Seções da Base de Conhecimento ▾
Navegação
▸ Comece aqui Por funçõesCategorias
- Cursor + Gonka AI — LLM barato para codificação
- Claude Code + Gonka AI — LLM para terminal
- OpenClaw + Gonka AI — agentes AI acessíveis
- OpenCode: seu próprio modelo no terminal
- Continue.dev + Gonka AI — AI para VS Code/JetBrains
- Cline + Gonka AI — agente AI no VS Code
- Aider + Gonka AI — programação em par com AI
- LangChain + Gonka AI — aplicativos AI por uma fração do custo
- n8n + Gonka AI — automação com AI barata
- Open WebUI + Gonka AI — seu próprio ChatGPT
- LibreChat + Gonka AI — ChatGPT de código aberto
- Hermes Agent + DeepSeek na rede Gonka: agente autônomo por centavos
- Kilo Code + Gonka AI — Agente de IA no VS Code
- Roo Code + Gonka AI — Agente de IA autônomo no VS Code
- LlamaIndex + Gonka AI — Aplicações RAG por alguns centavos
- PydanticAI + Gonka — Agentes de IA tipificados por alguns centavos
- Vercel AI SDK + Gonka AI — Aplicações de IA em TypeScript por centavos
- TanStack AI + Gonka — Aplicativos de IA em TypeScript por centavos
- API início rápido — curl, Python, TypeScript
- JoinGonka Gateway — Visão geral completa
- Management Keys — SaaS na Gonka
- A API de IA mais barata: comparativo de provedores 2026
- Limite de solicitações do Cursor Pro esgotado — análise e uma alternativa barata
- Claude Code mais barato — análise de fatura e mudança de serviço
- Cline queima dinheiro — por que o agente gasta tanto
- OpenClaw custa caro — porque o agente queima tokens e como economizar
- OpenRouter: alternativa barata — comparativo com JoinGonka Gateway
- O melhor modelo de IA para codificação em 2026: comparação e preços
- Alternativa barata ao GitHub Copilot sem limites
- Alternativa barata ao Windsurf sem créditos e sem limites
- A API mais barata para agentes de IA em 2026
- ZCode: inferência GLM barata em vez do GLM Coding Plan
- JetBrains IDE + JoinGonka Gateway — seu próprio endpoint em vez de créditos
- GitHub Copilot BYOK: seus modelos em vez da cota
- Zed + JoinGonka Gateway — inferência barata no editor
- Pi + JoinGonka Gateway — agente terminal em inferência barata
- Codex CLI: sua própria chave em vez de assinatura
Ferramentas
Kilo Code + Gonka AI — Agente de IA no VS Code
Kilo Code — uma extensão de agente de IA de código aberto para VS Code, que escreve e edita código de forma autônoma, executa comandos no terminal, lê e corrige dezenas de arquivos de uma vez. O projeto combinou as fortalezas de Cline e Roo Code e está sendo desenvolvido como uma plataforma de agente única: além da extensão IDE, existem variantes para JetBrains e CLI. A principal característica são os modos (agents): Code (escreve código), Plan (também conhecido como Architect — planeja a arquitetura sem modificações), Debug (procura as causas dos erros) e Ask (responde a perguntas sobre o projeto). Você também pode criar seus próprios modos.
O problema é o mesmo de qualquer agente — o consumo de tokens. O Kilo Code envia contexto de arquivos, saída de comandos, histórico de passos para o modelo; uma única tarefa pode facilmente consumir 10-100M tokens. Pelos preços da Anthropic ($3-15 por 1M), isso custa $30-1500 por sessão — impraticável para o trabalho diário.
O JoinGonka Gateway reduz o custo em centenas e milhares de vezes: a mesma sessão custa $0.01-1.00. Como o Kilo Code é de código aberto e suporta qualquer endpoint compatível com OpenAI (além do formato Anthropic com uma URL base personalizada), conectar nosso gateway é uma questão de uma única configuração. Isso transforma o Kilo Code de uma demonstração cara em uma ferramenta para o dia a dia.
Passo 1: Instale o Kilo Code e obtenha a chave
Instalação do Kilo Code: no VS Code abra Extensions (Ctrl+Shift+X), procure por “Kilo Code” e clique em Install. Após a instalação, um ícone do Kilo Code aparecerá na barra lateral. A extensão também está disponível no Open VSX para builds sem Marketplace.
Chave de API do JoinGonka: se você ainda não tem uma conta, registre-se em gate.joingonka.ai/register, receba 3M de tokens gratuitos e crie uma chave com o prefixo jg- no Dashboard → API Keys. A mesma chave funciona para o formato OpenAI (/v1) e para o formato Anthropic (/v1/messages) — o saldo é compartilhado.
Passo 2: Configure o Kilo Code (OpenAI Compatible)
A forma mais simples é configurá-lo com o instalador em um único comando. Para ferramentas CLI/de arquivos, ele configurará automaticamente o provedor JoinGonka (baseUrl, modelos), e para ferramentas de UI, ele mostrará os valores prontos para inserir:
npx @joingonka/setup --tool kiloO instalador é universal (se você não usar o flag, ele pedirá para escolher uma ferramenta da lista), solicitará a chave jg-… e, após a configuração, fará uma verificação em tempo real via solicitação ao gateway. Ele não altera outras configurações. Abaixo, está o método manual, caso prefira configurar você mesmo.
Configurar manualmente (plano B)
Abra o painel do Kilo Code e entre nas configurações do provedor através do ícone de engrenagem.
Método A — OpenAI Compatible (recomendado). Na versão moderna da extensão, abra Settings (engrenagem) → aba Providers → abaixo o botão Custom provider e preencha o diálogo:
- Provider ID: qualquer identificador, por exemplo
joingonka. - Display name: por exemplo
JoinGonka Gonka. - Base URL:
https://gate.joingonka.ai/v1 - API key:
jg-sua-chave - Models: adicione
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7. O Kilo busca automaticamente a lista de modelos do endpoint/v1/models— você pode selecionar o modelo da lista em vez de inserir manualmente.
Pressione Submit e os modelos aparecerão no seletor. Na interface antiga (VSCode Legacy) o caminho é mais curto: API Provider → OpenAI Compatible, depois os campos Base URL, API Key e Model com os mesmos valores.
Método B — Formato Anthropic. Nosso gateway também responde à API da Anthropic. Selecione API Provider → Anthropic, cole a chave jg-sua-chave, marque «Use custom base URL» e indique https://gate.joingonka.ai (sem /v1 — o Kilo adicionará /v1/messages automaticamente).
Modelos e seus limites de saída (todos os três estão disponíveis agora):
| Modelo | Contexto | Saída máx. |
|---|---|---|
| MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 (padrão) | 200K | 8192 |
| deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 | 380K | 32768 |
| zai-org/GLM-5.3-Flash | 390K | 8192 |
No diálogo do provedor personalizado, você pode definir Max Output Tokens e Context Window para cada modelo — ajuste os valores da tabela conforme o modelo selecionado.
Verificação: no chat do Kilo Code em modo Code, digite «Crie um arquivo hello.py com uma função hello world». O agente deve sugerir um diff para aprovação e criar o arquivo. Por padrão, o Kilo Code solicita confirmação antes de cada ação — isso pode ser flexibilizado permitindo a execução automática para operações confiáveis.
Comparação de custos de sessões de agente
Kilo Code é uma ferramenta baseada em agentes: ele não apenas responde, mas executa tarefas inteiras — lê arquivos, escreve código, executa testes e corrige erros. Cada passo é uma chamada à API, e os tokens acumulam-se rapidamente. Vamos comparar o custo de sessões típicas através do Anthropic Claude e do nosso gateway para a rede Gonka:
| Tarefa | Tokens | Anthropic Claude | JoinGonka Gonka |
|---|---|---|---|
| Correção de bug simples | ~5M | $15 — $75 | $0.048 |
| Nova feature (2–3 arquivos) | ~20M | $60 — $300 | $0.19 |
| Refatoração de módulo | ~50M | $150 — $750 | $0.48 |
| Sessão completa de desenvolvimento (4h) | ~100M | $300 — $1,500 | $0.96 |
Através do JoinGonka Gateway, a entrada custa ~$0.0069 por 1M de tokens, a saída é aproximadamente o triplo — isso é centenas e milhares de vezes mais barato que o Anthropic e OpenAI. Kilo Code torna-se uma ferramenta do dia a dia: pode ser executado para cada ticket, cada bug e cada feature, sem precisar contar cada custo. Com os preços do Anthropic, é preciso avaliar cada execução.
Parâmetros do modelo: o MiniMax M2.7 tem uma janela de contexto de 200K tokens e um limite máximo de resposta de 8192 tokens (o DeepSeek V4 Flash tem 380K e até 32768, o GLM-5.3 Flash tem 390K e até 8192). O Kilo Code pode solicitar mais, mas o gateway limitará a saída ao limite superior do modelo. Para gerações longas, o agente divide o trabalho em passos.
Modos e tool calling
O ponto forte do Kilo Code são os modos (na extensão antiga chamados de modes, na nova de agents), entre os quais se pode alternar via menu suspenso, comando /agents ou atalho de teclado Ctrl+.:
- Plan / Architect — discutir e projetar uma solução sem tocar nos arquivos. Útil para executar com o GLM-5.3 Flash — o modelo de reasoning reflete antes de responder, e o planejamento consome muito contexto, mas no nosso gateway isso custa centavos.
- Code — modo padrão: escreve e corrige código, aplica diffs e executa comandos.
- Debug — busca focada na causa do bug por logs e stack.
- Ask — responde perguntas sobre a base de código sem alterações.
O modo Orchestrator separado é considerado obsoleto nas versões recentes: agentes com acesso total a ferramentas agora podem executar subtarefas (subagents) por conta própria, sem um orquestrador dedicado. Modos personalizados também são suportados para seus cenários específicos.
Tool calling: nosso gateway encaminha o OpenAI function calling nativo e o tool_use do Anthropic, e os modelos selecionados (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash) suportam chamada de ferramentas. Isso significa que o loop de agente do Kilo Code — leitura de arquivo, edição, execução de comando, indexação da base de código — funciona de forma confiável em nossos modelos, sem parsing frágil de respostas de texto.