Kimi Code CLI: Gonka経由で専用キーを使うMoonshot AIエージェント

ステップ1：Kimi Codeをインストールする。ドキュメントに記載されている公式の方法：

# 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

スクリプトはバイナリを~/.kimi-code/bin/kimiに配置し、シェル設定ファイルを通じてこのディレクトリをPATHに追加します。ビルドはglibc専用のため、Alpineなどmusl系のシステムでは停止し、npmを提案します。ターミナルを開き直して確認してください：kimi --version。

ステップ2：キーを取得する。gate.joingonka.ai/registerで登録し、アドレスを確認して、「API-キー」セクションでjg-プレフィックスのキーを作成します。

ステップ3：セットアップツールを実行する。

npx @joingonka/setup --tool kimi-code

セットアップツールはキーを尋ね（コマンドライン引数では渡されません）、~/.kimi-code/config.tomlに自身のテーブルのみを追記します：

• タイプopenai（Chat Completionsプロトコル）のプロバイダー[providers.joingonka]を、ゲートウェイアドレスとapi_keyフィールドのキーとともに。ファイルには600の権限が付与されます。
• ネットワーク上の各モデルごとに[models."joingonka/…"]テーブルを、実際のコンテキストウィンドウと回答上限、明示的な機能とともに作成：ツール呼び出しはすべてに、推論はDeepSeek V4 FlashとGLM-5.3 Flashに、MiniMax M2.7にはツールのみ。
• default_modelは、デフォルトモデルがまだ選択されていないか、ネットワークから離脱したゲートウェイモデルを指している場合、DeepSeek V4 Flashに設定。--modelフラグなしでの他プロバイダーの選択には触れず、単発実行用のコマンドを提案します。
• 以前のファイルのコピーを保存し、他社プロバイダーやゲートウェイテーブル内のあなたのフィールドには触れず、最後にゲートウェイへ実際のリクエストを送信して、キー、アドレス、モデルが受け入れられたかを報告します。

実際の実行での出力はこんな感じでした（抜粋）：

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.

別のデフォルトモデルは--modelフラグ（glm、minimax、または完全な識別子）で指定します。質問なしモードでは環境変数からキーを取得します：

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

環境変数KIMI_CODE_HOMEで移したデータディレクトリは、セットアップツールが自動的に認識します。一方、~/.kimiは旧Pythonクライアントkimi-cliのディレクトリです。Kimi Code 2.xはこれを読み込まず、初回起動時にそこから設定を移行するか提案します（kimi migrateも同様）。

インストーラーが行うことはすべて手作業でも書けます。Kimi Code は設定を TOML に保存します。ドットやスラッシュを含むテーブルキーは引用符で囲みます。Gonka ネットワーク用の完全なスニペットはこちら：

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)"

キーの保管場所。 Kimi Code はシェル環境からキーを読み取りません：export OPENAI_API_KEY=… は効きません。方法は 2 つあり、同時に使用することはできません：

同じテーブルに両方のフィールドがあると、Kimi Code は起動時に拒否します：has both apiKey and apiKeyEnv set in config.toml - they are mutually exclusive。なお、kimi doctor はこのような競合を検出しません — ファイルの形式のみをチェックします。

どのプロバイダータイプを選ぶか。 Kimi Code は複数のプロトコルに対応しており、ゲートウェイも同様です：

Kimi Code では 1 つのプロバイダーが 1 つのプロトコルで通信するため、2 つ目のプロトコルは別名の 2 つ目のプロバイダーとなります。プロバイダーの追加と削除は、エージェント内で /provider コマンドを使って対話的に行えます。

Kimi Code におけるモデルとはエイリアス、つまりテーブル名 [models."…"] のことです。インストーラーは joingonka/<model-id> という形式でモデルを登録します。これは Kimi Code 自身が自社モデルを kimi-code/k3 と呼ぶのと同じ方式で、モデルを選択するあらゆる場面で必要なのはこのエイリアスです。プレフィックスのない識別子、たとえば MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 は Kimi Code では見つかりません。

私たちの実行では /model はこのように表示されました：

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 トグル。リスト下の推論トグルは、ネットワークのモデルではそれ自体では何も変えません。Kimi Code は推論レベルを宣言しているモデルにしか推論レベルを送信しないからです。GLM-5.3 Flash ではこれを設定すべきです — このモデルは推論を low 値でオフにします（詳しくはモデルレビューで）。モデルのテーブルに 3 つのフィールドを追記してください：

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

ゲートウェイに何が送られるかを確認しました：Thinking がオンなら Kimi Code は reasoning_effort: "high" を送り、モデルは推論します。オフなら "low" を送り、応答は推論ブロックなしで返ります。インストーラーを再実行してもこれらのフィールドは変更されません — 自身のキーだけを編集します。

サブエージェント用モデル。組み込みサブエージェント（coder、explore、plan）はデフォルトでメインエージェントのモデルで動作します。[secondary_model] セクションは彼らにプールを与え、メインエージェントがヒントに基づいてそこから選択します。プールには任意のエイリアスが使えます — DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash、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."

プールのキーは [models] のエイリアスと一致している必要があります。ドキュメントによると、リンク切れがあるとセッションを作成できません。MiniMax M2.7 の行も同様に追加します。ネットワークから削除されたモデルへの参照は、インストーラーが再実行時に自動的にクリーンアップします。

どのモデルを選ぶか。ネットワークの全モデルの価格は同じなので、選択は挙動次第です。Kimi Code 2.0.2 で「ファイルを読んでバグを見つけろ」というタスクでの挙動は次のとおりでした（2026年9月23日検証）：

まず、Kimi Code がプロバイダーを認識し、ファイルがエラーなく解析されることを確認してください：

$ 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 の出力はどこにも公開しないでください。キーが平文で含まれています。

次に単発実行です。実際には減算する加算関数を含む calc.py をディレクトリに置き、バグを見つけるよう依頼します：

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

-p モードでは、応答は stdout に、推論とツールの実行過程は stderr に出力されるため、スクリプトで出力を処理するのに便利です。GLM-5.3 Flash は次のように回答しました：

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

注意してください：-p では Kimi Code は何も尋ねず、コマンドを自分で実行します。私たちの実行では、モデルは推測を検証するために無断で python3 を起動しようとしました。新しいディレクトリでインターフェースを初めて起動すると、Trust this folder? という質問から始まります。これはプロジェクトの MCP サーバーに関するもので、ウェルカム画面にはモデルが表示されます：Model: DeepSeek V4 Flash (Gonka)。確認の後半はゲートウェイの管理画面です：「使用状況」セクションで、リクエストがモデル別およびキー別の内訳で表示されます。

何か問題が発生した場合、通常はメッセージから直接診断できます：

Kimi Codeはすべてのリクエストにシステムプロンプトと数十の組み込みツール記述を追加するため、通常、タスクには複数のステップが必要です。今回の実行では、各ステップで約2万トークンの入力トークンが消費され、「ファイルを読み込んでエラーを見つける」タスクには2ステップかかりました（約4万トークン、ほとんどが入出力）。そのため、ここのトークン単価が重要になります。

JoinGonka Gateway経由の場合、トークン料金は入力100万トークンあたり$0.0069、出力100万トークンあたり$0.021です。この価格はネットワーク内の全モデルで共通であり、このページにライブデータから反映されています。

右側の推定値は2026年9月の価格に基づいています。参考として、Kimi Codeでの支払い方法は以下の通りです：

正確な消費量と残高は、ダッシュボードの「使用量」および「請求（Billing）」セクションで確認できます。会話の長さはKimi Code自身が監視しており、ステータスバーにコンテキストの占有率が表示されます。/compact コマンドで履歴を手動で圧縮できます。

許可モード。 Kimi Codeのインターフェースでは、デフォルトで「Always Ask」モードが動作します。読み取りは即座に行われますが、修正やコマンドの実行にはユーザーの確認が必要です。「Ask When Needed」（/yolo または --yolo フラグ）では、ルーチン的な修正やコマンドはスキップされますが、機密性の高いファイルや危険なコマンドについては確認を求めます。「Never Ask」（/auto、--auto）では何も確認しません。プランニングモードは Shift-Tab で切り替え可能です。単発実行の kimi -p は常に確認なしで実行されるため、コンテナまたは個別の作業コピー内で実行してください。

Moonshotアカウントなしで動作するもの。 独自のプロバイダーがモデルの全処理（コードの読み取りと修正、コマンド、サブエージェント、セッション、MCPサーバー）を担います。ウェブ検索はMoonshotのサービスですが、ログインしない場合、エージェントツールセットから WebSearch は削除されますが、URLによるページ読み込み（FetchURL）は残ります。ネットワークモデルはテキストベースであるため、画像や動画の入力には対応していません。

テレメトリとアップデート。 匿名テレメトリはデフォルトで有効です。無効にするには config.toml に telemetry = false を記述するか、環境変数 KIMI_DISABLE_TELEMETRY=1 を使用します。アップデートは自動的にインストールされます（~/.kimi-code/tui.toml 内の [upgrade] auto_install = true）。予測可能性が必要な場合は、自動更新をオフにし、kimi upgrade コマンドで更新してください。ゲートウェイはプロンプトや応答の内容を保存しません。統計情報には消費量の集計のみが残ります。

複数の環境。 Kimi Codeにはプロジェクトレベルでのプロバイダー設定はありません。作業用キーと個人用キーを分けるには、環境変数 KIMI_CODE_HOME を使用してください。これを設定することで、設定、セッション、ログが別のディレクトリに保存され、同じ環境変数で実行されたインストーラーもそのディレクトリに書き込みを行います。

エディタ内での利用。 Kimi Codeは、Zed、JetBrainsなどの ACP クライアント内で、kimi acp コマンドを通じて動作します。データディレクトリとプロバイダー設定は共有されます。

ネットワークのモデルを利用するラボも独自のエージェントをリリースしています。MiniMaxにはターミナル版の MiniMax Code、DeepSeekにはDeepSeek Harness、GLMの作成者であるZ.aiにはZCodeがあります。これらはすべて、同じゲートウェイとキーで接続可能です。