Kilo Code con un proveedor personalizado: DeepSeek, Claude o cualquier modelo compatible con OpenAI

En VS Code

1. Abre los ajustes de Kilo Code (el engranaje) y ve a la pestaña Providers. Abajo del todo, haz clic en Custom provider.
2. Define Provider ID como zurelay, escribe un nombre para mostrar y elige OpenAI Compatible en Provider API.
3. Introduce la URL base, https://api.zurelay.com/v1, y tu clave. Usa Fetch models para cargar la lista de modelos, añade los que quieras y envía el formulario.
4. Elige un modelo de Zurelay en el menú de modelos del chat.

Estos pasos siguen documentación del proveedor de Kilo. Hicimos la configuración en la CLI de Kilo. La documentación de Kilo indica que la CLI, VS Code y JetBrains leen los mismos archivos de configuración, así que un proveedor configurado en uno aparece también en los demás.

En la CLI de Kilo, o editando el archivo

Kilo guarda sus ajustes en ~/.config/kilo/kilo.jsonc, que en Windows es %USERPROFILE%\.config\kilo\kilo.jsonc. Este es el archivo que probamos, con los precios actuales de Zurelay por 1M de tokens:

{
  "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json",
  "model": "zurelay/deepseek-v4.1-flash",
  "small_model": "zurelay/deepseek-v4.1-flash",
  "provider": {
    "zurelay": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Zurelay",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.zurelay.com/v1",
        "apiKey": "{env:ZURELAY_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "deepseek-v4.1-flash": {
          "name": "DeepSeek V4.1 Flash",
          "cost": { "input": 0.03, "output": 0.12, "cache_read": 0.00074 }
        },
        "claude-sonnet-5-5": {
          "name": "Claude Sonnet 5.5",
          "cost": { "input": 0.79, "output": 3.95, "cache_read": 0.079 }
        }
      }
    }
  }
}

Después instala la CLI, configura la clave y ejecuta una tarea:

npm install -g @kilocode/cli
export ZURELAY_API_KEY="zr_live_..."
kilo models zurelay
kilo run -m zurelay/claude-sonnet-5-5 "Add a README for this project"
kilo                     # or the full terminal UI

Tres errores que encontramos

1. Provider not found: zurelay. Nuestra primera configuración tenía la URL base y la clave, pero no models, porque esperábamos que Kilo los cargara desde la API. La CLI no lo hace: para ella, un proveedor sin modelos listados no existe. Enumera cada modelo que quieras usar.
2. environment references are not allowed in project config. Al mover la configuración a .kilo/kilo.jsonc dentro del proyecto, el mismo archivo fue rechazado por {env:ZURELAY_API_KEY}, y todos los modelos devolvieron entonces Model not found. Kilo no lee secretos de la configuración propia de un proyecto, así que deja el proveedor en el archivo global.
3. Todas las tareas mostraban $0.00 en kilo stats. Kilo solo contabiliza el gasto de los modelos que tienen cost, en dólares por 1M de tokens. Con eso, el coste de cada mensaje en kilo export coincidió con nuestra factura: $0.0000406 frente a $0.000041. La tabla de estadísticas sigue redondeando a centavos, así que las tareas pequeñas aparecen allí con $0.00.

Lo que costó en nuestra prueba

En un repositorio git nuevo, el agente por defecto de Kilo escribió un pequeño archivo de Python con DeepSeek V4.1 Flash, lo editó con Claude Sonnet 5.5 y luego añadió una línea con DeepSeek otra vez. Usó correctamente sus herramientas de archivos en cada ocasión. Zurelay facturó:

Cada solicitud incluye las instrucciones y las definiciones de herramientas de Kilo, unos 16,000 tokens en DeepSeek y 22,000 en Claude, antes de llegar a tu código. Por eso el precio del modelo importa más que el tamaño de la tarea, y por eso ayuda la caché: en la tarea con Claude, la mitad de todos los tokens del prompt vino de la caché.

Cosas que conviene saber

• Elige OpenAI Compatible incluso para los modelos GPT y Grok. La opción OpenAI Responses de Kilo llama a la API Responses de OpenAI, que Zurelay no ofrece.
• Elige modelos que admitan llamadas a herramientas. El agente de Kilo lee y edita archivos mediante herramientas, así que un modelo sin ellas solo puede chatear.
• small_model se encarga de los títulos y otras tareas rápidas. Un modelo económico como DeepSeek V4.1 Flash es suficiente.
• npm 11 se saltó el script de instalación de la CLI (install scripts not yet covered by allowScripts). El comando kilo funcionó sin él.

Precios de los modelos con los que lo usarías

Por 1M de tokens, el precio de lista del laboratorio y el de Zurelay:

Probado el 3 de noviembre de 2026 con la CLI de Kilo 7.8.18 en Windows, con la API de Zurelay. La configuración resumida está en Kilo Code en la documentación. La documentación de Kilo: proveedores compatibles con OpenAI y modelos personalizados.