Kilo Code + Gonka AI — Agente de IA no VS Code

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.

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

Método A — OpenAI Compatible (recomendado). Na versão moderna da extensão, abra Configurações (engrenagem) → aba Provedores → no final o botão Provedor personalizado e preencha o diálogo:

• ID do Provedor: qualquer identificador, por exemplo joingonka.
• Nome de exibição: por exemplo JoinGonka Gonka.
• URL Base: https://gate.joingonka.ai/v1
• Chave da API: jg-sua-chave
• Modelos: adicione Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8. O Kilo puxa automaticamente a lista de modelos do endpoint /v1/models — você pode selecionar um modelo da lista, em vez de digitá-lo manualmente.

Clique em Enviar — 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 Anthropic. Selecione API Provider → Anthropic, cole a chave jg-sua-chave, marque “Use custom base URL” e especifique https://gate.joingonka.ai (sem /v1 — Kilo adicionará /v1/messages sozinho).

Modelos e seus limites de saída (todos os três estão disponíveis agora):

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

Verificação: no chat do Kilo Code no modo Code, escreva “Crie um arquivo hello.py com a função hello world”. O agente deve propor 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.

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

Através do JoinGonka Gateway, a entrada custa ~$0.0005 por 1M de tokens, a saída é aproximadamente três vezes mais cara — isso é centenas e milhares de vezes mais barato que Anthropic e OpenAI. O Kilo Code se torna uma ferramenta diária: pode ser executado para cada ticket, cada bug e cada funcionalidade, sem se preocupar com a conta. Com os preços da Anthropic, cada execução teria que ser cuidadosamente considerada.

Parâmetros do modelo: o Qwen3-235B padrão tem uma janela de contexto de 128K tokens e um comprimento máximo de resposta de 8192 tokens. O Kilo Code pode solicitar mais, mas o gateway limitará a saída ao limite superior do modelo (Qwen — 8192, Kimi K2.6 — 3072, MiniMax-M2.7 — 4096). Para gerações longas, o agente divide o trabalho em etapas.

A grande vantagem do Kilo Code são os modos (na extensão antiga são chamados de modes, na nova – agents), que podem ser alternados por um menu suspenso, comando /agents ou atalho Ctrl+.:

• Plan / Architect — para discutir e projetar uma solução sem tocar nos arquivos. Conveniente para usar com o Qwen3-235B barato: o planejamento consome muito contexto, e no nosso gateway isso custa centavos.
• Code — modo padrão: escreve e corrige código, aplica diffs, executa comandos.
• Debug — busca intencionalmente a causa de um bug a partir de logs e pilhas.
• Ask — responde a perguntas sobre a base de código sem fazer alterações.

O modo Orchestrator separado em versões recentes foi considerado obsoleto: agentes com acesso total às ferramentas agora podem executar sub-tarefas (subagents) por conta própria, sem um orquestrador dedicado. Modos personalizados também são suportados para seus cenários.

Tool calling: nosso gateway encaminha o OpenAI function calling nativo e o Anthropic tool_use, e os modelos selecionados (Qwen3-235B, Kimi K2.6, MiniMax-M2.7) suportam a invocação de ferramentas. Isso significa que o loop de agente do Kilo Code — ler arquivo, editar, executar comando, indexar base de código — funciona de forma confiável em nossos modelos, sem a análise frágil de respostas de texto.