Kimchi

Kimchi はターミナル型のコーディングエージェントで、VS Code 拡張と Studio デスクトップ版も提供しています。設定に llmEndpoint フィールドがあり、デフォルトは https://llm.kimchi.dev です。これを変更すれば、推論リクエストを別の宛先に送れます。

先に断っておきます：公式ドキュメントは llmEndpoint を推論アドレスとして説明しているだけで、任意のサードパーティ OpenAI 互換ゲートウェイを指定できるとは保証していません。以下の方法はコミュニティで利用されていますが、「フィールドの意味に従って設定する」ものであり、公式サポートされた BYOK の経路ではないため、アップグレードで使えなくなる可能性があります。

準備アンカーリンクをコピー

まずコンソールで Kimchi 専用のキーを作成し（kimchi という名前を推奨）、そのあと CLI をインストールします：

brew install getkimchi/tap/kimchi

インストールスクリプトを使う方法もあります：

curl -fsSL https://github.com/getkimchi/kimchi/releases/latest/download/install.sh | bash

設定値アンカーリンクをコピー

設定手順アンカーリンクをコピー

設定ファイルは ~/.config/kimchi/config.json にあり、プロジェクト単位の .kimchi/config.json で上書きすることもできます：

{
  "apiKey": "sk-あなたの-API-Key",
  "llmEndpoint": "https://aicentos.com/v1"
}

カスタムモデルは models.json に登録し、形式は vLLM や LM Studio のような自前の provider と同じです。フィールド仕様は公式に完全公開されていないため、まずデフォルトモデルで疎通させ、そのあとでカスタム項目の追加を検討することをおすすめします。

変更後は kimchi を再起動します。

テストアンカーリンクをコピー

起動したらセッションでプロンプトを 1 つ送ります。401 が出た場合は、まずキーに余分な空白がないか確認してください。404 が出た場合は、llmEndpoint が /v1 までで止まっているかを確認してください。

そのうえでコンソールに戻って使用量を確認します。ここが重要なポイントです：使用量が増えていなければ、リクエストは llmEndpoint を通らずデフォルトエンドポイントにフォールバックしており、現在のバージョンではこの方法が成立しないことになります。

注意事項アンカーリンクをコピー

• Kimchi は自身のアカウントへのログインが必要で、apiKey とアカウントのログイン状態は別物です。片方だけ設定しないでください。
• 外部モデルはデフォルトで standard 段階、vision: false として扱われるため、マルチモーダルモデルでもここでは画像は付きません。
• デフォルトモデルは自身の harness が自動で選ぶため、aicentos 上の特定のモデル名を直接指定できない場合があります。
• 公式はこの方法をドキュメントに記載しておらず、「動くが保証はない」状態です。本番環境ではフォールバック手段を用意してください。

関連リンクアンカーリンクをコピー

• Kimchi CLI ドキュメント
• kimchi リポジトリ