# Kimchi

出典: https://docs.aicentos.com/ja/clients/kimchi

Language: ja

> Kimchi で aicentos に接続する —— llmEndpoint で推論先を変更、機能上の制約も解説

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

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：

```bash
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：

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

## 設定値

| フィールド         | 値                         |
| ------------- | ------------------------- |
| `llmEndpoint` | `https://aicentos.com/v1` |
| `apiKey`      | コンソールで作成したキー              |
| モデル           | コンソール「モデル広場」のモデル名         |

## 設定手順

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：

```json
{
  "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

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

* 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

* [Kimchi CLI ドキュメント](https://docs.kimchi.dev/docs/kimchi-cli)
* [kimchi リポジトリ](https://github.com/getkimchi/kimchi)