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Kilo Code + Gonka AI — VS Code용 AI 에이전트
Kilo Code는 VS Code용 오픈 AI 에이전트 확장 프로그램으로, 코드를 자율적으로 작성하고 편집하며, 터미널에서 명령을 실행하고, 수십 개의 파일을 한 번에 읽고 수정합니다. 이 프로젝트는 Cline과 Roo Code의 강점을 결합하여 통합 에이전트 플랫폼으로 발전하고 있습니다. IDE 확장 외에도 JetBrains 및 CLI용 변형도 있습니다. 주요 특징은 모드 (에이전트)입니다. Code (코드 작성), Plan (Architect와 동일 — 수정 없이 아키텍처 계획), Debug (오류 원인 검색) 및 Ask (프로젝트에 대한 질문에 답변). 또한 자신만의 모드를 만들 수도 있습니다.
문제는 다른 모든 에이전트와 동일합니다. 토큰 소비입니다. Kilo Code는 파일 컨텍스트, 명령 출력, 단계 기록을 모델로 전송합니다. 한 가지 작업에 10-100M 토큰이 쉽게 소모됩니다. Anthropic 가격 (1M당 $3-15)으로는 세션당 $30-1500가 발생하여 일상적인 작업에는 비실용적입니다.
JoinGonka Gateway는 비용을 수백, 수천 배 절감합니다. 동일한 세션에 $0.01-1.00가 소요됩니다. Kilo Code는 오픈 소스이며 모든 OpenAI 호환 엔드포인트 (및 사용자 지정 기본 URL을 가진 Anthropic 형식)를 지원하므로 게이트웨이를 연결하는 것은 설정 한 번이면 됩니다. 이는 Kilo Code를 비싼 시연에서 일상적인 도구로 변화시킵니다.
단계 1: Kilo Code 설치 및 키 얻기
Kilo Code 설치: VS Code에서 확장 (Ctrl+Shift+X)을 열고, "Kilo Code"를 찾아 설치를 클릭합니다. 설치 후 사이드바에 Kilo Code 아이콘이 나타납니다. 확장 프로그램은 Marketplace가 없는 빌드의 Open VSX에서도 사용할 수 있습니다.
JoinGonka API 키: 아직 계정이 없다면 gate.joingonka.ai/register에 등록하여 10M 무료 토큰을 받고 Dashboard → API Keys에서 jg- 접두사가 붙은 키를 생성하세요. 동일한 키가 OpenAI 형식 (/v1)과 Anthropic 형식 (/v1/messages) 모두 작동하며, 잔액은 통합됩니다.
단계 2: Kilo Code 설정 (OpenAI Compatible)
Kilo Code 패널을 열고 기어 아이콘을 통해 제공자 설정으로 이동하세요.
방법 A — OpenAI Compatible (권장). 최신 버전의 확장 프로그램에서 Settings (기어 아이콘) → Providers 탭 → 하단의 Custom provider 버튼을 클릭하고 다음 대화 상자를 작성하세요:
- Provider ID: 예를 들어
joingonka와 같은 식별자. - Display name: 예를 들어
JoinGonka Gonka. - Base URL:
https://gate.joingonka.ai/v1 - API key:
jg-귀하의-키 - Models:
Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8을 추가하세요. Kilo는 엔드포인트/v1/models에서 모델 목록을 자동으로 가져옵니다. 수동으로 입력하는 대신 목록에서 모델을 선택할 수 있습니다.
Submit을 클릭하면 모델이 피커에 나타납니다. 이전 인터페이스 (VSCode Legacy)에서는 경로가 더 짧습니다. API Provider → OpenAI Compatible, 그런 다음 Base URL, API Key 및 Model 필드에 동일한 값을 입력합니다.
방법 B — Anthropic 형식. 저희 게이트웨이는 Anthropic API에도 응답합니다. API Provider → Anthropic을 선택하고, jg-귀하의-키를 붙여넣고, "Use custom base URL"을 체크하고 https://gate.joingonka.ai를 지정합니다 (/v1 없이 — Kilo가 /v1/messages를 추가합니다).
모델 및 출력 제한 (현재 세 가지 모두 사용 가능):
| 모델 | 컨텍스트 | 최대 출력 |
|---|---|---|
| Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 (기본값) | 128K | 8192 |
| moonshotai/Kimi-K2.6 | 128K | 3072 |
| MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | 128K | 4096 |
사용자 지정 제공자 대화 상자에서 각 모델에 대해 Max Output Tokens 및 Context Window를 설정할 수 있습니다. 선택한 모델에 따라 테이블의 값을 설정하세요.
확인: Kilo Code 채팅에서 Code 모드를 선택하고 "hello world 함수가 있는 hello.py 파일을 생성하세요"라고 입력합니다. 에이전트가 승인을 위해 diff를 제안하고 파일을 생성해야 합니다. 기본적으로 Kilo Code는 모든 작업 전에 확인을 요청합니다. 신뢰할 수 있는 작업에 대해 자동 실행을 허용하여 이를 완화할 수 있습니다.
에이전트 세션 비용 비교
Kilo Code는 에이전트 도구입니다. 단순히 답변만 하는 것이 아니라 파일을 읽고, 코드를 작성하고, 테스트를 실행하고, 오류를 수정하는 등 작업을 완전히 수행합니다. 각 단계는 API 호출이며, 토큰이 빠르게 쌓입니다. Anthropic Claude와 저희 Gonka 네트워크 게이트웨이를 통한 일반적인 세션 비용을 비교해 보겠습니다:
| 작업 | 토큰 | Anthropic Claude | JoinGonka Gonka |
|---|---|---|---|
| 간단한 버그 수정 | ~5M | $15 — $75 | $0.005 |
| 새로운 기능 (2–3개 파일) | ~20M | $60 — $300 | $0.02 |
| 모듈 리팩토링 | ~50M | $150 — $750 | $0.05 |
| 전체 개발 세션 (4시간) | ~100M | $300 — $1,500 | $0.10 |
JoinGonka Gateway를 통해 입력은 1M 토큰당 ~$0.0005이며, 출력은 약 3배 더 비쌉니다. 이는 Anthropic 및 OpenAI보다 수백, 수천 배 저렴합니다. Kilo Code는 일상적인 도구가 됩니다. 모든 티켓, 모든 버그, 모든 기능에 대해 비용 계산 없이 실행할 수 있습니다. Anthropic 가격으로는 모든 실행을 신중하게 고려해야 했을 것입니다.
모델 매개변수: 기본 Qwen3-235B는 128K 토큰의 컨텍스트 창과 8192 토큰의 최대 응답 길이를 가지고 있습니다. Kilo Code는 더 많은 것을 요청할 수 있지만, 게이트웨이는 모델의 상한선으로 출력을 제한합니다 (Qwen — 8192, Kimi K2.6 — 3072, MiniMax-M2.7 — 4096). 긴 생성을 위해 에이전트는 작업을 단계별로 나눕니다.
모드 및 툴 콜링
Kilo Code의 강점은 드롭다운, /agents 명령 또는 Ctrl+. 단축키를 통해 전환되는 모드 (이전 확장 프로그램에서는 modes, 새로운 확장 프로그램에서는 agents)입니다:
- Plan / Architect — 파일을 건드리지 않고 해결책을 논의하고 설계합니다. 저렴한 Qwen3-235B를 통해 실행하는 것이 편리합니다. 계획은 많은 컨텍스트를 소비하지만, 저희 게이트웨이에서는 거의 무료입니다.
- Code — 기본 모드: 코드를 작성하고 수정하며, diff를 적용하고, 명령을 실행합니다.
- Debug — 로그 및 스택을 기반으로 버그의 원인을 명확하게 찾습니다.
- Ask — 변경 없이 코드 베이스에 대한 질문에 답변합니다.
최신 버전에서는 별도의 Orchestrator 모드가 더 이상 사용되지 않는 것으로 간주됩니다. 도구에 대한 완전한 액세스 권한을 가진 에이전트가 이제 전용 오케스트레이터 없이도 하위 작업 (subagents)을 스스로 시작할 수 있습니다. 사용자 시나리오에 맞는 사용자 지정 모드도 지원됩니다.
Tool calling: 저희 게이트웨이는 기본 OpenAI function calling 및 Anthropic tool_use를 전달하며, 선택된 모델 (Qwen3-235B, Kimi K2.6, MiniMax-M2.7)은 도구 호출을 지원합니다. 이는 Kilo Code의 에이전트 루프 — 파일 읽기, 편집, 명령 실행, 코드 베이스 인덱싱 —가 저희 모델에서 텍스트 응답의 취약한 파싱 없이 안정적으로 작동한다는 의미입니다.