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Kilo Code

Kilo Code 是一款 MIT 开源的 AI 编程代理,可安装在 VS Code、JetBrains 和终端中,支持连接 500 多个模型且无额外费用。

产品类型: 模型网关 / 路由工具价格信息: 未知APIMaster 接入状态: 已支持

网站创建时间

2025-03-05

Token消耗排名

#5

来源: OpenRouter

月度独立访客

1,519

来源: SimilarWeb

Kilo Code 官网首页预览

产品概览

Kilo Code 定位为可自托管的本地运行 AI 编码工具,用户通过扩展形式集成到现有 IDE 工作流中。它提供 Architect、Debug、Code、Ask 和 Orchestrator 等多个专用模式,让不同阶段的任务由对应代理处理。核心特色在于支持任意模型切换(包括本地 Ollama),代码不上传且不被用于训练,同时保持完全开源可修改。适合已在 VS Code 等环境中开发、希望避免单一供应商锁定的程序员和团队,与 Cursor 等闭源编辑器相比,它更强调模型灵活性和本地控制。

一句话描述

Kilo Code 是一款 MIT 开源的 AI 编程代理,可安装在 VS Code、JetBrains 和终端中,支持连接 500 多个模型且无额外费用。

用户通常拿它做什么

用户用它在 VS Code 里输入提示,让不同模式代理依次规划、编写、调试代码并生成文档;也用来切换不同模型测试同一任务的效果。

适合人群

开发者、工程团队和技术负责人

使用方式

通常先在 IDE、终端或项目环境中读取上下文,再由 Agent 规划步骤、执行命令或修改文件,并由用户检查结果。

关键信息

产品类型

模型网关 / 路由工具

价格信息

未知

当前增强版批量资料未为该产品维护实时定价,请以官网或官方文档为准。

APIMaster 接入状态

已支持

Kilo Settings → Providers → Custom provider,或直接编辑 kilo.json

资料可信度

最后核验:2026-08-30

支持的模型 / API

OpenAI 兼容 APIAnthropic第三方 ProviderBYOK

主要功能与卖点

支持500+ AI模型

可直接切换Claude、GPT、Grok、Gemini、Kimi及本地Ollama等模型,无平台加价

五种专用代理模式

Architect模式负责规划设计、Code模式负责写代码、Debug模式负责排查修复、Ask模式负责提问、Orchestrator模式负责多代理协作

IDE与终端集成

可安装在VS Code、JetBrains IDE及命令行终端中直接使用

本地运行与自托管

支持本地Ollama模型,代码全程留在本地机器,支持自托管部署

MIT开源许可

完全开源,工具本身免费,仅按所用模型正常计费

Kilo Code 适合哪些任务?

项目架构规划

在Architect模式下输入需求,让代理输出系统设计和模块拆分

适合人群全栈开发者

代码实现

在Code模式下根据功能描述生成具体代码文件

适合人群前端/后端开发者

Bug排查修复

在Debug模式下粘贴错误日志,让代理定位问题并修改代码

适合人群维护工程师

多代理协作开发

在Orchestrator模式下让多个代理依次完成规划、编码、调试和文档编写

适合人群独立开发者

Kilo Code 配置第三方 Key(APIMaster 接入方式)

已支持

配置步骤

  1. 1打开 Kilo Settings,进入 Providers,新增或连接一个 Custom provider。
  2. 2将 Provider API 设为 OpenAI Compatible,填写 Base URL 和自己的 API Key。
  3. 3让 Kilo 自动拉取模型,或手动添加需要的模型 ID。
  4. 4在聊天或任务面板里切到该 provider 的模型并执行最小测试。

配置值

Base URL

https://apimaster.ai/v1

API Key 环境变量

API Key(Providers 设置 / kilo.json)

模型

gpt-5.4 或 claude-sonnet-4-6 或 你的 APIMaster 模型 ID

社区讨论

讨论概览

用户通常将 Kilo Code 理解为一个开源的 AI 编程代理工具,支持在 VS Code、JetBrains 等 IDE 中使用数百个模型,包括本地 Ollama,且不收取模型差价。讨论集中在如何灵活切换不同模型以优化工作流、与专有工具的对比,以及多模式(Architect、Debug 等)的实际应用场景。用户还常分享安装配置、上下文窗口大小对思考过程的影响,以及开源特性和隐私保护的体验。

讨论最多的主题

  1. 1

    如何在 Kilo Code 中选择和切换不同 AI 模型?

    用户讨论如何根据任务需求在同一工作流中切换多个模型,避免依赖单一生态,同时保持效率。

  2. 2

    Kilo Code 与 Cursor、Windsurf 等工具的对比?

    用户分享实际使用体验,比较在代码生成、规划、调试和部署等方面的表现,以及开源优势。

  3. 3

    Kilo Code 的不同模式(如 Architect、Debug)如何使用?

    用户探讨各模式在研究设计、问题排查和代码编写中的适用场景,以及如何组合使用。

  4. 4

    如何安装和配置 Kilo Code 支持本地模型?

    用户交流在 IDE 中的安装步骤、本地 Ollama 集成,以及沙箱等安全功能的设置。

  5. 5

    Kilo Code 的上下文窗口大小对使用的影响?

    用户讨论 64k、128k 等不同上下文长度在思考过程中的表现,以及如何调整以避免中断。

常见问题

Kilo Code 是什么类型的产品?

当前我们将它归入“编程 / 开发者”分类,页面说明以官网和 OpenRouter 等公开资料为准。

Kilo Code 适合做什么?

Kilo Code 的增强版页面会优先展示已采集到的核心任务和用例,帮助你快速判断是否匹配当前需求。

Kilo Code 现在能直接接入 APIMaster 吗?

当前资料已经确认产品支持第三方 Key 或自定义兼容端点,可以直接按页面配置说明继续验证。

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来源官方网站GitHub

最后核验:2026-08-30 · 报告修正