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Kimchi Dev — Análisis Completo para Integración en Free IDE Proxy

1. Instalación

which kimchi
# /home/ren/.local/bin/kimchi

2. Configuración Local

Archivos relevantes

Archivo	Propósito
~/.config/kimchi/config.json	Config principal: apiKey, skillPaths, deviceId, onboarding
~/.config/kimchi/harness/models.json	Definiciones de proveedores y modelos
~/.config/kimchi/harness/settings.json	Settings: defaultProvider, defaultModel, multiModel, etc.
~/.config/kimchi/harness/auth.json	Auth por proveedor (oauth, access token)

~/.config/kimchi/config.json

{
  "skillPaths": [
    ".config/kimchi/harness/skills",
    ".config/opencode/skills"
  ],
  "migrationState": "done",
  "apiKey": "castai_v1_befd8c666ce652d47cc08accf8c5accc0a5aaca9e1f006392df69ac123198f9b_4f8f2d40",
  "onboarding": {
    "sessionModeWizardSeenAt": "2026-06-29T13:46:41.351Z"
  },
  "deviceId": "9fb28c0e-dd65-4bac-8c90-c98ac1c26382"
}

~/.config/kimchi/harness/auth.json

{
  "kimchi-dev": {
    "type": "oauth",
    "access": "castai_v1_befd8c666ce652d47cc08accf8c5accc0a5aaca9e1f006392df69ac123198f9b_4f8f2d40",
    "refresh": "",
    "expires": 9007199254740991
  }
}

~/.config/kimchi/harness/settings.json

{
  "quietStartup": true,
  "theme": "kimchi-minimal",
  "retry": { "maxRetries": 10 },
  "lastChangelogVersion": "0.1.50",
  "defaultProvider": "kimchi-dev",
  "defaultModel": "kimi-k2.7",
  "defaultThinkingLevel": "medium",
  "multiModel": true,
  "rtkAutoInstallCheckedAt": 1782740800268
}

3. Endpoint del API

Configuración del proveedor (desde models.json)

"kimchi-dev": {
  "baseUrl": "https://llm.kimchi.dev/openai/v1",
  "apiKey": "$KIMCHI_API_KEY",
  "api": "openai-completions",
  "authHeader": true,
  "headers": {
    "User-Agent": "kimchi/0.1.50"
  },
  "models": [
    ...
  ]
}

Resumen del endpoint

Campo	Valor
Base URL	https://llm.kimchi.dev/openai/v1
Chat Completions	POST https://llm.kimchi.dev/openai/v1/chat/completions
Models listing	GET https://llm.kimchi.dev/openai/v1/models
API format	OpenAI Chat Completions estándar
Auth	Authorization: Bearer <access_token> (authHeader: true)
User-Agent	kimchi/0.1.50
Provider upstream	castai (ai-enabler)

Auth token

• Access token (hardcodeado): castai_v1_befd8c666ce652d47cc08accf8c5accc0a5aaca9e1f006392df69ac123198f9b_4f8f2d40
• Tipo: oauth
• Expira: 9007199254740991 (nunca, es un token estático)
• Env var equivalente: KIMCHI_API_KEY (el provider usa ${KIMCHI_API_KEY} en apiKey)

Verificación con curl

# Listar modelos
curl -s https://llm.kimchi.dev/openai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer castai_v1_befd8c666ce652d47cc08accf8c5accc0a5aaca9e1f006392df69ac123198f9b_4f8f2d40" \
  -H "User-Agent: kimchi/0.1.50"

# Chat completion
curl -s https://llm.kimchi.dev/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer castai_v1_befd8c666ce652d47cc08accf8c5accc0a5aaca9e1f006392df69ac123198f9b_4f8f2d40" \
  -H "User-Agent: kimchi/0.1.50" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Decime solo SI"}],
    "max_tokens": 500
  }'

4. Modelos

Categorización

Hay 13 modelos que responde el upstream, pero 5 están curados (con metadata completa en models.json). Los otros 8 aparecen en /models pero no tienen definición local.

Los 5 curados (metadata de models.json)

Modelo ID	Contexto	Max Tokens	Razonamiento	Vision	Tags
deepseek-v4-flash	1,048,576 (1M)	1,048,576 (1M)	✅ Sí	❌	DeepSeek V4, 284B params, propósito general
glm-5.2-fp8	1,048,576 (1M)	1,048,576 (1M)	✅ Sí	❌	GLM, FP8 cuantizado, rendimiento
kimi-k2.7	262,144 (262K)	262,144 (262K)	✅ Sí	✅ Sí	Moonshot AI, multimodal, visión
minimax-m3	1,048,576 (1M)	1,048,576 (1M)	✅ Sí	✅ Sí	MiniMax, multimodal, texto+imagen
nemotron-3-ultra-fp4	1,048,576 (1M)	1,048,576 (1M)	✅ Sí	❌	NVIDIA, 550B params, FP4

Costos: todos gratuitos (0 input, 0 output, 0 cache).

Los 8 extras del upstream (sin metadata)

Modelo ID	Notas
kimi-k2.5	Versión anterior de kimi
kimi-k2.6	Versión anterior de kimi
minimax-m2.5	Versión anterior de minimax
minimax-m2.7	Versión anterior de minimax
nemotron-3-super-fp4	Variante "super" de nemotron, posiblemente más grande
qwen3-coder-next-fp8	🔥 Interesante: modelo de código Qwen, FP8
smollm2-135m	Toy — 135M params
smollm2-360m	Toy — 360M params

IDs en el upstream

El upstream responde con estos IDs exactos. No tienen sufijo -free (a diferencia de opencode). Esto evita colisiones con los modelos existentes del proxy.

Comparativa con modelos existentes del proxy

Modelo	En opencode backend	En kimchi backend
deepseek-v4	deepseek-v4-flash-free	deepseek-v4-flash (sin -free, distinto)
nemotron-3	nemotron-3-ultra-free	nemotron-3-ultra-fp4 (distinto, cuantizado FP4)

Son IDs diferentes, no hay colisión.

5. Estructura del Proxy Relevante para Integración

Interfaz Backend (internal/proxy/backend.go)

type Backend interface {
    Name() string
    Models() []ModelInfo
    Resolve(model string) (resolved string, ok bool)
    ChatURL() string
    Headers(requestID, sessionID string) map[string]string
}

Registro en NewProxy (internal/proxy/models.go:61)

func NewProxy(apiKey string) *Proxy {
    oc := OpenCodeBackend{}
    kl := KiloBackend{}
    // KimchiBackend{} acá
    p := &Proxy{
        backends: []Backend{kl, oc},  // ← agregar KimchiBackend
        ...
    }
}

Orden de backends

Más específicos primero, para que rutas exactas ganen sobre alias:

KimchiBackend → KiloBackend → OpenCodeBackend (default)

Patrón de implementación: kilo.go (plantilla exacta)

kilo.go es el template perfecto:

1. Const con la base URL
2. Struct vacío KiloBackend struct{}
3. Slice kiloFreeModels []ModelInfo con los modelos
4. Map kiloAliases map[string]string
5. Implementar Name(), Models(), Resolve(), ChatURL(), Headers()

Manejo del API key

3 opciones identificadas:

Opción	Cómo	Pros	Contras
A) Env var KIMCHI_API_KEY	os.Getenv("KIMCHI_API_KEY") en Headers()	Sin secretos en git, clave en systemd Environment=	Requiere configurar env var
B) Hardcodear	Const string igual que "public" en opencode	Simple	La key queda en el repo
C) Leer config.json	Parsear ~/.config/kimchi/config.json en startup	Auto, no requiere config extra	Acopla proxy a ruta fija del disco

Recomendación: Opción A (env var). La key se configura solo en ~/.config/systemd/user/free-ide-proxy.service, fuera del repo.

ModelByID y routing de visión

El proxy tiene ModelByID() en opencode.go que solo revisa zenModels. Si se integran modelos con visión de kimchi (kimi-k2.7, minimax-m3), ModelByID no los encontrará. Habría que extender ModelByID() para que revise todos los backends, o crear un map global por ID.

6. Posibles Alias para el Backend Kimchi

Cuidando de no pisar alias existentes de opencode/kilo:

Alias propuesto	Resuelve a
kimchi/deepseek	deepseek-v4-flash
kimchi/glm	glm-5.2-fp8
kimchi/kimi	kimi-k2.7
kimchi/minimax	minimax-m3
kimchi/nemotron	nemotron-3-ultra-fp4
kimchi/qwen	qwen3-coder-next-fp8
kimchi	deepseek-v4-flash (alias default)

Sin alias cortos sueltos (deepseek, nemotron) para no pisar los de opencode.

7. Archivos a Modificar

Archivo	Acción
internal/proxy/kimchi.go	CREAR — backend completo
internal/proxy/models.go	EDITAR — registrar KimchiBackend{} en NewProxy()
internal/proxy/opencode.go	EDITAR — extender ModelByID() global o crear AllModelsByID()
~/.config/systemd/user/free-ide-proxy.service	EDITAR — agregar Environment=KIMCHI_API_KEY=...
CREDENCIALES.md	EDITAR — agregar sección de kimchi

8. Comandos de Build y Deploy

# Build
cd /home/ren/ide_proxy
go build -o free-ide-proxy .

# Restart service
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user restart free-ide-proxy

# Check logs
journalctl --user -u free-ide-proxy -f

# Test
curl -s http://127.0.0.1:6446/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hola"}],"max_tokens":500}'