Интеграция с Kilo Code
Узнайте, как интегрировать LLMost с Kilo Code для доступа к сотням AI моделей через единый API
Обзор
LLMost является OpenAI-совместимой платформой, что позволяет легко интегрировать её с Kilo Code. LLMost предоставляет доступ к широкому спектру языковых моделей от различных провайдеров через единый API.
Настройка
1. Получение API ключа
Для начала работы вам необходимо получить API ключ от LLMost:
- Перейдите на llmost.ru
- Зарегистрируйтесь и войдите в свой аккаунт
- Перейдите в раздел Ключи API
- Скопируйте ваш сгенерированный API ключ
2. Конфигурация в Kilo Code
После получения API ключа выполните следующие шаги:
- Откройте настройки Kilo Code
- Выберите OpenAI Compatible в качестве провайдера
- Введите ваш API ключ от LLMost
- Выберите модель из доступного выпадающего списка
Настройка базового URL: При конфигурации провайдера LLMost в Kilo Code, установите базовый URL:
https://llmost.ru/api/v1Детальная настройка параметров
После базовой конфигурации вы увидите панель настроек со следующими параметрами:

На скриншоте выше показан пример настроенного провайдера LLMost в Kilo Code с моделью openai/o4-mini.
Основные параметры
- API Provider: Выберите "OpenAI Compatible"
- Base URL:
https://llmost.ru/api/v1 - API Key: Вставьте ваш API ключ от LLMost
- Model: Выберите модель из списка (например,
openai/o4-mini)
Информация о модели
После выбора модели вы увидите:
- Context Window: Размер контекстного окна (например, 128,000 токенов)
- Supports images: Поддержка обработки изображений
- Supports prompt caching: Поддержка кэширования промптов
Дополнительные опции
В настройках доступны следующие параметры:
- Enable R1 model parameters: Включить специальные параметры для R1 моделей
- Use legacy OpenAI API format: Использовать устаревший формат API (обычно не требуется)
- Enable streaming: Включить потоковую передачу ответов (рекомендуется)
- Include max output tokens: Отправлять параметр max_output_tokens в API запросах
- Enable Reasoning Effort: Настроить уровень детализации рассуждений модели
Дополнительные настройки
- Custom Headers: Добавьте пользовательские HTTP заголовки при необходимости
- Max Output Tokens: Максимальное количество токенов в ответе
Ключевые возможности
Доступ к моделям
LLMost автоматически предоставляет доступ к своему полному, актуальному каталогу моделей через интерфейс Kilo Code. Вы можете выбрать из сотен доступных моделей, включая:
- GPT-5 и GPT-4o от OpenAI
- Claude от Anthropic
- Gemini от Google
- Llama от Meta
- И многие другие модели от различных провайдеров
Оптимизация сообщений
Платформа предлагает опциональную функцию трансформации сообщений "middle-out" для сжатия промптов, превышающих ограничения контекста модели. Это особенно полезно при работе с длинными разговорами или большими объемами контекста.
Управление маршрутизацией
Вы можете настроить маршрутизацию запросов между провайдерами через:
- Приоритеты сортировки: цена, пропускная способность, задержка
- Политики данных: ограничения на обучение, уровни хранения данных
Дополнительные возможности
Кэширование промптов
Некоторые провайдеры поддерживают кэширование промптов, что позволяет значительно снизить затраты и время ответа для повторяющихся запросов. Доступность этой функции зависит от конкретной модели.
Подробнее о кэшировании промптов читайте в документации по кэшированию промптов.
Ценообразование
Ценообразование следует тарифам базовых моделей. Актуальную информацию о ценах можно найти на странице моделей LLMost.
Устранение неполадок
Проблемы с подключением
Если вы испытываете проблемы с подключением:
- Проверьте правильность API ключа
- Убедитесь, что базовый URL установлен корректно:
https://llmost.ru/api/v1 - Проверьте доступность выбранной модели
Ошибки аутентификации
Если возникают ошибки аутентификации:
- Убедитесь, что API ключ активен
- Проверьте баланс вашего аккаунта
- Убедитесь, что у ключа есть необходимые разрешения
Поддержка
Если у вас возникли вопросы или проблемы с интеграцией:
- Проверьте документацию LLMost
- Изучите справочник API
- Напишите на support@llmost.ru
Следующие шаги
- Изучите доступные модели
- Прочитайте о кэшировании промптов
- Ознакомьтесь со справочником API