MiniMax Code: Gonka를 통해 자체 키로 작동하는 MiniMax 에이전트

에이전트에는 세 개의 진입점이 있으며, 모두 BYOK 프로바이더와 동일하게 작동합니다:

공식 설치 프로그램은 최신 버전을 ~/.minimax-code에 설치하고, 필요하면 적합한 Node.js를 자동으로 가져오며, 관리자 권한도 필요하지 않습니다:

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://filecdn.minimax.chat/public/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://filecdn.minimax.chat/public/install.ps1 | iex

Node.js가 이미 있다면(22 계열은 22.19 이상, 24 계열은 24.2 이상, 그리고 25와 26), npm을 사용할 수 있습니다:

npm install -g @minimax-ai/code@latest --registry=https://registry.npmjs.org/ --ignore-scripts=false --include=optional --allow-scripts=@minimax-ai/code,better-sqlite3

이 긴 명령어에는 이유가 있습니다. 에이전트는 SQLite 네이티브 빌드가 필요하므로 선택적 의존성과 설치 스크립트를 활성화된 상태로 유지해야 합니다. 설치 후 터미널을 다시 열고 확인하세요: mcode --version.

TUI 안에서는 Shift+Tab(플래닝 모드), Alt+M(권한 모드 전환 — Ask, Auto, Full access), 파일 참조용 @, 명령어 목록을 보여주는 /help가 유용합니다. 중단된 작업은 mcode --continue로 이어서 진행하고, mcode init .은 프로젝트에 에이전트용 규칙이 담긴 AGENTS.md 파일을 생성합니다.

사용자 데이터 — config.yaml, 세션, 로그인 상태 — 는 프로그램과 별도로 ~/.minimax 디렉터리에 저장됩니다(이름이 지정된 프로필의 경우 ~/.minimax-<profile>). 환경 변수 MINIMAX_DATA_DIR로 다른 위치를 지정할 수 있습니다.

JoinGonka 키. gate.joingonka.ai/register에서 가입하세요. 주소 확인 후 계정에 3M개의 무료 토큰이 지급됩니다. jg- 접두사가 붙은 키는 관리 화면의 "API 키" 섹션에서 생성합니다. 에이전트 전용 키를 따로 만들면 해당 트래픽이 별도 항목으로 표시되어 편리합니다.

mcode가 실행 중이라면 닫고 다음을 실행하세요:

npx @joingonka/setup --tool minimax-code --model minimax

설치 프로그램은 키를 묻고, 이전 config.yaml의 사본을 저장한 뒤, 자기 블록만 덧붙이고 게이트웨이에 대한 실제 요청으로 마무리합니다. 키, 주소, 모델이 첫 작업이 아니라 즉시 검증됩니다. ~/.minimax/config.yaml의 custom_provider 분기에 프로바이더 joingonka가 생깁니다 — mcode가 서드파티 엔드포인트를 두는 곳이 바로 여기입니다:

custom_provider:
  joingonka:
    name: JoinGonka
    kind: custom
    enabled: true
    api: openai-completions
    options:
      apiKey: jg-your-key
      baseURL: https://gate.joingonka.ai/v1
      authMode: api-key
    models:
      MiniMaxAI/MiniMax-M2.7:
        name: MiniMax M2.7 (Gonka)
        limit:
          context: 200000
          output: 8192
      deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731:
        name: DeepSeek V4 Flash (Gonka)
        reasoning: true
        limit:
          context: 380000
          output: 32768
      zai-org/GLM-5.3-Flash:
        name: GLM 5.3 Flash (Gonka)
        reasoning: true
        limit:
          context: 390000
          output: 8192
defaultModel: custom_provider:joingonka/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

이 블록에 대해 알아둘 점:

• API 형식이 명시적으로 기록됩니다. api 필드가 없으면 mcode는 프로바이더를 Anthropic 호환으로 간주합니다. 설치 프로그램은 openai-completions를 선택합니다 — 게이트웨이의 정규 경로입니다.
• 리밋은 모델마다 다릅니다. mcode는 낯선 모델에 200,000 컨텍스트 윈도우와 16,384 토큰 출력을 부여합니다. 네트워크의 실제 값은 다르기 때문에 세 항목 모두에 limit가 지정되어 있습니다.
• 키는 파일에 리터럴로 저장되며, 파일에는 600 권한이 부여됩니다. mcode도 같은 방식으로 키를 보관합니다. --api-key-env 플래그는 변수를 읽어 참조가 아닌 값을 설정에 기록합니다.
• 기본 모델. --model minimax 플래그는 MiniMax M2.7을 설정합니다. 플래그가 없으면 설치 프로그램은 코딩 에이전트를 위해 DeepSeek V4 Flash를 선택합니다 — 더 큰 컨텍스트 윈도우와 출력 상한을 가지고 있습니다 — 그리고 --model glm은 GLM-5.3 Flash를 제공합니다. 설정에서 이미 다른 프로바이더의 모델이 선택되어 있다면, --model 없이 재실행해도 그것을 건드리지 않습니다.
• 프로필. 이름 있는 프로필에는 환경 변수를 붙여 설치 프로그램을 실행하세요. 예를 들어 MINIMAX_DATA_DIR=~/.minimax-work입니다.

설치 중 mcode를 닫아달라는 요청은 형식적인 것이 아닙니다. 에이전트는 자체 저장 시 config.yaml을 통째로 다시 쓰기 때문에, 뒤에서 이루어진 수정을 덮어쓸 수 있습니다.

같은 결과는 에이전트의 기본 명령으로도 얻을 수 있습니다. 키는 환경 변수를 통해 전달합니다 — 인수나 셸 기록에 둘 것이 아닙니다:

# read the key without echo
read -s JOINGONKA_API_KEY
export JOINGONKA_API_KEY

mcode provider add --name JoinGonka \
  --base-url https://gate.joingonka.ai/v1 \
  --api-format openai-completions \
  --model MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 \
  --api-key-env JOINGONKA_API_KEY \
  --context-limit 200000 --output-limit 8192 --use

--use 플래그는 먼저 나열된 첫 모델을 실제 요청으로 검증하고, 그 다음에야 프로바이더를 저장하고 모델을 기본으로 만듭니다. 실패하면 아무것도 저장되지 않습니다. 성공한 실행은 Provider added and selected: JoinGonka라는 줄로 끝납니다. mcode는 이름에서 프로바이더 키 joingonka를 자동으로 도출하므로, 나중에 실행된 설치 프로그램은 이 같은 항목을 갱신하고 두 번째를 만들지 않습니다.

--context-limit과 --output-limit 플래그는 명령에 나열된 모든 모델에 적용되지만, 네트워크상 모델의 리밋은 각각 다릅니다. 따라서 이 명령으로는 모델 하나를 설정하고 나머지는 파일에 덧붙이는 것이 편리합니다. mcode를 닫고 이 조각을 ~/.minimax/config.yaml의 기존 프로바이더 블록과 병합하세요:

custom_provider:
  joingonka:
    models:
      MiniMaxAI/MiniMax-M2.7:
        limit: { context: 200000, output: 8192 }
      deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731:
        limit: { context: 380000, output: 32768 }
      zai-org/GLM-5.3-Flash:
        limit: { context: 390000, output: 8192 }

세 번째 방법은 대화형입니다. TUI 안에서 /model 명령은 모델 선택을 열고 + Add 3rd-party provider… 항목이 있으며, /provider는 저장된 연결을 관리합니다. 모델 화면의 주소는 Ctrl+E로 편집할 수 있습니다. 검증이 실패하면 아무것도 저장되지 않고, 초안은 편집용으로 남습니다.

어떤 API 형식을 선택할까. 게이트웨이는 세 가지 모두를 받아들이며, 기본 주소만 다릅니다:

우리 실행에서는 세 가지 형식 모두 연결 검증을 통과했습니다.

세 가지 명령어로 이 연동이 살아 있음을 확인할 수 있습니다. 첫 번째는 프로바이더 목록을 출력합니다. 활성 프로바이더는 별표로 표시되고 키는 마스킹됩니다:

mcode provider list
* custom_provider:joingonka   active   jg-a****9f3c

두 번째는 실제 요청을 보내고 성공하면 Provider available: custom_provider:joingonka라고 응답합니다. --model 플래그로 특정 모델을 검증할 수 있습니다:

mcode provider test custom_provider:joingonka

세 번째는 가장 중요한 파일 작업을 검증합니다. 명백한 버그가 있는 작은 파일을 디렉터리에 넣고 찾아달라고 요청하세요:

mcode exec "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

에이전트는 스스로 읽기 도구를 호출하고 핵심을 짚어 답해야 합니다. 저희 테스트에서는 네트워크의 세 모델 모두 이렇게 작동했습니다. 다른 모델을 한 번만 지정하려면 --model custom_provider:joingonka/<model-id> 형태의 플래그를 사용합니다. --output-format json 플래그를 붙이면 응답에 usage 필드가 나타나 입력 및 출력 토큰 수를 보여줍니다. 이는 게이트웨이 관리 화면과 대조하기 좋습니다. '사용량' 섹션에서 시간별·일별 요청, 모델별·키별 내역을 확인할 수 있습니다.

검증이 실패하면 mcode는 메시지에서 원인을 바로 알려줍니다:

네트워크의 모든 모델 가격은 동일하므로 선택은 동작에 달려 있습니다. 아래는 한도와 동일한 작업에 대한 저희 mcode exec 실행에서 모델이 어떻게 동작했는지입니다(2026년 9월 21일 확인):

실용적인 규칙은 간단합니다. 짧은 작업과 빠른 수정에는 MiniMax M2.7을 선택하세요. 현재 네트워크 용량의 대부분이 여기에 할당되어 있습니다. 가시적인 추론이 방해가 되는 경우 — 예를 들어 스크립트가 exec 출력을 파싱하는 경우 — 또는 큰 리포지토리를 읽고 긴 수정을 받아야 하는 경우에는 DeepSeek V4 Flash로 전환하세요. 복잡한 로직에서는 GLM-5.3 Flash가 더 잘 생각합니다.

전환에는 파일 편집이 필요 없습니다. TUI에서는 /model 명령, 한 세션에는 mcode -m custom_provider:joingonka/<model-id>, 한 번의 실행에는 같은 값으로 mcode exec --model을 사용합니다. 영구 선택은 defaultModel 행에 저장됩니다. 네트워크 구성은 시간이 지나면 바뀝니다. 한도가 포함된 최신 목록은 항상 GET https://gate.joingonka.ai/v1/models가 반환합니다.

에이전트 도구는 일반 채팅과 다르게 토큰을 소비합니다. mcode는 각 질문에 시스템 프롬프트와 모든 도구 설명을 추가하고 모델과 다단계 대화를 수행합니다. 테스트 결과 "파일을 읽고 오류를 찾는" 작업에 약 4만 토큰이 소요되었으며, 대부분 입력 토큰이었습니다. 따라서 토큰당 가격이 매우 중요합니다.

JoinGonka Gateway를 통한 토큰 가격은 입력 100만 개당 $0.0069, 출력 100만 개당 $0.021입니다. 이 가격은 네트워크의 모든 모델에 동일하며 이 페이지에서 실시간 소스를 통해 제공됩니다. 2026년 9월 기준 체감 비용: 1회성 작업은 센트의 일부 수준이며, 300~700만 토큰을 소비하는 일일 집중 작업도 몇 센트 수준입니다.

BYOK 범위. 자체 프로바이더는 모델에 대한 요청(코드 읽기/수정, 명령어, 하위 에이전트, 세션)을 처리합니다. 내장 검색, mcode-tools 미디어 도구 및 관리형 커넥터는 벤더의 자체 서비스이므로 별도의 계정 로그인과 크레딧이 필요합니다. 자체 도구는 프로젝트 내 .mcp.json 파일의 MCP 서버를 통해 독립적으로 연결됩니다.

권한. TUI에서 Alt+M 또는 /permission 명령으로 Ask, Auto, Full access 모드를 전환할 수 있습니다. mcode exec의 경우 --permission 플래그가 이 역할을 합니다.

텔레메트리. mcode의 통계, 메트릭, 진단 채널은 기본적으로 비활성화되어 있으며 개별적으로 활성화하거나 MCODE_DISABLE_TELEMETRY 및 DO_NOT_TRACK 변수로 일괄 비활성화할 수 있습니다. 게이트웨이는 프롬프트나 답변 내용을 저장하지 않으며, 소비량 통계만 집계합니다.

이미지 작업(인터페이스 스크린샷, 레이아웃 등)이 필요한 경우, 이미지 인식 능력이 있는 모델을 갖춘 두 번째 프로바이더를 추가하고 --support-image 플래그를 설정하십시오. Gonka 네트워크 모델은 텍스트 기반이지만 mcode 내에서 여러 프로바이더를 동시에 사용할 수 있습니다.

네트워크의 3개 모델 패밀리 모두 각 연구소의 공식 에이전트를 지원합니다. MiniMax Code와 함께 DeepSeek Harness, GLM의 저자인 Z.ai가 제공하는 ZCode가 있습니다. 세 모델 모두 동일한 키로 하나의 게이트웨이에 연결할 수 있습니다.