Kimi Code CLI: Moonshot AI agent sa iyong sariling key sa pamamagitan ng Gonka

Hakbang 1: i-install ang Kimi Code. Mga opisyal na paraan mula sa dokumentasyon:

# macOS and Linux: prebuilt binary, no Node.js needed
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash

# Windows (PowerShell); Git for Windows is required before the first run
irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex

# npm (Node.js 22.19 or newer)
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code

Inilalagay ng script ang binary sa ~/.kimi-code/bin/kimi at idinadagdag ang direktoryong ito sa PATH sa pamamagitan ng shell settings file. Para lang sa glibc ang mga build nito: hihinto ito sa Alpine at iba pang sistemang may musl at irerekomenda ang npm. Buksan muli ang terminal at suriin: kimi --version.

Hakbang 2: kumuha ng key. Magrehistro sa gate.joingonka.ai/register, kumpirmahin ang address, at gumawa ng key na may prefix na jg- sa seksyong "Mga API key".

Hakbang 3: patakbuhin ang installer.

npx @joingonka/setup --tool kimi-code

Tatanungin ng installer ang key (hindi ito ipinapasa sa mga command-line argument) at isusulat lamang ang sarili nitong mga table sa ~/.kimi-code/config.toml:

• provider na [providers.joingonka] na may uri na openai — ito ang Chat Completions protocol — address ng gateway, at key sa field na api_key; makakakuha ang file ng pahintulot na 600;
• isang table na [models."joingonka/…"] para sa bawat modelo ng network — kasama ang tunay na context window at response ceiling at malinaw na kakayahan: tool calling para sa lahat, reasoning para sa DeepSeek V4 Flash at GLM-5.3 Flash, tools lang para sa MiniMax M2.7;
• default_model — DeepSeek V4 Flash, kung ang default na modelo ay hindi pa pinipili o tumuturo sa modelong wala na sa network ng gateway; ang pagpili ng ibang provider na walang --model flag ay hindi ginagalaw, sa halip ay nagmumungkahi ng command para sa isahang pagtakbo;
• magse-save ng kopya ng dating file, hindi gagalawin ang mga provider ng iba at ang iyong mga field sa mga table ng gateway, at sa huli ay magpapadala ng live na request sa gateway at sasabihin kung tinanggap ang key, address, at modelo.

Ganito ang output sa aming pagtakbo (pinaikli):

Configured provider "joingonka" in ~/.kimi-code/config.toml
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1 (provider type "openai" — Chat Completions)
Models: joingonka/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash
Default model: joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

Ang ibang default na modelo ay itinatakda ng --model flag (glm, minimax, o buong identifier); ang mode na walang tanong ay kumukuha ng key mula sa environment variable:

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool kimi-code --model glm --non-interactive

Ang data directory na inilipat ng KIMI_CODE_HOME variable ay isinasaalang-alang mismo ng installer. Ngunit ang ~/.kimi ay direktoryo ng dating Python client na kimi-cli: hindi ito binabasa ng Kimi Code 2.x, at sa unang pagtakbo ay nagmumungkahi itong ilipat ang mga setting mula roon (gayon din ang ginagawa ng kimi migrate).

Ang lahat ng ginagawa ng installer ay maaari ring isulat nang manu-mano. Iniimbak ng Kimi Code ang mga setting sa TOML; ang mga key ng table na may tuldok o slash ay kinukuha sa mga panipi. Ang kumpletong snippet para sa Gonka network:

default_model = "joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[providers.joingonka]
type = "openai"
base_url = "https://gate.joingonka.ai/v1"
api_key = "jg-your-key"

[models."joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"]
provider = "joingonka"
model = "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"
max_context_size = 380000
max_output_size = 32768
capabilities = ["thinking", "tool_use"]
display_name = "DeepSeek V4 Flash (Gonka)"

[models."joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash"]
provider = "joingonka"
model = "zai-org/GLM-5.3-Flash"
max_context_size = 390000
max_output_size = 8192
capabilities = ["thinking", "tool_use"]
display_name = "GLM 5.3 Flash (Gonka)"

# MiniMax M2.7, unlike DeepSeek and GLM, is declared without thinking
[models."joingonka/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"]
provider = "joingonka"
model = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"
max_context_size = 200000
max_output_size = 8192
capabilities = ["tool_use"]
display_name = "MiniMax M2.7 (Gonka)"

Saan itatago ang key. Hindi kumukuha ng key ang Kimi Code mula sa shell environment: hindi ito naaapektuhan ng export OPENAI_API_KEY=…. Dalawa ang paraan, at hindi sila maaaring gamitin nang sabay:

Ang dalawang field sa isang table ay tatanggihan ng Kimi Code sa startup: has both apiKey and apiKeyEnv set in config.toml - they are mutually exclusive. Tandaan na ang kimi doctor ay hindi nahuhuli ang ganoong conflict — sinusuri lamang nito ang anyo ng file.

Anong uri ng provider ang pipiliin. Maraming protocol ang alam ng Kimi Code, gayundin ang gateway:

Ang isang provider sa Kimi Code ay nagsasalita sa isang protocol, kaya ang pangalawang protocol ay pangalawang provider sa ibang pangalan. Interaktibong nagdadagdag at nagtatanggal ng mga provider ang command na /provider sa loob ng agent.

Ang modelo sa Kimi Code ay isang alias, pangalan ng table na [models."…"]. Pinapangalanan ito ng installer ayon sa scheme na joingonka/<model-id>, tulad ng pagpapangalan mismo ng Kimi Code sa mga sarili nito (kimi-code/k3), at ang alias ang kailangan sa lahat ng lugar kung saan pumipili ng modelo. Ang identifier na walang prefix, halimbawa MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, ay hindi mahahanap ng Kimi Code.

Sa aming pagpapatakbo, ganito ang hitsura ng /model:

Select a model  (type to search)
Tab toggle provider · ↑↓ navigate · Enter select · Alt+S session-only · Esc cancel

 All   joingonka

   MiniMax M2.7 (Gonka)       joingonka
 ❯ DeepSeek V4 Flash (Gonka)  joingonka ← current
   GLM 5.3 Flash (Gonka)      joingonka

 Thinking  (←→ to switch)
  [ On ]    Off

Ang Thinking switch. Ang toggle ng reasoning sa ilalim ng listahan sa mga modelo ng network ay walang binabago sa sarili nito: ipinapadala lang ng Kimi Code ang antas ng reasoning sa mga modelong may deklaradong antas. Para sa GLM-5.3 Flash, sulit itong gawin — ang reasoning nito ay pinapatay ng value na low (mas detalyado — sa review ng modelo). Magdagdag ng tatlong field sa table ng modelo:

[models."joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash"]
# … fields written by the installer …
support_efforts = ["low", "high"]
default_effort = "high"
off_effort = "low"

Sinuri namin kung ano ang ipinapadala sa gateway: kapag naka-on ang Thinking, nagpapadala ang Kimi Code ng reasoning_effort: "high", at nagre-reasoning ang modelo; kapag naka-off — "low", at dumarating ang sagot na walang reasoning block. Ang muling pagpapatakbo ng installer ay hindi gagalaw sa mga field na ito: ang mga sarili nitong key lang ang binabago nito.

Modelo para sa mga subagent. Ang mga built-in na subagent (coder, explore, plan) ay default na gumagana sa modelo ng pangunahing agent. Ang seksyong [secondary_model] ay nagbibigay sa kanila ng pool, kung saan ang pangunahing agent mismo ang pumipili, batay sa mga hint. Anumang alias ay angkop sa pool — DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash o MiniMax M2.7:

[secondary_model]
default_model = "joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[secondary_model.models]
"joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731" = "Long context and long output: big reads and edits."
"joingonka/zai-org/GLM-5.3-Flash" = "Reasoning model for tricky logic and debugging."

Ang mga key ng pool ay kailangang tumugma sa mga alias mula sa [models]: ayon sa dokumentasyon, ang hanging link ay hindi nagpapahintulot na gumawa ng session. Ang linya para sa MiniMax M2.7 ay idinadagdag din nang pareho; ang mga link sa mga modelong umalis na sa network ay awtomatikong lilinisin ng installer sa muling pagpapatakbo.

Alin ang modelong pipiliin. Pareho ang presyo ng lahat ng modelo sa network, kaya ang pagpili ay tungkol sa pag-uugali. Ganito sila kumilos sa Kimi Code 2.0.2 sa gawaing «basahin ang file at hanapin ang error» (na-verify noong Setyembre 23, 2026):

Una, tiyakin muna na nakikita ng Kimi Code ang provider at walang error sa pag-parse ng file:

$ kimi provider list
joingonka  type=openai  models=3  source=inline

Default model: joingonka/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

$ kimi doctor
OK config.toml  ~/.kimi-code/config.toml

Huwag na huwag ipapamahagi kahit saan ang output ng kimi provider list --json: kitang-kita ang key doon sa plain text.

Sunod — isahang patakbo. Maglagay sa directory ng calc.py na may function na pang-addition pero ang totoo ay nagbabawas, at hilingin na hanapin ang bug:

kimi -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

Sa mode na -p, ang sagot ay napupunta sa stdout, habang ang pag-iisip at takbo ng mga tool ay sa stderr, kaya madaling i-parse ang output gamit ang script. Ganito sumagot ang GLM-5.3 Flash:

• Yes: the `add` function in calc.py:2 returns `a - b` instead of `a + b`, so `add(2, 3)` prints `-1`.

Tandaan: sa -p, walang itinatanong ang Kimi Code at kusang nagpapatakbo ng mga command — sa aming test, sinubukan ng model na patakbuhin ang python3 nang walang paalam para i-verify ang hinala. Ang unang paglunsad ng interface sa bagong directory ay nagsisimula sa tanong na Trust this folder? — may kinalaman ito sa mga MCP server ng proyekto — at sa welcome screen ay makikita ang model: Model: DeepSeek V4 Flash (Gonka). Ang ikalawang bahagi ng verification ay ang dashboard ng gateway: sa seksyong "Usage", lalabas ang request na naka-breakdown ayon sa modelo at ayon sa key.

Kung may naging problema, kadalasan ay mababasa agad ang diagnosis mula sa mensahe:

Sa bawat parirala mo, nagdaragdag ang Kimi Code ng system prompt at mga deskripsyon ng dalawampu't limang built-in tools, at ang task ay karaniwang tumatagal ng ilang hakbang. Sa aming run, ang bawat hakbang ay may dala na humigit-kumulang 20 libong input tokens, at ang "basahin ang file, hanapin ang error" ay tumagal ng dalawang hakbang — humigit-kumulang 40 libong tokens, halos lahat sa input. Kaya naman ang presyo bawat token dito ang nagdedesisyon.

Sa pamamagitan ng JoinGonka Gateway, ang tokens ay nagkakahalaga ng $0.0069 bawat milyon sa input at $0.021 bawat milyon sa output — ang presyo ay pareho para sa lahat ng models sa network at kinukuha sa pahinang ito mula sa live source.

Ang mga estimate sa kanang column ay batay sa presyo noong Setyembre 2026. Para sa paghahambing — kung paano pwedeng magbayad para sa models sa Kimi Code:

Ang eksaktong gastos at balanse ay nasa cabinet, sa mga seksyong "Usage" at "Billing". Ang haba ng usapan ay sinusubaybayan ng Kimi Code mismo: ipinapakita ng status bar kung gaano karaming context ang ginagamit, at ang command na /compact ay nag-co-compress ng history nang manual.

Mga mode ng pahintulot. Sa interface, ang Kimi Code ay default na gumagana sa Always Ask mode: ang pagbabasa ay ginagawa agad, habang ang mga edit at command ay pagkatapos ng iyong kumpirmasyon. Ang Ask When Needed (/yolo o --yolo flag) ay nilalagpasan ang mga routine na edit at command, ngunit nagtatanong tungkol sa mga sensitibong file at mapanganib na command; ang Never Ask (/auto, --auto) ay walang itinatanong. Ang planning mode ay ino-on gamit ang Shift-Tab. Ang isang beses na pag-run ng kimi -p ay palaging walang tanong, kaya patakbuhin ito sa loob ng isang container o hiwalay na working copy.

Ano ang gumagana nang walang Moonshot account. Ang sariling provider ang nagpapatakbo sa lahat ng ginagawa ng model: pagbabasa at pag-edit ng code, mga command, sub-agent, session, at MCP servers. Ang web search ay serbisyo ng Moonshot: kung walang login, ang WebSearch tool ay wala sa agent set, ngunit ang pag-load ng page ayon sa address (FetchURL) ay nananatili. Ang mga network model ay text-based, kaya hindi gumagana ang input ng imahe at video sa mga ito.

Telemetry at mga update. Ang anonymous telemetry ay naka-on by default: ma-o-off ito sa pamamagitan ng linyang telemetry = false sa config.toml o variable na KIMI_DISABLE_TELEMETRY=1. Ang mga update ay kusa nang nai-install ([upgrade] auto_install = true sa ~/.kimi-code/tui.toml); kung kailangan ng predictability, i-off ito at mag-update gamit ang command na kimi upgrade. Ang gateway ay hindi nagtatago ng content ng mga prompt at response — sa statistics, ang mga aggregate ng paggamit lamang ang natitira.

Maramihang kapaligiran. Ang Kimi Code ay walang per-project provider settings. Maaaring paghiwalayin ang work at personal keys gamit ang KIMI_CODE_HOME variable: kasama nito, ang mga settings, session, at log ay napupunta sa ibang folder, at ang installer na pinatakbo gamit ang parehong variable ay doon din magsusulat.

Sa editor. Ang Kimi Code ay gumagana sa loob ng Zed, JetBrains, at iba pang ACP client sa pamamagitan ng command na kimi acp — gamit ang parehong data folder at parehong mga provider.

Ang mga laboratoryo na ang mga model ay pinapatakbo ng network ay naglalabas din ng sariling mga agent: ang MiniMax ay may terminal-based na MiniMax Code, ang DeepSeek ay may DeepSeek Harness, at ang Z.ai, na mga may-akda ng GLM, ay may ZCode. Lahat sila ay kumokonekta sa parehong gateway gamit ang parehong key.