquement les fichiers Markdown), Ask (répond sans modifications) et Orchestrator (distribue les sous-tâches aux autres modes). Ils se basculent via la liste à côté du champ de saisie, par une commande avec le nom du mode au début du message, par exemple /architect, ou via le raccourci Ctrl+. (Cmd+. sur macOS). Chaque mode mémorise le profil avec lequel vous avez travaillé pour la dernière fois, et lors du changement de mode, Zoo Code bascule automatiquement vers ce profil.

D'où un schéma pratique : un profil par modèle, fixé aux modes. Dans Settings → Providers, cliquez sur « + » à côté du champ Configuration Profile, nommez le profil, par exemple Gonka DeepSeek, et remplissez le formulaire ; répétez pour GLM-5.3 Flash et MiniMax M2.7 — l'adresse et la clé sont les mêmes pour tous. Ensuite, dans chaque mode, sélectionnez le profil dans la liste des profils près du champ de saisie, et le mode le mémorisera. L'icône de cadenas dans cette liste, au contraire, fixe un seul profil pour tous les modes du dossier de travail.

Niveau de raisonnement. L'option Enable Reasoning Effort dans le formulaire ouvre une liste Low, Medium, High, Extra High et Max ; tant qu'elle est désactivée, le niveau n'est pas inclus dans la requête. Pour GLM-5.3 Flash, le commutateur est essentiellement binaire : Low désactive le raisonnement, tout autre niveau le laisse complet — pratique pour garder un profil GLM séparé avec Low pour les questions rapides. Plus de détails dans l'aperçu de GLM-5.3 Flash. Pour DeepSeek V4 Flash et MiniMax M2.7, la passerelle ne réécrit pas l'échelle : la façon dont le niveau fonctionne dépend du modèle lui-même.

Ouvrez un dossier contenant un petit fichier comportant une erreur évidente, par exemple calc.py avec une fonction d'addition qui soustrait, et en mode Code, écrivez : « Lis calc.py et dis en une phrase s'il contient une erreur ». Zoo Code demandera l'autorisation de lire le fichier — « Zoo wants to read this file », avec les boutons Approve et Deny, si la lecture n'a pas été autorisée à l'avance dans Auto-Approve. Ensuite, le modèle appellera l'outil de complétion et la tâche se terminera par le bloc Task Completed avec la réponse pertinente ; le raisonnement, s'il existe, est affiché dans un bloc Thinking séparé. Le pourcentage de remplissage du contexte dans l'en-tête réduit de la tâche est calculé à partir de Context Window Size — une autre raison de le définir correctement.

Nous avons reproduit cette étape avec une requête selon le modèle Zoo Code — flux, outils dans un schéma strict, avec le résultat de read_file dans l'historique. DeepSeek V4 Flash a répondu par un appel natif attempt_completion avec la conclusion correcte : la fonction soustrait au lieu d'additionner. La seconde moitié de la vérification est le tableau de bord de la passerelle : dans la section « Utilisation », la requête apparaîtra dans la répartition par modèles, et la date de la dernière requête sera mise à jour pour la clé.

Sans Auto-Approve, l'erreur arrive sous la forme d'un bloc API Request Failed avec les boutons Retry et Start New Task, accompagné d'un en-tête Provider Error avec un code et un compte à rebours avant la tentative de réessai. Le texte de réponse de la passerelle est visible dans le message ou dans ses détails :

Un agent dépense des jetons (tokens) différemment d'un chat. Dans chaque requête, Zoo Code inclut un prompt système avec les règles du mode, les descriptions des outils et les informations sur le dossier de travail — ce sont des milliers de jetons avant même votre question — et une tâche prend généralement plusieurs mouvements. C'est pourquoi le prix par jeton est ici décisif.

Via JoinGonka Gateway, les jetons coûtent $0.0069 par million en entrée et $0.021 par million en sortie — le prix est identique pour tous les modèles du réseau et est récupéré sur cette page à partir d'une source en temps réel. Ordre de grandeur des prix en septembre 2026 :

Pour comparer — comment payer les modèles dans Zoo Code :

Avec les prix d'entrée et de sortie remplis, le coût de la tâche est visible dans son en-tête, mais avec une précision au centime près — les tâches courtes sur les modèles du réseau afficheront $0.00. La consommation exacte et le solde restant se trouvent dans l'interface, dans les sections « Usage » et « Facturation ».

Confirmations et autonomie. Par défaut, Auto-Approve est désactivé et Zoo Code demande l'autorisation pour lire, écrire et exécuter des commandes ; pour les tâches longues, activez les catégories nécessaires dans le menu Auto-approve près du champ de saisie. Pour les commandes, il existe le Destructive Command Guard (Settings → Auto-Approve) : l'extension télécharge son exécutable, après quoi les commandes approuvées s'exécutent automatiquement, tandis que celles bloquées attendent une confirmation. Avec Auto-Approve, Zoo Code réessaie également les requêtes ayant échoué : la pause commence à 5 secondes et double à chaque tentative, sans dépasser 10 minutes.

Réponse en flux. Ne désactivez pas Enable streaming : en flux, la passerelle renvoie le texte au fur et à mesure de la génération et limite la réponse uniquement au plafond du modèle, tandis qu'une requête sans flux et sans limite explicite est tronquée à 1500 tokens de réponse (3000 pour GLM-5.3 Flash).

Indexation du code. La recherche sémantique dans le projet (Codebase Indexing) se configure séparément du modèle, via un fournisseur d'embeddings ; il existe pour cela une option locale : Semble - Local.

Images. Les modèles du réseau sont textuels. Pour les captures d'écran et les maquettes, créez un profil distinct avec un modèle capable de traiter des images et basculez dessus pendant la durée de cette tâche.

Confidentialité. Zoo Code envoie aux développeurs des données sur les erreurs et l'utilisation, liées à l'identifiant d'installation — sans code ni prompts ; cela peut être désactivé via le commutateur Allow error and usage reporting dans Settings → About Zoo Code. De son côté, la passerelle ne stocke pas le contenu des prompts ni des réponses : seuls les compteurs de requêtes et de tokens sont visibles dans le tableau de bord.