Cursor代替のKimicode：カスタムエンドポイント設定

動作と期待値

ビルトインチャットを備えた多くのコードエディタでは、OpenAIエンドポイントを独自のものに置き換えることができます。この設定が実現の鍵です。エディタに渡すのは3つのものだけです：ベースURL、APIキー、モデル名。それ以外はすべてエディタ自体の動作です。

ここで提供されるAPIは、独立したプロバイダが運営するホスト型OpenAI互換サービスで、1つのオープンウェイトモデルを搭載し、法的な成人向け利用においてコンテンツ拒否なしで回答するようにチューニングされています。Kimi独自のサービスではなく、ベンダー間のルーターでもないので、モデル選択はありません。あなたはuncensoredを取得し、それが唯一のモデルIDです。

現実的な期待を持ってください。私は、このモデルがエディタ標準搭載のモデルよりコード作成で優れていると主張するつもりはなく、あなたに見せるベンチマークもありません。あなたが得られるのは制御権です：あなた自身のエンドポイント、1M入力あたり$0.15、1M出力あたり$0.50のトークン単位の課金、そしてトピックを理由にリクエストを拒否しないモデル。あなたが犠牲にするのは、エディタが独自モデルに対してのみ有効にする機能です。

ステップバイステップ：Base URLのオーバーライド

1. サインインしてAPIキーページを開きます。キーを作成してください。新規ユーザーはワンクリックでトライアルを受け取ることができ、カード不要で$0.50のクレジットが付与されます。有効期限は7日間です。
2. エディタでモデルまたはAPI設定を開きます。例えばCursorには、モデル設定でOpenAIのBase URLをオーバーライドするオプションがあります。このオプションの名前と場所はリリースごとに異なるため、見つからない場合はエディタのドキュメントを確認してください。
3. ベースURLを入力してください: https://api.kimicode.cc/v1。/chat/completionsは追加しないでください。
4. OpenAIキーフィールドにAPIキーを貼り付けます。
5. uncensoredという名前のカスタムモデルを追加し、チャットパネルで選択します。
6. 小さなテスト質問を実行します。エディタにエラーが表示された場合は、デバッグコンソールまたはログを開き、HTTPステータスコードを確認してください。401はキーの問題、404はURLの問題、429はレート制限です。

一部のエディタは、ここでは存在しないホスト型モデル名を呼び出してキーを検証します。検証に失敗してもチャットが動作する場合は、検証ステップを無視してください。エディタが検証なしでは保存を拒否する場合は、次のセクションの別のツールを使用してください。

テスト中はトライアルの制限を念頭に置いてください：同時リクエストは2件、1分あたり60件です。オートコンプリートとチャットなど、一度に複数のバックグラウンドリクエストを発行するエディタは、同時リクエスト数の制限に達する可能性があります。フルキーでは8件の同時リクエストと1分あたり300件のリクエストが可能です。

カスタムエンドポイントに対応する他のエディタとツール

エディタがカスタムベースURLを受け付けない場合、いくつかのオープンソースツールが対応します。それぞれが同じ3つの値を受け取ります。これらは変更されるため、現在のオプション名については各ツールのドキュメントを確認してください。

Aiderは標準的なOpenAI環境変数を読み取り、openai/プレフィックス付きのOpenAI互換モデルを受け付けます：

Copyexport OPENAI_API_BASE="https://api.kimicode.cc/v1"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_KEY"
aider --model openai/uncensored

VS CodeおよびJetBrainsの拡張機能であるContinueは、プロバイダをopenaiに設定したモデルエントリとAPIベースを受け付けます。ファイル形式はバージョンによって異なるため、以下のような形状を探してください：

Copy{
  "models": [
    {
      "title": "Kimicode API",
      "provider": "openai",
      "model": "uncensored",
      "apiBase": "https://api.kimicode.cc/v1",
      "apiKey": "YOUR_KEY"
    }
  ]
}

Clineは設定でOpenAI互換プロバイダを提供しており、同じベースURL、キー、モデルIDを入力します。いずれの場合もパターンは同じです：ベンダー名にちなんで名付けられたプロバイダではなく、OpenAI互換プロバイダを選択してください。

コーディングに適したシステムプロンプト

エディタは通常独自の指示を追加しますが、カスタムルールやシステムプロンプトを追加できるものも多いです。短く具体的なプロンプトが長いものよりも優れています。調整可能な出発点として以下を示します：

あなたはユーザーのプロジェクトで作業するコードアシスタントです。問題を解決する最小限の変更で回答してください。ファイル全体ではなく、差分または変更された関数を表示してください。要件が不明な場合は、コードを書く前に1つの質問をしてください。バージョンやフレームワークに関する仮定がある場合は明記してください。

なぜこれらの行なのか？「最小限の変更」は出力トークンを削減します（1Mあたり$0.50で高コストな側）。「差分表示」も同様にトークンを削減し、レビューを容易にします。「1つの質問のみ」は間違った長い回答を防ぎます。「前提を明記」は、エラーがあなたのコードに到達する前にそれを捕捉する場所を提供します。

コードには温度を低く保ってください。0.2から0.4の値はより安定した出力をもたらし、プロンプトのデバッグ中に再現可能な結果が必要な場合はseedを渡すこともできます。これらは両方ともモデルに渡されます。

エディタの機能不足時のスクリプト

エディタの機能がカスタムエンドポイントに適合しない場合、20行ほどのスクリプトでギャップを埋め、送信される内容の完全な制御を得られます。このスクリプトはファイルを読み取り、独自システムプロンプトでレビューを求め、ストリームしながら回答を出力します。

Copyimport os, sys
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.kimicode.cc/v1", api_key=os.environ["KIMICODE_KEY"])

SYSTEM = (
    "You are a careful code reviewer. List real bugs first, then risky spots. "
    "Quote the line you mean. Skip style comments."
)

path = sys.argv[1]
code = open(path, encoding="utf-8").read()

stream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    stream=True,
    temperature=0.3,
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM},
        {"role": "user", "content": f"Review {path}:\n\n{code}"},
    ],
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
print()

python review.py app/server.pyとして実行します。1,000トークンのファイルに600トークンのレビューを行うと、$0.00015 + $0.0003 = $0.00045 かかります。あなたは$2未満で数千ファイルのレビューを行うことができます。

同じパターンはコミットメッセージ、テスト生成、docstringにも適用できます。スクリプトをエディタのキーにバインドすれば、プラグインなしでカスタムコマンドが得られます。

これが適する場所と適さない場所

このセットアップは、あなた自身のエンドポイントを持ち、トークン単位の課金を行い、トピックを理由にタスクを拒否しないモデルを求めている場合に適しています。これはソロ開発者、小規模チーム、1つのクライアントライブラリを通じて複数のプロバイダと通信するツールを構築する人々に向いています。

エディタ独自のホストモデルでのみ動作する機能（特定のモデルにチューニングされた密なインラインオートコンプリートや画像ベースの機能など）に依存している場合は、適合度が低くなります。それらがあなたの作業の中核である場合は、デフォルトを維持し、チャットパネルとスクリプトにこのAPIを使用してください。両方を併用するのは一般的で、追加コストはかかりません。

単にどのようなものか見てみたい場合は、APIキーページでトライアル分を獲得し、現在のタスクから3つの質問をエディタに投げてみてください。現在の回答と比較してください。このテストには10分かかり、1セントの何分の一かしか消費しません。

テキスト専用モデルの誠実な制限

切り替える前に知っておくべき制限が3つあります。

テキストのみ。画像入力やembeddingエンドポイントは存在しません。もしあなたのエディタがembeddingでコードベースをインデックス化している場合、そのインデックスには別のソースが必要か、または機能がオフになります。エラーのスクリーンショットを貼り付けても機能しません；エラーテキストを貼り付けてください。

100,000トークンのウィンドウ。 これはプロンプトと補完の合計です。大まかなルールとして、コードはトークンあたり3〜4文字程度なので、40 KBの大きなファイルは約10,000〜13,000トークンに相当します。多くのファイルを添付するエディタはすぐに上限に達します。コンテキストエラーが表示された場合は、より多くのファイルではなく、より少ないファイルを添付してください。

隠れたルーティングなし。 1つのモデルのみが利用可能です。タスクで外れた場合、裏でフォールバックモデルが動作するわけではないため、文章を言い換えるか、例を追加するか、質問を絞り込んでください。

コストについて、典型的なコーディング質問（20,000入力トークン、1,000出力トークン）は$0.003 + $0.0005 = $0.0035 かかります。1日に50回実行すると$0.175です。価格ページには$20から$500までのチャージと、$50からのボーナスが記載されており、クレジットは期限切れになりません。プロンプトはトレーニングに使用されません。

コミットする前のチェックリスト

• 自分のプロジェクトからの実際のタスクで、お手軽なプロンプトではなく、トライアルクレジットを使用してテストしてください。
• エディタでストリーミングが動作するか確認してください。回答が最後にしか表示されない場合、エディタがバッファリングしている可能性があります。
• エージェント機能を使用する場合は、ツール呼び出しが設定されていることを確認してください。このAPIはtoolsとストリーミングtool_callsをサポートしますが、それらを送信するかどうかはエディタ次第です。
• エラーコードのセクションを含むドキュメントクイックスタートを一度お読みください。
• 月額のチャージ上限を決定してください。課金が前払い制であるため、支出できる最大の額はあなたがチャージした額です。

前払い設計はエージェントループを実行するエディタにとって安全策です。ループが失敗した場合、クレジットが尽きた時点で停止し、予期しない請求書の発生を防ぎます。

その他のガイド

• Kimi Code APIの料金体系と従量課金トークン
• Kimi Code API URL: OpenAIクライアント向けのBase URL設定
• Groq API：無検閲 LLM に関するよくある誤解と事実