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)

O jeito mais simples é configurar com o instalador em um único comando. Ele registra o provedor JoinGonka no config global do Kilo (normalmente ~/.config/kilo/kilo.jsonc): o endereço do gateway, a chave e os modelos da rede com suas janelas de contexto e limites de resposta. O arquivo recebe permissões 600, e o modelo padrão passa a ser o DeepSeek V4 Flash, caso você ainda não tenha escolhido o seu:

npx @joingonka/setup --tool kilo

O instalador é universal (sem flag, ele oferece escolher uma ferramenta da lista), pergunta a chave jg-… e, depois de configurar, faz uma checagem ao vivo com uma requisição ao gateway. Não mexe nas outras configurações. Abaixo está o método manual, se você preferir configurar sozinho.

Configurar manualmente (plano B)

Abra o painel do Kilo Code e entre nas configurações do provedor pela engrenagem.

Forma A — OpenAI Compatible (recomendada). Na versão moderna da extensão, abra Settings (engrenagem) → aba Providers → no fim, 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-your-key
Models: adicione deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. O Kilo puxa automaticamente a lista de modelos do endpoint /v1/models — dá para escolher o modelo da lista em vez de digitar à mão.

Clique em Submit — os modelos aparecem 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.

Forma B — formato Anthropic. Nosso gateway também responde à API da Anthropic. Escolha API Provider → Anthropic, cole a chave jg-your-key, marque «Use custom base URL» e informe https://gate.joingonka.ai (sem /v1 — o Kilo adiciona /v1/messages por conta própria).

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

Modelo	Contexto	Saída máx.
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7	180K	8192
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (a que o instalador coloca)	380K	32768
zai-org/GLM-5.3-Flash	390K	8192

No diálogo do provedor personalizado dá para definir Max Output Tokens e Context Window em cada modelo — use os valores da tabela conforme o modelo escolhido.

Verificação: no chat do Kilo Code, no modo Code, escreva «Crie um arquivo hello.py com uma função hello world». O agente deve propor um diff para aprovação e criar o arquivo. Por padrão o Kilo Code pede confirmação antes de cada ação — dá para afrouxar isso permitindo 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 ~$0.0062 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 180K 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.

Kilo Code + Gonka = agente de IA 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 da Anthropic, e os tokens iniciais permitem testar sem cartão.

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