Kilo Code の設定

設定する値

まずは無料のテストキーから始めてください。どのリクエストにも決まった1行を返し、ツール呼び出しもないので、料金をかけずに URL とキーが正しいことを確認できます。その後、コンソール から自分のキーを貼り付けてください。クレジットは5ドルから、サブスクリプションはありません。

接続

1. Settings（歯車アイコン）を開き、Providers タブに移動します。
2. 一番下までスクロールし、Custom provider をクリックします。
3. Provider ID を nokeep、Display name を nokeep にします。
4. Provider API を OpenAI Compatible にします。
5. Base URL に https://nokeep.ai/v1、API key に sk-nokeep-test を貼り付けます。
6. Models で、取得した一覧から deepseek-v4.1-flash-uncensored と glm-5.3-flash-uncensored を選びます。一覧が空なら Fetch models をクリックします。
7. Submit をクリックし、モデル選択からモデルを選んでメッセージを送ります。「Connected to」で始まる返答が返れば動作しています。
8. Edit provider をクリックし、コンソール で取得した自分のキーに差し替えます。

下の上限を設定してください。Kilo はこれらのモデルIDを知らないため、設定しないとコンテキストを 0 として扱い、会話を圧縮せず、返答を 32,000 トークンで打ち切ります。

上限、ツール、料金

設定ダイアログで設定できるのは URL、キー、モデルです。トークン上限、ツール呼び出し、料金、思考は kilo.jsonc に書きます。全プロジェクト共通なら ~/.config/kilo/kilo.jsonc、1つのプロジェクトだけなら ./kilo.jsonc です。これがプロバイダーの全体です。キーをダイアログではなく NOKEEP_API_KEY に設定している場合は、そこから読み込まれます。

{
  "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json",
  "model": "nokeep/deepseek-v4.1-flash-uncensored",
  "provider": {
    "nokeep": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "env": [
        "NOKEEP_API_KEY"
      ],
      "options": {
        "baseURL": "https://nokeep.ai/v1"
      },
      "models": {
        "deepseek-v4.1-flash-uncensored": {
          "name": "DeepSeek V4.1 Flash Uncensored",
          "tool_call": true,
          "attachment": true,
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 32768
          },
          "cost": {
            "input": 0.45,
            "output": 1.75,
            "cache_read": 0.011
          },
          "variants": {
            "think": {
              "reasoningEffort": "high"
            }
          }
        },
        "glm-5.3-flash-uncensored": {
          "name": "GLM 5.3 Flash Uncensored",
          "tool_call": true,
          "limit": {
            "context": 128000,
            "output": 32768
          },
          "cost": {
            "input": 0.2,
            "output": 0.65,
            "cache_read": 0.04
          }
        }
      }
    }
  }
}

• limit.context は Kilo が会話を圧縮するタイミング、limit.output は各返答の上限として送られる値です。
• cost は100万トークンあたりの値で、キャッシュからの読み取り分も含むので、Kilo の料金表示が請求額と一致します。
• attachment と modalities を使うと、DeepSeek にスクリーンショットを貼り付けられます。GLM はテキストのみ読めます。

モデルの選び方

エージェントの作業には DeepSeek を使ってください。リポジトリ全体がコンテキストに収まり、あらゆる形式のツール呼び出しに対応します。エージェントは呼び出しごとに履歴を送り直しますが、その分はキャッシュ価格の100万トークンあたり$0.011で課金されます。長い履歴を送り直さない単発の短いタスクには GLM を使ってください。入力と出力の単価が安いため、そちらが有利です。

両モデルとも重みから拒否応答を取り除いています。そのため、自分のシステムのセキュリティテストやモデレーションツールなど、センシティブな話題に近い依頼でも、拒否ではなくコードが返ります。モデルの比較。

思考

DeepSeek は reasoning_effort の指定がない限りすぐに答えます。これはエージェントの編集と実行を素早く繰り返す流れに合っています。計画や難しいバグでは、考えさせてください。指定できるのは none、low、high、max です。他のアプリの minimal、medium、xhigh は、最も近いこれらの値で実行されます。それ以外の値は 400 invalid_reasoning_effort で拒否されます。思考の分は出力として課金されます。

上の think バリアントは reasoning_effort: high を送ります。難しいタスクではそれに切り替え、残りの作業では戻してください。省略すると、DeepSeek はすぐ答えます。

セッションの料金

エージェントは毎回の呼び出しで会話全体を送ります。指示、読んだファイル、これまでのすべての手順です。例えば1回の呼び出しで6万トークンを送り、そのうち5万5,000トークンは前回と同じ冒頭で、1,000トークンを新たに書き込むとします。DeepSeek ではこの呼び出しは約$0.0046かかるので、200回の呼び出しで約$0.92です。キャッシュがなければ、同じ呼び出しは$0.0288になります。

• キャッシュは自動で働きます。設定は不要です。約1,000トークン以上の冒頭が数分以内に繰り返されると、キャッシュ価格で課金されます。
• 各呼び出しは、プロンプトと最大出力の分として、かかりうる料金をいったん確保し、実際に使った分で精算します。最大出力が3万2,768トークンの場合、出力分の確保額は約$0.0573です。
• コンソール では、呼び出しごとの実際のトークン数、キャッシュされたトークン数、クレジットが分かります。エージェント自身の料金カウンターはキャッシュ価格を知らないことがあり、その場合は高く表示されます。

課金の仕組み。

動かないとき

すべてのエラーと対処法は エラー に一覧があります。