カスタムプロバイダーで使う Kilo Code:DeepSeek、Claude、その他の OpenAI 互換モデル

VS Code の場合

1. Kilo Code の設定(歯車アイコン)を開き、Providers タブに移動します。下部にある Custom provider をクリックします。
2. Provider ID に zurelay、表示名を入力し、Provider API で OpenAI Compatible を選択します。
3. ベース URL https://api.zurelay.com/v1 と API キーを入力します。Fetch models でモデル一覧を読み込み、使いたいモデルを追加して送信します。
4. チャットのモデルメニューから Zurelay のモデルを選択します。

以下の手順は、Kiloのプロバイダーのドキュメントに沿っています。セットアップはKilo CLIで行いました。KiloのドキュメントによるとCLI、VS Code、JetBrainsは同じ設定ファイルを読み込むため、いずれかで設定したプロバイダーは他の環境にも表示されます。

Kilo CLI を使う場合、またはファイルを直接編集する場合

Kilo は設定を ~/.config/kilo/kilo.jsonc に保存します。Windows では %USERPROFILE%\.config\kilo\kilo.jsonc です。以下はテストに使ったファイルで、Zurelay の現在の価格(1M トークンあたり)を記載しています。

{
  "$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 }
        }
      }
    }
  }
}

次に、CLI をインストールし、キーを設定して、タスクを実行します。

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

発生した3つのエラー

1. Provider not found: zurelay. 最初の設定にはベース URL とキーはありましたが models がなく、Kilo が API から読み込んでくれると想定していました。CLI は読み込まず、モデルが1つも記載されていないプロバイダーは存在しないものとして扱われます。使いたいモデルをすべて記載してください。
2. environment references are not allowed in project config. 同じファイルをプロジェクト内の .kilo/kilo.jsonc に移したところ、{env:ZURELAY_API_KEY} が原因で拒否され、すべてのモデルが Model not found を返しました。Kilo はプロジェクト自身の設定からシークレットを読み込まないため、プロバイダーはグローバルのファイルに記載してください。
3. すべてのタスクが $0.00 と表示されました。(kilo stats 内)Kilo は、1M トークンあたりのドル単価を示す cost があるモデルの支出だけを集計します。設定すると、kilo export に記録される各メッセージのコストは請求額と一致しました($0.0000406 に対して $0.000041)。ただし、統計テーブルはセント単位に丸められるため、小さなタスクでは $0.00 と表示されます。

テストでの費用

新しい git リポジトリで、Kilo のデフォルトエージェントは、DeepSeek V4.1 Flash で小さな Python ファイルを作成し、Claude Sonnet 5.5 で編集し、再び DeepSeek で1行追加しました。毎回ファイルツールを正しく使えていました。Zurelay の請求内容は次のとおりです。

すべてのリクエストには、コードを送る前から Kilo の指示とツール定義が含まれ、DeepSeek で約16,000トークン、Claude で約22,000トークンになります。そのため、タスクの大きさよりもモデルの価格のほうが重要になり、キャッシュも効果的です。Claude のタスクでは、プロンプトトークン全体の半分がキャッシュから読み込まれました。

知っておきたいこと

• GPT や Grok のモデルでも OpenAI Compatible を選択してください。Kilo の OpenAI Responses は OpenAI の Responses API を呼び出しますが、Zurelay では提供していません。
• ツール呼び出しに対応したモデルを選んでください。Kilo のエージェントはツールを使ってファイルを読み書きするため、対応していないモデルではチャットしかできません。
• small_model はタイトル生成などの軽い処理を担当します。DeepSeek V4.1 Flash のような低価格なモデルで十分です。
• npm 11 では CLI のインストールスクリプトがスキップされました(install scripts not yet covered by allowScripts)。kilo コマンドを使えば、スクリプトなしで動作しました。

実行に使うモデルの価格

1Mトークンあたりの、提供元の定価とZurelayの料金:

Zurelay の API に対して、Windows 上の Kilo CLI 7.8.18 を使い、2026年11月3日 で動作を確認しました。簡単なセットアップ手順は、ドキュメントの Kilo Code をご覧ください。Kilo の公式ドキュメント: OpenAI 互換プロバイダー、カスタムモデル。