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工具
Kilo Code + Gonka AI — VS Code 中的 AI 代理
Kilo Code 是适用于 VS Code 的开源 AI 代理扩展，它能自主编写和编辑代码，在终端中运行命令，并同时读取和修改数十个文件。该项目结合了 Cline 和 Roo Code 的优点，并作为一个统一的代理平台进行开发：除了 IDE 扩展，还有 JetBrains 和 CLI 版本。其关键特性是模式（agents）：Code（编写代码）、Plan（即 Architect——规划架构而不进行修改）、Debug（查找错误原因）和 Ask（回答项目问题）。您还可以创建自己的模式。
问题与任何代理相同——令牌消耗。Kilo Code 将文件上下文、命令输出、历史步骤发送到模型；一个任务很容易消耗 10-100M 令牌。以 Anthropic 的价格（每 1M 令牌 $3-15），这相当于每次会话花费 $30-1500——对于日常工作来说不切实际。
JoinGonka Gateway 将成本降低了数百甚至数千倍：相同的会话只需 $0.01-1.00。由于 Kilo Code 是开源的，并且支持任何 OpenAI 兼容的端点（以及带有自定义 base URL 的 Anthropic 格式），连接我们的网关只需一个设置。这使得 Kilo Code 从一项昂贵的演示转变为日常工具。
步骤 1：安装 Kilo Code 并获取密钥
安装 Kilo Code：在 VS Code 中打开扩展 (Ctrl+Shift+X)，搜索“Kilo Code”并点击安装。安装后，侧边栏将显示 Kilo Code 图标。该扩展程序也可在 Open VSX 中用于没有 Marketplace 的构建。
JoinGonka API 密钥：如果还没有账户，请在 gate.joingonka.ai/register 注册，获取 10M 免费令牌并在 Dashboard → API Keys 中创建前缀为 jg- 的密钥。同一个密钥可用于 OpenAI 格式 (/v1) 和 Anthropic 格式 (/v1/messages)——余额是通用的。
步骤 2：配置 Kilo Code (OpenAI Compatible)
最简单的方法是通过单行安装程序进行配置。对于 CLI/文件工具，它会自动配置 JoinGonka 提供程序 (baseUrl, 模型)；对于 UI 工具，它会显示现成的配置项供您粘贴：
npx @joingonka/setup --tool kilo该安装程序是通用的（如果不指定 flag，它会提示您从列表中选择工具），它会询问您的 jg-… 密钥，并在配置完成后通过向网关发送请求进行实时检查。它不会更改其他设置。如果您更喜欢手动配置，请参考以下方法。
手动配置 (计划 B)
打开 Kilo Code 面板，通过齿轮图标进入提供程序设置。
方法 A — OpenAI Compatible (推荐)。 在插件的现代版本中，打开 Settings (齿轮) → Providers 选项卡 → 点击底部的 Custom provider 按钮并填写对话框：
- Provider ID: 任意标识符，例如
joingonka。 - Display name: 例如
JoinGonka Gonka。 - Base URL:
https://gate.joingonka.ai/v1 - API key:
jg-您的密钥 - Models: 添加
MiniMaxAI/MiniMax-M2.7。Kilo 会自动从/v1/models端点获取模型列表 — 您可以从列表中选择模型，而无需手动输入。
点击 Submit — 模型将出现在选择器中。在旧界面 (VSCode Legacy) 中，路径更短：API Provider → OpenAI Compatible，然后使用相同的值填写 Base URL, API Key 和 Model 字段。
方法 B — Anthropic 格式。 我们的网关也响应 Anthropic API。选择 API Provider → Anthropic，输入您的 jg-您的密钥，勾选 "Use custom base URL" 并填入 https://gate.joingonka.ai（不需要 /v1 — Kilo 会自动添加 /v1/messages）。
模型及其输出限制 (目前两者均可用)：
| 模型 | 上下文 | 最大输出 |
|---|---|---|
| moonshotai/Kimi-K2.6 (默认) | 200K | 8192 |
| MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | 200K | 8192 |
在自定义提供程序对话框中，您可以为每个模型设置 Max Output Tokens 和 Context Window — 请根据所选模型在表格中查找对应的数值并设置。
验证: 在 Kilo Code 聊天窗口的 Code 模式中输入“创建一个包含 hello world 函数的 hello.py 文件”。代理应提供一个 diff 供您确认并创建文件。默认情况下，Kilo Code 在执行每个操作前都会要求确认 — 您可以通过允许受信任操作自动执行来降低此限制。
代理会话成本比较
Kilo Code 是一款智能体工具：它不仅仅是简单响应，而是完整地执行任务——阅读文件、编写代码、运行测试、修复错误。每一个步骤都是一次 API 调用，token 消耗很快。让我们比较通过 Anthropic Claude 和通过我们的 Gonka 网络网关进行典型会话的成本：
| 任务 | Token 数 | Anthropic Claude | JoinGonka Gonka |
|---|---|---|---|
| 简单 Bug 修复 | ~5M | $15 — $75 | $0.024 |
| 新功能 (2–3 个文件) | ~20M | $60 — $300 | $0.096 |
| 模块重构 | ~50M | $150 — $750 | $0.24 |
| 完整开发会话 (4小时) | ~100M | $300 — $1,500 | $0.48 |
通过 JoinGonka Gateway，输入成本约为每 1M token $0.003，输出成本约为其三倍——这比 Anthropic 和 OpenAI 便宜成百上千倍。Kilo Code 成为了日常使用的工具：可以在每个工单、每个 bug 和每个功能点上运行它，而无需计算成本。按照 Anthropic 的价格，你必须权衡每一次运行。
模型参数：网络模型具有 200K 的上下文窗口和 8192 个 token 的最大回复长度。Kilo Code 可能会请求更多，但网关会将输出限制在模型的上限（所有网络模型均为 8192）。对于长文本生成，智能体会将工作拆分为多个步骤。
模式和工具调用
Kilo Code 的强大之处在于模式（旧插件中称为 modes，新版本中称为 agents），您可以通过下拉菜单、/agents 命令或快捷键 Ctrl+. 进行切换：
- Plan / Architect — 讨论和设计解决方案而不触碰文件。适合使用便宜的 Kimi K2.6：规划过程会消耗大量上下文，而在我们的网关上这只需要几分钱。
- Code — 默认模式：编写和修改代码、应用 diff、运行命令。
- Debug — 通过日志和堆栈跟踪有针对性地查找 Bug 原因。
- Ask — 在不进行任何更改的情况下回答有关代码库的问题。
独立的 Orchestrator 模式在较新版本中已被废弃：拥有完全工具访问权限的代理现在可以自行运行子任务（subagents），而无需专门的协调器 (orchestrator)。同时也支持为您的场景自定义模式。
Tool calling: 我们的网关转发原生的 OpenAI function calling 和 Anthropic tool_use，所选模型 (Kimi K2.6, MiniMax-M2.7) 均支持工具调用。这意味着 Kilo Code 的代理循环——读取文件、修改、运行命令、索引代码库——可以在我们的模型上稳定可靠地运行，而无需脆弱的文本解析。