Zoo Code + JoinGonka Gateway：从 Roo Code 迁移至 Gonka 模型

第 1 步：安装扩展。在 VS Code 中打开扩展面板（Ctrl+Shift+X，macOS 上为 Cmd+Shift+X），搜索 “Zoo Code” 并安装发布者为 Zoo Code Organization 的扩展。也可用一条命令完成：

code --install-extension ZooCodeOrganization.zoo-code

需要 VS Code 1.100 或更高版本 —— 扩展清单中如此注明；对于 VSCodium、Windsurf 等没有 Marketplace 的编辑器，该扩展已发布到 Open VSX。除稳定通道（3.82.2，2026 年 9 月 18 日）外，还有预览版 3.83.x —— 主分支的 nightly 构建；日常使用请选择稳定版。安装后，活动栏中会出现 Zoo Code 图标。

第 2 步：获取密钥。在 gate.joingonka.ai/register 注册，验证地址后在「API 密钥」板块创建一个以 jg- 为前缀的密钥。建议为 Zoo Code 单独创建一个密钥：其用量会在统计中单独成行显示。

第 3 步：运行安装程序。

npx @joingonka/setup --tool zoo --model deepseek

安装程序会询问密钥 —— 密钥不会通过命令行参数传递，以免留在 shell 历史记录中。它也无处可写：提供商的配置档案连同 Zoo Code 密钥都保存在 VS Code 的安全密钥存储中，而非文件中。因此安装程序会直接打印出可直接填入表单的值以及所选模型的真实上限：

Zoo Code is configured in the VS Code extension UI (no file is written).
Open the Zoo Code settings (gear icon) → API Provider, then enter:

  API Provider: OpenAI Compatible
  Base URL:     https://gate.joingonka.ai/v1
  API Key:      jg-your-key
  Model:        deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

Then set the real limits of this model under Model Configuration
(the defaults do not fit any Gonka model):

  Context Window Size: 380000
  Max Output Tokens:   32768
  Image Support:       off

Zoo Code relies on native tool calling only — all our Gonka models support it.

紧接着是对网关的实时请求结果 —— 成功时会显示 ✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.。密钥、地址和模型会立即验证，而非等到第一个任务。打印块中的密钥是完整的，便于复制 —— 请不要公开这一输出。

不加 --model 标志时，安装程序会填入 MiniMax M2.7：在需要手动选择模型的地方，它会推荐网络中容量最大的模型。对于 Zoo Code，我们建议从 DeepSeek V4 Flash 开始：在我们的测试中，它在收到工具结果后的这一轮首次请求即告完成 —— 详见验证部分；该标志也接受缩写 glm（GLM-5.3 Flash）和 minimax。不加 --tool 标志时，安装程序会显示 25 个工具的菜单。

表单的一个细节：Zoo Code 3.82.2 中并没有标题为 Model Configuration 的独立区块。上限字段位于同一表单的下方，在「Configure the capabilities and pricing for your custom OpenAI-compatible model」说明之下，且 Max Output Tokens 排在 Context Window Size 之前。

首次启动时，Zoo Code 会显示欢迎界面和 Choose your provider 按钮：点击它进入表单，其中预选了 OpenRouter —— 请将提供商更改为 OpenAI Compatible，最后点击 Finish。之后，可以通过 Zoo Code 面板标题栏中的齿轮图标再次打开该表单，进入 Providers 部分；更改由 Save 按钮保存。

网络模型限制：

其他设置无需更改：请保持 Enable streaming 和 Include max output tokens 为启用状态，保持 Enable R1 model parameters 和 Use Azure 为禁用状态（这是针对 R1 系列和 Azure OpenAI 的设置），并将 Custom Headers 和 Extra Body 字段留空。

限制存储在配置文件中，而不是绑定在模型上：如果在同一配置中更改 Model，窗口大小和输出限制将保持不变。因此，为每个模型创建一个单独的配置文件更为方便 —— 下一部分将对此进行介绍。

Zoo Code 源自 Roo Code 代码库，因此迁移仅需几分钟，且无需改动项目文件。官方 迁移指南 介绍了设置导出和导入方法；其余内容可通过单独按钮迁移或从旧路径直接读取：

原本指向 JoinGonka Gateway 的 Roo Code 配置会连同地址、密钥、模型和限制一起迁移 — 只需确认该模型当前在网络中可用即可：列表通过 GET https://gate.joingonka.ai/v1/models 获取。

模式与配置。 内置五种模式：Code、Debug、Architect（仅编辑 Markdown 文件）、Ask（仅回答不编辑）以及 Orchestrator（向其他模式分配子任务）。可通过输入框旁的列表切换，或在消息开头输入以模式名称命名的命令（例如 /architect），或使用快捷键 Ctrl+.（macOS 为 Cmd+.）进行切换。每种模式会记住您上次使用的配置，且在切换模式时 Zoo Code 会自动切换相应配置。

这带来了一种便捷方案：每个模式绑定一个模型配置。在 Settings → Providers 中，点击 Configuration Profile 字段旁的“+”，命名配置（例如 Gonka DeepSeek）并填写表单；对 GLM-5.3 Flash 和 MiniMax M2.7 重复此操作 — 它们的地址和密钥相同。然后在每个模式的输入框旁的配置列表中选择对应的配置，该模式即可记住它。反之，该列表中的锁定图标可将单一配置固定给工作区文件夹的所有模式。

推理强度 (Reasoning Effort)。 表单中的 Enable Reasoning Effort 复选框可开启 Low、Medium、High、Extra High 和 Max 选项；未勾选时，请求中不包含推理级别。对于 GLM-5.3 Flash，该开关本质上是二元的：Low 关闭推理，任何其他级别则使其完全开启 — 为快速提问保留一个设为 Low 的 GLM 配置非常方便。详情请参阅 GLM-5.3 Flash 综述。对于 DeepSeek V4 Flash 和 MiniMax M2.7，网关不会重写该刻度：推理级别的具体效果取决于模型本身。

打开一个包含明显错误的小文件所在的文件夹，例如一个本应做加法却做减法的 calc.py 函数，在 Code 模式下输入：“阅读 calc.py，并用一句话说明其中是否有错误”。Zoo Code 将请求读取文件的权限——显示“Zoo wants to read this file”，如果未在 Auto-Approve 中预先授权，则会出现 Approve 和 Deny 按钮。随后，模型将调用完成工具，任务将以 Task Completed 块结束并给出实际答案；如果存在推理过程，则会显示在一个单独的 Thinking 块中。折叠任务标题中的上下文占用百分比是基于 Context Window Size 计算的——这也是需要正确设置它的另一个原因。

我们通过使用 Zoo Code 模式发出请求复现了这一过程——流程、严格模式下的工具调用，以及历史记录中 read_file 的结果。DeepSeek V4 Flash 通过原生的 attempt_completion 调用做出了正确反馈：函数执行的是减法而非加法。检查的第二部分是网关仪表板：在“Usage”部分，请求将按模型分类显示，且 API Key 的最后使用时间将会更新。

若没有 Auto-Approve，错误将以 API Request Failed 块显示，并带有 Retry 和 Start New Task 按钮，同时伴随 Provider Error 标题及代码和重试倒计时。网关的响应文本可在消息详情中查看：

Agent 消耗 token 的方式与普通聊天不同。Zoo Code 在每次请求中都会包含包含模式规则、工具描述和工作文件夹信息的系统提示词 —— 在你提问之前就已经消耗了数千个 token，而且任务通常需要多次往返。因此，token 价格在此至关重要。

通过 JoinGonka Gateway，输入端 token 价格为 $0.0069 每百万，输出端为 $0.021 每百万 —— 此价格对网络内所有模型均适用，并从实时源更新至此页面。截至 2026 年 9 月的价格量级参考：

作为对比 —— 在 Zoo Code 中支付模型费用的通用方式：

在填入 Input Price 和 Output Price 后，任务成本会显示在标题中，但精度仅限于美分 —— 网络模型上的短任务在此处可能显示为 $0.00。确切的消耗和余额请查看后台的“Usage”和“Billing”部分。

确认与自主性。 默认情况下 Auto-Approve 为关闭状态，Zoo Code 会询问读取、写入和命令执行的权限；对于长任务，请在输入框旁边的 Auto-approve 菜单中启用所需的类别。对于命令，有一个 Destructive Command Guard（Settings → Auto-Approve）：插件会下载其可执行文件，之后它批准的命令会自动执行，而被拦截的命令则会等待确认。通过 Auto-Approve，Zoo Code 也会自动重试失败的请求：暂停时间从 5 秒开始，每次尝试后倍增，但上限不超过 10 分钟。

流式响应。 请勿关闭 Enable streaming：在流模式下，网关会在生成文本时实时输出，并将响应限制仅取决于模型上限，而没有流式传输且没有明确限制的请求会在 1500 个响应 Token 处被截断（GLM-5.3 Flash 为 3000）。

代码索引。 项目语义搜索 (Codebase Indexing) 与模型分开配置，通过嵌入提供程序进行；它有一个本地选项 Semble - Local。

图片。 网络模型均为文本模型。对于截图和原型图，请创建一个使用图像处理模型的独立配置，并在执行此类任务时切换到该配置。

隐私。 Zoo Code 会向开发者发送与安装 ID 关联的错误和使用数据——不包含代码和提示词；可以通过 Settings → About Zoo Code 中的 Allow error and usage reporting 开关将其关闭。网关方面，不会存储提示词和响应的内容：仪表盘中仅显示请求和 Token 的计数器。