Kimi Code CLI: Gonka के माध्यम से अपनी कुंजी पर Moonshot AI एजेंट

चरण 1: Kimi Code इंस्टॉल करें। डॉक्यूमेंटेशन से आधिकारिक तरीके:

# macOS and Linux: prebuilt binary, no Node.js needed
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash

# Windows (PowerShell); Git for Windows is required before the first run
irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex

# npm (Node.js 22.19 or newer)
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code

स्क्रिप्ट बाइनरी को ~/.kimi-code/bin/kimi में रखता है और शेल सेटिंग्स फ़ाइल के ज़रिए इस डायरेक्टरी को PATH में जोड़ देता है। इसके बिल्ड सिर्फ़ glibc के लिए हैं: Alpine और musl वाले अन्य सिस्टम्स पर यह रुक जाएगा और npm का सुझाव देगा। टर्मिनल को फिर से खोलें और जाँचें: kimi --version।

चरण 2: कुंजी प्राप्त करें। gate.joingonka.ai/register पर रजिस्टर करें, पता सत्यापित करें और "API कुंजियाँ" सेक्शन में jg- प्रीफ़िक्स वाली कुंजी बनाएँ।

चरण 3: इंस्टॉलर चलाएँ।

npx @joingonka/setup --tool kimi-code

इंस्टॉलर कुंजी माँगेगा (यह कमांड-लाइन आर्गुमेंट्स में पास नहीं होती) और ~/.kimi-code/config.toml में सिर्फ़ अपनी टेबल्स लिखेगा:

• [providers.joingonka] प्रोवाइडर, टाइप openai के साथ — यह Chat Completions प्रोटोकॉल है — गेटवे पता और api_key फ़ील्ड में कुंजी; फ़ाइल को 600 अनुमतियाँ मिलेंगी;
• नेटवर्क के हर मॉडल के लिए [models."joingonka/…"] टेबल — असली कॉन्टेक्स्ट विंडो और रिस्पॉन्स लिमिट के साथ, और स्पष्ट क्षमताएँ: सभी के लिए टूल कॉलिंग, रीज़निंग — DeepSeek V4 Flash और GLM-5.3 Flash के लिए, MiniMax M2.7 में सिर्फ़ टूल्स;
• default_model — DeepSeek V4 Flash, अगर डिफ़ॉल्ट मॉडल अभी तक चुना नहीं गया है या गेटवे के नेटवर्क से हट चुके मॉडल की ओर इशारा करता है; --model फ़्लैग के बिना दूसरे प्रोवाइडर का चुनाव नहीं छूता, बल्कि एक बार चलाने के लिए कमांड का सुझाव देता है;
• पिछली फ़ाइल की कॉपी सेव करेगा, दूसरे प्रोवाइडर्स और गेटवे टेबल्स में आपके फ़ील्ड्स को नहीं छुएगा, और अंत में गेटवे पर एक लाइव रिक्वेस्ट भेजकर बताएगा कि कुंजी, पता और मॉडल स्वीकार हुए या नहीं।

हमारे रन में आउटपुट ऐसा दिखा (संक्षिप्त):

Configured provider "joingonka" in ~/.kimi-code/config.toml
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1 (provider type "openai" — Chat Completions)
Models: joingonka/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash
Default model: joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

दूसरा डिफ़ॉल्ट मॉडल --model फ़्लैग सेट करता है (glm, minimax या पूरा आइडेंटिफ़ायर); बिना-सवाल मोड एनवायरनमेंट वेरिएबल से कुंजी लेता है:

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool kimi-code --model glm --non-interactive

KIMI_CODE_HOME वेरिएबल से शिफ्ट किया गया डेटा डायरेक्टरी इंस्टॉलर खुद ध्यान में रखता है। लेकिन ~/.kimi — पुराने Python क्लाइंट kimi-cli की डायरेक्टरी है: Kimi Code 2.x इसे नहीं पढ़ता, और पहली बार चलाने पर वहाँ से सेटिंग्स माइग्रेट करने का सुझाव देता है (यही kimi migrate भी करता है)।

इंस्टॉलर जो कुछ भी करता है, वही सब हाथ से भी लिखा जा सकता है। Kimi Code अपनी सेटिंग्स TOML में रखता है; डॉट या स्लैश वाले टेबल कीज़ को क्वोट में लिया जाता है। Gonka नेटवर्क के लिए पूरा स्निपेट यह है:

default_model = "joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[providers.joingonka]
type = "openai"
base_url = "https://gate.joingonka.ai/v1"
api_key = "jg-your-key"

[models."joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"]
provider = "joingonka"
model = "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"
max_context_size = 380000
max_output_size = 32768
capabilities = ["thinking", "tool_use"]
display_name = "DeepSeek V4 Flash (Gonka)"

[models."joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash"]
provider = "joingonka"
model = "zai-org/GLM-5.3-Flash"
max_context_size = 390000
max_output_size = 8192
capabilities = ["thinking", "tool_use"]
display_name = "GLM 5.3 Flash (Gonka)"

# MiniMax M2.7, unlike DeepSeek and GLM, is declared without thinking
[models."joingonka/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"]
provider = "joingonka"
model = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"
max_context_size = 200000
max_output_size = 8192
capabilities = ["tool_use"]
display_name = "MiniMax M2.7 (Gonka)"

की कहाँ रखें। Kimi Code शेल के एनवायरनमेंट से कीज़ नहीं लेता: export OPENAI_API_KEY=… उस पर असर नहीं करता। दो तरीके हैं, और एक साथ दोनों इस्तेमाल नहीं किए जा सकते:

एक ही टेबल में दोनों फ़ील्ड Kimi Code स्टार्टअप पर रिजेक्ट कर देगा: has both apiKey and apiKeyEnv set in config.toml - they are mutually exclusive. ध्यान रखें कि kimi doctor ऐसा कॉन्फ़्लिक्ट नहीं पकड़ता — वह सिर्फ़ फ़ाइल का फ़ॉर्मैट जाँचता है।

कौन-सा प्रोवाइडर टाइप चुनें। Kimi Code कई प्रोटोकॉल जानता है, और गेटवे भी:

Kimi Code में एक प्रोवाइडर एक ही प्रोटोकॉल बोलता है, इसलिए दूसरा प्रोटोकॉल यानी दूसरे नाम के तहत दूसरा प्रोवाइडर। एजेंट के अंदर /provider कमांड से प्रोवाइडर इंटरैक्टिव तरीके से जोड़े और हटाए जाते हैं।

Kimi Code में मॉडल एक alias होता है — [models."…"] टेबल का नाम। इंस्टॉलर उन्हें joingonka/<model-id> स्कीम से नाम देता है, ठीक वैसे ही जैसे Kimi Code खुद अपने मॉडलों को नाम देता है (kimi-code/k3), और जहाँ भी मॉडल चुना जाता है, वहाँ यही alias चाहिए। बिना प्रीफ़िक्स वाला आईडी, जैसे MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, Kimi Code नहीं ढूँढ पाएगा।

हमारे रन में /model ऐसा दिखा:

Select a model  (type to search)
Tab toggle provider · ↑↓ navigate · Enter select · Alt+S session-only · Esc cancel

 All   joingonka

   MiniMax M2.7 (Gonka)       joingonka
 ❯ DeepSeek V4 Flash (Gonka)  joingonka ← current
   GLM 5.3 Flash (Gonka)      joingonka

 Thinking  (←→ to switch)
  [ On ]    Off

Thinking टॉगल। सूची के नीचे मौजूद रीज़निंग टॉगल नेटवर्क के मॉडलों पर अपने आप कुछ नहीं बदलता: Kimi Code रीज़निंग लेवल सिर्फ़ उन्हीं मॉडलों को भेजता है जिनमें लेवल घोषित हों। GLM-5.3 Flash के लिए यह करना बनता है — इसकी रीज़निंग low वैल्यू से बंद होती है (विस्तार से — मॉडल समीक्षा में)। मॉडल की टेबल में तीन फ़ील्ड जोड़ें:

[models."joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash"]
# … fields written by the installer …
support_efforts = ["low", "high"]
default_effort = "high"
off_effort = "low"

हमने जाँचा कि गेटवे तक क्या जाता है: Thinking चालू रहने पर Kimi Code reasoning_effort: "high" भेजता है और मॉडल रीज़न करता है; बंद रहने पर — "low", और जवाब बिना रीज़निंग ब्लॉक के आता है। इंस्टॉलर दोबारा चलाने पर इन फ़ील्ड्स को नहीं छुएगा: वह सिर्फ़ अपनी चाबियाँ सुधारता है।

सबएजेंट के लिए मॉडल। बिल्ट-इन सबएजेंट (coder, explore, plan) डिफ़ॉल्ट रूप से मुख्य एजेंट के मॉडल पर चलते हैं। [secondary_model] सेक्शन उन्हें एक पूल देता है, जिसमें से मुख्य एजेंट खुद संकेतों के आधार पर चुनता है। पूल में कोई भी alias चलेगा — DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash या MiniMax M2.7:

[secondary_model]
default_model = "joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[secondary_model.models]
"joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731" = "Long context and long output: big reads and edits."
"joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash" = "Reasoning model for tricky logic and debugging."

पूल की चाबियाँ [models] के alias से मेल खानी चाहिए: डॉक्युमेंटेशन के मुताबिक़ लटकता लिंक सेशन बनाने ही नहीं देता। MiniMax M2.7 की लाइन भी इसी तरह जुड़ती है; नेटवर्क से हट चुके मॉडलों के लिंक इंस्टॉलर दोबारा चलाने पर खुद साफ़ कर देगा।

कौन-सा मॉडल चुनें। नेटवर्क के सभी मॉडलों की क़ीमत एक ही है, इसलिए चुनाव बर्ताव का है। Kimi Code 2.0.2 में “फ़ाइल पढ़ो और ग़लती ढूँढो” टास्क पर ये ऐसे पेश आए (23 सितंबर 2026 को जाँचा गया):

सबसे पहले यह सुनिश्चित करें कि Kimi Code को प्रोवाइडर दिख रहा है और फ़ाइल बिना किसी त्रुटि के पार्स हो रही है:

$ kimi provider list
joingonka  type=openai  models=3  source=inline

Default model: joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

$ kimi doctor
OK config.toml  ~/.kimi-code/config.toml

kimi provider list --json का आउटपुट कहीं भी सार्वजनिक न करें: उसमें कुंजी साफ़ टेक्स्ट में दिखती है।

अब एक बार का रन। कैटलॉग में calc.py रखें जिसमें जोड़ने वाला फ़ंक्शन असल में घटाता हो, और उससे बग ढूँढने को कहें:

kimi -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

-p मोड में जवाब stdout पर जाता है, जबकि तर्क और टूल्स का चलन stderr पर — इसलिए आउटपुट को स्क्रिप्ट से पार्स करना आसान है। GLM-5.3 Flash ने यह जवाब दिया:

• Yes: the `add` function in calc.py:2 returns `a - b` instead of `a + b`, so `add(2, 3)` prints `-1`.

ध्यान रखें: -p में Kimi Code कुछ नहीं पूछता और खुद कमांड चलाता है — हमारे रन में मॉडल ने बिना पूछे ही अपनी परिकल्पना जाँचने के लिए python3 चलाने की कोशिश की। किसी नए कैटलॉग में इंटरफ़ेस का पहला लॉन्च Trust this folder? सवाल से शुरू होता है — यह प्रोजेक्ट के MCP सर्वरों से जुड़ा है — और स्वागत स्क्रीन पर मॉडल दिखता है: Model: DeepSeek V4 Flash (Gonka)। जाँच का दूसरा हिस्सा गेटवे का डैशबोर्ड है: «Usage» सेक्शन में यह अनुरोध मॉडलों और कुंजियों के हिसाब से टूटे-फूटे रूप में दिखेगा।

अगर कुछ गड़बड़ हो, तो निदान आमतौर पर सीधे संदेश से पढ़ा जा सकता है:

Kimi Code आपके हर वाक्य में एक सिस्टम प्रॉम्प्ट और दो दर्जन से अधिक इन-बिल्ट टूल्स का विवरण जोड़ता है, और कार्य में आमतौर पर कई चरण लगते हैं। हमारे रन में, प्रत्येक चरण में लगभग 20 हज़ार इनपुट टोकन थे, और "फ़ाइल पढ़ें, त्रुटि खोजें" में दो चरण लगे — लगभग 40 हज़ार टोकन, जिनमें से लगभग सभी इनपुट पर थे। इसलिए यहाँ प्रति टोकन की कीमत मायने रखती है।

JoinGonka Gateway के माध्यम से टोकन की कीमत इनपुट पर $0.0069 प्रति मिलियन और आउटपुट पर $0.021 प्रति मिलियन है — यह कीमत नेटवर्क के सभी मॉडलों के लिए समान है और इस पेज पर लाइव स्रोत से ली जाती है।

दाहिनी ओर के अनुमान सितंबर 2026 की कीमतों के आधार पर हैं। तुलना के लिए — Kimi Code में मॉडलों के लिए भुगतान कैसे किया जा सकता है:

सटीक खर्च और शेष राशि डैशबोर्ड में, "उपयोग" और "बिलिंग" अनुभागों में उपलब्ध है। Kimi Code बातचीत की लंबाई पर नज़र रखता है: स्टेटस बार दिखाता है कि कॉन्टेक्स्ट का कितना हिस्सा भरा हुआ है, और /compact कमांड मैन्युअल रूप से इतिहास को संक्षिप्त करती है।

अनुमति मोड। Kimi Code इंटरफ़ेस में डिफ़ॉल्ट रूप से Always Ask मोड काम करता है: रीडिंग तुरंत होती है, सुधार और कमांड — आपकी पुष्टि के बाद। Ask When Needed (/yolo या --yolo फ्लैग) रूटीन सुधार और कमांड को छोड़ देता है, लेकिन संवेदनशील फाइलों और खतरनाक कमांड के बारे में पूछता है; Never Ask (/auto, --auto) कुछ नहीं पूछता। प्लानिंग मोड Shift-Tab से चालू होता है। एक बार का kimi -p रन हमेशा बिना किसी सवाल के होता है, इसलिए इसे कंटेनर या अलग वर्किंग कॉपी में चलाएं।

बिना Moonshot अकाउंट के क्या काम करता है। अपना प्रोवाइडर मॉडल के हर काम को संभालता है: कोड पढ़ना और सुधारना, कमांड, सब-एजेंट, सत्र, MCP-सर्वर। वेब-सर्च — Moonshot सर्विस: अकाउंट में लॉग इन किए बिना एजेंट सेट में WebSearch टूल नहीं होता, लेकिन पेज लोड करना (FetchURL) बना रहता है। नेटवर्क मॉडल टेक्स्ट आधारित हैं, इसलिए उनमें इमेज और वीडियो इनपुट काम नहीं करता।

टेलीमेट्री और अपडेट। अज्ञात टेलीमेट्री डिफ़ॉल्ट रूप से चालू रहती है: इसे config.toml में telemetry = false लाइन या KIMI_DISABLE_TELEMETRY=1 वेरिएबल से बंद करें। अपडेट अपने आप इंस्टॉल होते हैं (~/.kimi-code/tui.toml में [upgrade] auto_install = true); अगर प्रेडिक्टिबिलिटी चाहिए — तो इसे बंद करें और kimi upgrade कमांड से अपडेट करें। गेटवे प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स का कंटेंट स्टोर नहीं करता — आंकड़ों में केवल खर्च का एग्रीगेट रहता है।

एक से अधिक एनवायरनमेंट। Kimi Code में प्रोजेक्ट लेवल पर प्रोवाइडर सेटिंग नहीं होती। वर्क और पर्सनल कीज़ को KIMI_CODE_HOME वेरिएबल से अलग किया जा सकता है: इसके साथ सेटिंग, सेशन और लॉग्स दूसरी डायरेक्टरी में चले जाते हैं, और उसी वेरिएबल के साथ चला गया इंस्टॉलर वहां लिखता है।

एडिटर में। Kimi Code, Zed, JetBrains और अन्य ACP क्लाइंट्स के अंदर kimi acp कमांड के माध्यम से काम करता है — उसी डेटा डायरेक्टरी और उन्हीं प्रोवाइडर्स के साथ।

वे लैब्स भी अपने एजेंट जारी करती हैं जिनके मॉडल नेटवर्क सर्व करता है: MiniMax के पास टर्मिनल MiniMax Code (MiniMax Code) है, DeepSeek के पास DeepSeek Harness है, और GLM के लेखक Z.ai के पास ZCode है। वे सभी उसी गेटवे से उसी की के साथ जुड़ते हैं।