プロジェクトアーキテクチャの計画
Architectモードに要件を入力し、エージェントにシステム設計とモジュール分解を作成させます
おすすめの対象：フルスタック開発者
コーディング / 開発者
Kilo Code
Kilo CodeはMITライセンスで提供されるオープンソースのAIコーディングエージェントです。VS Code、JetBrains、ターミナルにインストールでき、追加料金なしで500種類以上のモデルに接続できます。
製品タイプ: モデルゲートウェイ / ルーティングツール料金: 不明APIMaster 連携: 対応
サイト開設日
2025-03-05
OpenRouter Token ランキング
#5
情報源: OpenRouter
月間ユニーク訪問者
1,519
情報源: SimilarWeb
Coding Plan
複数モデルのサブスクを一つの Key にまとめる
Coding Pro モデル割引
- glm-5.250% off
- glm-5.350% off
- deepseek-v4-flash40% off
- deepseek-v4-pro40% off
- qwen3.8-max40% off
- kimi-k2.7-code30% off
- kimi-k330% off
- minimax-m330% off
- deepseek-flash10% off
製品概要
Kilo Codeは、拡張機能を通じて既存のIDEワークフローに統合できる、セルフホスト対応・ローカル実行型のAIコーディングツールです。Architect、Debug、Code、Ask、Orchestratorなどの専用モードを備え、それぞれのエージェントが開発の各段階に応じたタスクを処理します。主な特長は、ローカルのOllamaを含む任意のモデルを自由に切り替えられること、コードがアップロードされたりトレーニングに利用されたりしないこと、そして完全なオープンソースで変更にも対応できることです。VS Codeなどの環境ですでに開発しており、単一ベンダーへの依存を避けたいプログラマーやチームに適しています。Cursorのようなクローズドソースのエディターと比べ、モデルの柔軟性とローカルでの制御を重視しています。
一言でいうと
Kilo CodeはMITライセンスで提供されるオープンソースのAIコーディングエージェントです。VS Code、JetBrains、ターミナルにインストールでき、追加料金なしで500種類以上のモデルに接続できます。
主な用途
ユーザーはVS Codeでプロンプトを入力し、異なるモードのエージェントが順番に計画、コード作成、デバッグ、ドキュメント生成を行います。また、同じタスクで複数のモデルを切り替え、性能を比較する用途にも使えます。
おすすめの対象
開発者、エンジニアリングチーム、テクニカルリード
使い方
通常はまずIDE、ターミナル、またはプロジェクト環境のコンテキストを読み込みます。その後、エージェントが手順を計画し、コマンドを実行したりファイルを変更したりして、ユーザーが結果を確認します。
基本情報
製品タイプ
モデルゲートウェイ / ルーティングツール
料金
不明
現在の拡張バルクデータセットでは、この製品のリアルタイム料金情報を管理していません。公式サイトまたは公式ドキュメントをご確認ください。
APIMaster 連携
対応
Kilo Settings → Providers → Custom provider、またはkilo.jsonを直接編集
データの信頼性
中
最終確認: 2026-09-02
対応モデル / API
OpenAI互換APIAnthropicサードパーティプロバイダーBYOK
主な機能と特徴
500種類以上のAIモデルに対応
Claude、GPT、Grok、Gemini、Kimi、ローカルのOllamaなどのモデルを直接切り替えられ、プラットフォームによる上乗せ料金もありません
5つの専用エージェントモード
Architectモードは計画と設計、Codeモードはコード作成、Debugモードは問題の調査と修正、Askモードは質問への対応、Orchestratorモードは複数エージェントの連携を担当します
IDEとターミナルの統合
VS Code、JetBrains IDE、コマンドラインターミナルに直接インストールして利用できます
ローカル実行とセルフホスティング
ローカルのOllamaモデルに対応し、処理中もコードをローカルマシン上に保持したまま、セルフホストで運用できます
MITオープンソースライセンス
完全なオープンソースで、ツール自体は無料で利用できます。料金が発生するのは通常、使用するモデルのみです
Kilo Code: 主なユースケース
コードの実装
Codeモードで機能の説明から具体的なコードファイルを生成します
おすすめの対象：フロントエンド / バックエンド開発者
バグの調査と修正
Debugモードにエラーログを貼り付け、エージェントに問題の特定とコードの修正を行わせます
おすすめの対象：保守担当エンジニア
複数エージェントによる共同開発
Orchestratorモードを使い、複数のエージェントに計画、コーディング、デバッグ、ドキュメント作成を順番に実行させます
おすすめの対象：個人開発者
Kilo Code のサードパーティ Key 設定（APIMaster 連携）
設定手順
- 1Kilo Settingsを開き、Providersに移動してCustom providerを追加または接続します。
- 2Provider APIにOpenAI Compatibleを設定し、Base URLと自身のAPI Keyを入力します。
- 3Kiloにモデルを自動取得させるか、必要なモデルIDを手動で追加します。
- 4チャットまたはタスクパネルで、そのプロバイダーのモデルに切り替え、最小限のテストを実行します。
設定値
Base URL
https://apimaster.ai/v1API Key 環境変数
API Key（Providers 设置 / kilo.json）モデル
gpt-5.4 または claude-sonnet-4-6 または あなたの APIMaster model IDコミュニティの議論
議論の概要
ユーザーはKilo Codeを、ローカルのOllamaを含む数百種類のモデルをVS CodeやJetBrainsなどのIDEで利用でき、モデル料金への上乗せもないオープンソースのAIコーディングエージェントツールとして捉えています。議論では、ワークフローを最適化するためにモデルを柔軟に切り替える方法、プロプライエタリツールとの比較、ArchitectやDebugなど複数のモードの実際の活用例が中心となっています。また、インストールや設定のヒント、コンテキストウィンドウのサイズが推論プロセスに与える影響、オープンソース性やプライバシー保護に関する利用体験も頻繁に共有されています。
よく議論されるテーマ
- 1
Kilo Codeでは、AIモデルをどのように選択・切り替えますか？
タスクのニーズに応じて同じワークフロー内で複数のモデルを切り替え、単一のエコシステムへの依存を避けながら効率を維持する方法について議論されています。
- 2
Kilo CodeはCursorやWindsurfと比べてどうですか？
コード生成、計画、デバッグ、デプロイにおける性能や、オープンソースであることの利点を比較した実際の利用体験が共有されています。
- 3
ArchitectやDebugなど、Kilo Codeの各モードはどのように使いますか？
調査・設計、問題の調査、コード作成における各モードの適した場面や、モードを組み合わせる方法が検討されています。
- 4
ローカルモデルに対応するようKilo Codeをインストール・設定するにはどうすればよいですか？
IDEへのインストール手順、ローカルOllamaとの統合、サンドボックスなどのセキュリティ機能の設定方法が共有されています。
- 5
Kilo Codeのコンテキストウィンドウのサイズは利用にどう影響しますか？
64kや128kなど異なるコンテキスト長が推論プロセスでどのように機能するか、また中断を避けるための調整方法について議論されています。
よくある質問
Kilo Codeはどのような製品ですか？
現在は「プログラミング / 開発者」カテゴリに分類しており、ページの説明は公式サイトやOpenRouterなどの公開情報に基づいています。
Kilo Codeは何に適していますか？
拡張版のKilo Codeページでは、収集した主要なタスクとユースケースを優先的に掲載し、現在のニーズに合っているかをすばやく判断できるようにします。
Kilo Codeは現在APIMasterに直接接続できますか？
現在の情報では、サードパーティキーまたはカスタム互換エンドポイントに対応しています。ページの設定手順に従って、引き続き直接検証できます。