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 Extensões (Ctrl+Shift+X), procure por “Kilo Code” e clique em Instalar. Após a instalação, um ícone do Kilo Code aparecerá na barra lateral. A extensão também está disponível no Open VSX para compilações sem o Marketplace.

Chave da API JoinGonka: se ainda não tiver uma conta — registre-se em gate.joingonka.ai/register, obtenha 10M de tokens gratuitos e crie uma chave com o prefixo jg- no Dashboard → API Keys. A mesma chave funciona tanto para o formato OpenAI (/v1) quanto para o formato Anthropic (/v1/messages) — o saldo é compartilhado.

Passo 2: Configure o Kilo Code (OpenAI Compatible)

A maneira mais fácil é configurar usando o instalador em um único comando. Para ferramentas CLI/de arquivo, ele configurará automaticamente o provedor JoinGonka (baseUrl, modelos), e para ferramentas de UI ele mostrará os valores prontos para colar:

npx @joingonka/setup --tool kilo

O instalador é universal (se não usar um flag, ele pedirá que você escolha uma ferramenta da lista), solicitará sua chave jg-… e, após a configuração, fará uma verificação ao vivo através de uma solicitação ao gateway. Ele não toca em outras configurações. Abaixo está o método manual, caso prefira configurar por conta própria.

Configuração manual (Plano B)

Abra o painel do Kilo Code e vá para as configurações do provedor pelo ícone de engrenagem.

Método A — OpenAI Compatible (recomendado). Na versão moderna da extensão, abra Settings (engrenagem) → guia Providers → botão Custom provider na parte inferior 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 na lista, em vez de digitar manualmente.

Clique em Submit e os modelos aparecerão no seletor. Na interface antiga (VSCode Legacy) o caminho é mais curto: API Provider → OpenAI Compatible, depois preencha 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 sua chave jg-sua-chave, marque «Use custom base URL» e especifique https://gate.joingonka.ai (sem o /v1 — o Kilo adicionará o /v1/messages sozinho).

Modelos e seus limites de saída (ambos disponíveis agora):

Modelo	Contexto	Saída máx.
moonshotai/Kimi-K2.6 (padrão)	200K	8192
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7	200K	8192

No diálogo do provedor personalizado, para cada modelo você pode configurar Max Output Tokens e Context Window — defina os valores da tabela para o modelo selecionado.

Verificação: no chat do Kilo Code, no 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 execução automática para operações confiáveis.

Comparação de custos de sessões de agente

Kilo Code — uma ferramenta de agente: ele não apenas responde, mas executa tarefas inteiras — lê arquivos, escreve código, executa testes, corrige erros. Cada passo é uma chamada de API e os tokens se acumulam rapidamente. Comparemos o custo de sessões típicas usando Anthropic Claude e nosso gateway para a rede Gonka:

Tarefa	Tokens	Anthropic Claude	JoinGonka Gonka
Correção de bug simples	~5M	$15 — $75	$0.024
Nova funcionalidade (2–3 arquivos)	~20M	$60 — $300	$0.096
Refatoração de módulo	~50M	$150 — $750	$0.24
Sessão completa de desenvolvimento (4h)	~100M	$300 — $1,500	$0.48

Através do JoinGonka Gateway, o custo de entrada é de ~$0.003 por 1M de tokens, e a saída é cerca de três vezes mais cara — isso é centenas ou milhares de vezes mais barato que a Anthropic e a OpenAI. O Kilo Code torna-se uma ferramenta cotidiana: pode ser executado para cada ticket, cada bug e cada funcionalidade sem contar a despesa. Com os preços da Anthropic, é preciso pesar cada execução.

Parâmetros do modelo: os modelos da rede possuem janela de contexto de 200K tokens e comprimento máximo de resposta de 8192 tokens. O Kilo Code pode pedir mais, mas o gateway limitará a saída ao limite superior do modelo (8192 para todos os modelos da rede). Para gerações longas, o agente divide o trabalho em passos.

Modos e tool calling

O ponto forte do Kilo Code são os modos (chamados de "modes" na extensão antiga, e "agents" na nova), entre os quais você alterna via dropdown, comando /agents ou atalho de teclado Ctrl+.:

Plan / Architect — discutir e projetar uma solução sem tocar nos arquivos. É conveniente rodar via o barato Kimi K2.6: o planejamento consome muito contexto, e no nosso gateway isso custa uma ninharia.
Code — modo padrão: escreve e corrige código, aplica diffs, executa comandos.
Debug — busca intencionalmente a causa de um bug através de logs e stack traces.
Ask — responde a perguntas sobre a base de código sem fazer alterações.

O modo individual Orchestrator foi declarado obsoleto nas versões mais recentes: agentes com acesso total às ferramentas agora podem rodar subtarefas (subagents) sozinhos, sem um orquestrador dedicado. Modos personalizados também são suportados para seus próprios cenários.

Tool calling: nosso gateway encaminha o OpenAI function calling nativo e o tool_use da Anthropic, e os modelos selecionados (Kimi K2.6, MiniMax-M2.7) suportam chamadas de ferramentas. Isso significa que o loop de agente do Kilo Code — leitura de arquivo, edição, execução de comandos, indexação da base de código — funciona de forma confiável em nossos modelos, sem o parsing frágil de respostas em texto puro.

Kilo Code + Gonka = agente de IA de código aberto para VS Code com modos Plan/Code/Debug por centavos. Uma sessão de desenvolvimento custa cerca de $0.10 em vez de $300-$1500 com Anthropic, e 10M de tokens gratuitos são suficientes para dezenas de tarefas.

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