Trae + JoinGonka Gateway — mga Gonka network model sa AI-IDE

Build at bersyon. May dalawang branch ang Trae: international (docs sa docs.trae.ai) at Chinese (docs.trae.cn). Ang Custom Model form ay makikita sa pareho at pareho ang pagkakagawa; nagkakaiba lang sa built-in na mga modelo at sa set ng presets sa karagdagang settings. Sinusuportahan ang arbitrary request address para sa sariling modelo mula sa bersyon 3.5.51 ng Abril 14, 2026 — kung mas luma ang build mo, mag-update. Hindi available ang international build sa lahat ng bansa: bago mag-install, tingnan ang listahan ng mga sinusuportahang bansa at rehiyon.

Sistema. macOS 12 pataas, Windows 10 o 11 (x64), Linux sa .deb at .rpm packages. Sa unang pagbubukas, ipapaalam ng Trae na pumili ng tema at wika, mag-import ng settings mula sa VS Code o Cursor at mag-log in sa account.

JoinGonka key. Magrehistro sa gateway, buksan sa dashboard ang seksyong «API keys» at i-click ang «Create key». Nagsisimula ang key sa jg- at ipinapakita lang nang isang beses — i-save agad. Maginhawang gumawa ng hiwalay na key para sa Trae: sa seksyong «Usage», makikita ang gastos nito sa sariling linya.

Trae plan. Kailangang piliin nang manu-mano ang sariling modelo sa listahan ng mga modelo, at sa talahanayan ng mga plano ng Trae, sa free plan, ang tanging nakasaad sa row ng pagpili ng modelo ay ang Auto mode — hindi ginagamit dito ang mga sariling modelo. Hindi direktang sinasabi ng dokumentasyon kung umiiral din ang limitasyong ito sa mga modelong idinagdag gamit ang sariling key. Simple lang ang praktikal na tuntunin: kung sa plano mo ay napa-off ang Auto Mode sa listahan ng mga modelo, ayos na lahat; kung hindi — kakailanganin mo ng paid plan.

1. Buksan ang Settings → Models — ang control panel ng mga modelo.
2. I-tap ang Add Model. Sa bubukas na window, piliin ang Custom Model, hindi ang provider mula sa ready-made na listahan.
3. Punan ang mga field gamit ang mga value mula sa talahanayan. Dalawa ang column — isa para sa bawat format ng API; pumili ng isa.
4. I-tap ang Add Model. Gagawa ng test API call ang Trae at susuriin ang key: kapag nagtagumpay, lalabas ang modelo sa listahan; kapag nabigo, ipapakita ng window ang error message at ang log ng response ng provider.

Hindi nakadepende sa format ang iba pang field:

Alin ang pipiliin. Magsimula sa OpenAI Chat Completions: ito ang pangunahing ruta ng gateway, at dito tumatakbo ang karamihan ng tool. Makakatulong ang Anthropic Messages kung sanay ka sa format na ito sa ibang tool o gusto mong ihambing ang pag-uugali ng agent sa dalawang protocol — pareho ang key at balanse para sa kanila.

Paano gumagana ang Full URL. Ang toggle ang magdedesisyon kung sino ang magdadagdag ng path. Naka-off — base address ang ibibigay mo, at idadagdag ng Trae ang path ayon sa piniling format: /chat/completions sa address na may /v1 para sa OpenAI at /v1/messages sa root para sa Anthropic. Naka-on — gagamitin ang address nang buo, at dapat kumpleto ang path dito. Ang pinakakaraniwang pagkakamali — paghaluin ang mga mode: isulat ang buong path habang naka-off ang toggle o ang base address habang naka-on.

Isang entry — isang modelo. Ulitin ang mga hakbang para sa iba pang modelo ng network para makapagpalit-palit sa kanila nang hindi na bumabalik sa settings: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 at zai-org/GLM-5.3-Flash. Ang up-to-date na listahan ay ibinibigay ng GET https://gate.joingonka.ai/v1/models. Ang idinagdag na modelo ay puwede pang i-edit, i-disable (mananatili ito sa panel pero mawawala sa listahan sa chat) o i-delete.

Sa ilalim ng mga pangunahing field, mayroong collapsible list na Advanced Settings. Maaari mo itong hindi galawin — ilalagay ng Trae ang default values — ngunit may dalawang setting na dapat mong itakda nang may malay: ang model series at context window.

Pare-pareho ang presyo ng mga modelo sa network, kaya ang pagpili ay nakadepende sa behavior. Lahat ng modelo sa table ay sumusuporta sa native tool calling, kung saan nakasalalay ang trabaho ng mga Trae agent.

Kung paano gumagana ang reasoning budget at bakit hindi dapat babaan ang output limit ng mga reasoning-modelo ay tinalakay sa GLM-5.3 Flash review; ang paghahambing ng mga modelo para sa development tasks ay nasa artikulo tungkol sa pinakamahusay na mga modelo para sa coding.

Ang iyong sariling mga modelo ay nasa pangkalahatang listahan: i-click ang pangalan ng kasalukuyang modelo sa kanang ibabang bahagi ng chat input field at piliin ang idinagdag mo. Naroon din ang Auto Mode switch — dapat itong naka-off: sa Auto mode, ang Trae mismo ang pumipili ng modelo mula sa mga built-in at hindi ginagamit ang mga idinagdag mo.

Bigyan ang agent ng gawain na nangangailangan ng tool, halimbawa: “Basahin ang package.json at ilista ang mga build script.” Dapat buksan ng agent ang file at sumagot nang direkta — ibig sabihin, ang loop na “request — tool call — response” sa pamamagitan ng gateway ay gumagana. Pagkatapos, buksan ang gateway dashboard, section na “Usage”: sa block na “By keys,” lalabas ang mga request at oras ng huling pag-access para sa Trae key, at sa block na “By models” — ang napiling modelo.

Kung may mali, tingnan ang error message. Hindi itinatago ng Trae ang sagot ng sarili mong modelo: ipinapakita nito ang error ng provider nang direkta, kasama ang sarili nitong code na 4028.

Ang agent sa IDE ay gumagastos ng tokens nang mas mabilis kaysa sa chat: bawat request ay may kasamang system instructions, deskripsyon ng tools, mga bukas na file, at kasaysayan ng mga hakbang. Kaya naman ang presyo bawat token ang nagtatakda kung maaari bang gamitin ang agent para sa maliliit na bagay o kailangang magtipid.

Sa pamamagitan ng JoinGonka Gateway, ang tokens ay nagkakahalaga ng $0.0069 bawat milyon para sa input at $0.021 bawat milyon para sa output — ang presyo ay pareho para sa lahat ng mga modelo sa network at kinukuha sa pahinang ito mula sa live source. Ang halaga batay sa mga presyo noong Setyembre 2026:

Ang paghahambing sa mismong Trae ay maliwanag, dahil may mga open models din sa mga built-in, at inilalathala ng Trae ang kanilang price list bawat milyong tokens. Ang DeepSeek-V4-Flash at MiniMax-M2.7 ay nagkakahalaga roon ng $0.30 para sa input at $1.20 para sa output, at ang GLM-5.3 Flash ay wala naman sa built-in list ng international assembly. Sa pamamagitan ng gateway, ang pagkakaiba sa parehong mga modelo ay humigit-kumulang ×43 sa input at ×58 sa output.

Ang sarili mong modelo ay gumagana kung saan may listahan ng mga modelo. Ito ay chat at mga agent — parehong sa IDE mode at sa SOLO (suportado ang sariling mga modelo mula sa bersyon 3.3.0). Ang autocomplete at prediction ng pagbabago ay isang hiwalay na mekanismo ng CUE na may sariling settings panel: walang pagpili ng modelo dito, at ang mga limitasyon nito ay nakatakda sa tariff ng Trae.

Mga tool at MCP. Ang mga agent ng Trae ay nagsisilbing mga MCP client, at ang mga server na kinonekta mo ay mananatiling accessible sa agent sa sarili nitong modelo: lahat ng mga modelo ng network ay sumusuporta sa native tool calling. Kung mag-ulat ang Trae na ang schema ng arguments ng tool ay hindi compatible sa modelo (code 4027), subukan ang katabing modelo ng network o ibang MCP server.

TraeWork. Sa hiwalay na application na TraeWork, ang form para sa pagdagdag ng sariling modelo ay pareho, ngunit ayon sa documentation, gumagana lamang ito sa TraeWork Desktop at para lamang sa mga task sa lokal na environment.

Plugin para sa ibang editor. Sa documentation ng TraeCode plugin para sa VS Code at JetBrains, walang seksyon tungkol sa sariling mga modelo — ang gabay na ito ay para sa desktop IDE. Kung nananatili ka sa VS Code, ang parehong gateway ay ikinokonekta sa pamamagitan ng mga agent extension, halimbawa Cline.

Privacy. Ang setting na Privacy Mode (Settings → Account) ay nagkokontrol kung ano ang ginagawa ng Trae sa iyong mga dialogue at code fragment: kung naka-on ito, hindi sila napupunta sa analytics at training. Sa panig ng gateway, hindi iniimbak ang mga dialogue: ang mga prompt at sagot ay hindi nananatili rito pagkatapos ng sagot, sa dashboard ay makikita lamang ang mga counter ng request at token.

Kung kailangan mo ng trabaho na may mga larawan — layout, screenshot ng error, — ibigay ang gawaing ito sa built-in na modelo na may vision, at ang code, commands, at files ay iwanan sa modelo ng network: ang pagpapalit ay nangangailangan lang ng isang click sa listahan ng mga modelo.