Kimi Code CLI

Kimi Code CLI হলো Moonshot AI-র terminal coding agent। এটা Tokens-এর সাথে যুক্ত হয় তার openai provider type দিয়ে, যেটা chat completions পাঠায় https://tokens.bd/v1-এ। https://tokens.bd-এর বিপরীতে anthropic type-ও চলে।

Tokens CLI Kimi Code-কে configure করে না, তাই provider নিজে হাতে যোগ করতে হবে। একটা ছোট TOML file-ই যথেষ্ট।

Kimi Code CLI install করুন#

curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash
# or: npm install -g @moonshot-ai/kimi-code
# or: brew install kimi-code

irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex

/dashboard/keys-এ গিয়ে একটা key তৈরি করুন। spend cap আর model allow-list-এর কথা আছে API keys পাতায়।

TOKENS_API_KEY export করুন#

export TOKENS_API_KEY="tok_live_your_key"

$env:TOKENS_API_KEY = "tok_live_your_key"   # this window
setx TOKENS_API_KEY "tok_live_your_key"     # new windows

~/.kimi-code/config.toml সাজান#

Kimi Code পড়ে ~/.kimi-code/config.toml। file-টা অন্য জায়গায় সরাতে চাইলে KIMI_CODE_HOME সেট করুন। একটা provider আর অন্তত একটা model যোগ করুন:

default_model = "tokens/deepseek-v4.1-flash"

[providers.tokens]
type = "openai"
base_url = "https://tokens.bd/v1"
api_key_env = "TOKENS_API_KEY"

[models."tokens/deepseek-v4.1-flash"]
provider = "tokens"
model = "deepseek/deepseek-v4.1-flash"
max_context_size = 128000
capabilities = [ "tool_use" ]

অংশগুলো কীভাবে মেলে:

• [providers.tokens] সংযোগটা ঠিক করে। type = "openai" মানে Chat Completions। অন্য type-গুলো হলো kimi, anthropic, openai_responses, google-genai আর vertexai।
• [models."..."] হলো একটা local alias। Kimi Code-এ আপনি এই নামটাই দেখবেন। model হলো Tokens-এ যে id যায়, আর সেটা আমাদের catalog-এর সাথে হুবহু মিলতে হবে।
• alias-এ / আছে, তাই table header-এ এটা quote-এর ভেতরে লিখতে হবে। যেকোনো TOML key-তে . থাকলেও quote লাগে।
• max_context_size = 128000 একটা আন্দাজি মান। /models-এ model-এর পাতা থেকে আসল context window দেখে বসান।

api_key_env আর api_key-এর ঠিক একটাই সেট করুন। Kimi Code অন্য কোনো environment variable-এ fallback করে না, তাই কোনোটাই কাজ না করলে চালু হওয়ার সময়ই ফেল করে।

type = "openai" হলে response-এ DeepSeek-ধাঁচের reasoning_content Kimi Code নিজেই সামলে নেয়। কোনো model যদি reasoning অন্য field-এ পাঠায়, তাহলে reasoning_key দিয়ে সেই field-এর নাম বলে দিতে পারেন।

Anthropic-compatible variant#

Messages API ব্যবহার করতে চাইলে provider-টা বদলে নিন:

[providers.tokens]
type = "anthropic"
base_url = "https://tokens.bd"
api_key_env = "TOKENS_API_KEY"

/v1 দেবেন না। এই type Anthropic SDK মেনে চলে, আর SDK নিজেই /v1/messages জুড়ে নেয়। ওই endpoint কী কী সাপোর্ট করে তা দেখতে Messages API পড়ুন।

interactive-ভাবে provider যোগ করুন#

file এডিট না করে TUI-র ভেতরে /provider চালাতে পারেন, অথবা shell থেকে kimi provider।

model বদলান#

প্রতিটা Tokens model-এর জন্য একটা করে [models."..."] table যোগ করুন, প্রতিটাই tokens provider-কে নির্দেশ করবে:

[models."tokens/kimi-k3"]
provider = "tokens"
model = "moonshotai/kimi-k3"
max_context_size = 128000
capabilities = [ "tool_use" ]

model-এর id-টা শুধু উদাহরণ। সঠিকটা কপি করুন /models বা GET /v1/models থেকে, আর তার আসল context size বসান। তারপর kimi-র ভেতরে /model দিয়ে বদলে নিন, অথবা default_model পাল্টে ওটাকেই default করে দিন। agent-এর কাজে কোন model ভালো, সে বিষয়ে Choosing a model পাতায় পরামর্শ আছে।

ঠিকমতো চলছে কিনা দেখুন#

project folder-এ kimi চালান, তারপর /model দিয়ে দেখুন Tokens-এর alias-টা চালু আছে কিনা, আর ছোট একটা prompt পাঠান। request-টা Dashboard-এর Usage analytics-এ দেখা যাওয়া উচিত। কোনো credential না মিললে Kimi Code প্রথম request-এ ফেল করার বদলে চালু হওয়ার সময়ই স্পষ্ট করে জানিয়ে দেয়।

Kimi Code-কে বাদ দিয়ে key আর model পরীক্ষা করতে:

curl https://tokens.bd/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Reply with OK"}], "max_tokens": 10}'

সমস্যা হলে#

চালু হওয়ার সময় missing credentials-এর error। kimi যে shell থেকে চালু করেছেন সেখানে TOKENS_API_KEY সেট নেই, অথবা api_key আর api_key_env দুটোই সেট করা আছে। ঠিক একটা ব্যবহার করুন। Windows-এ setx-এর পর নতুন terminal খুলুন।

TOML parse error। / বা . আছে এমন model alias quote করা হয়নি। লিখুন [models."tokens/deepseek-v4.1-flash"], [models.tokens/deepseek-v4.1-flash] নয়।

404 model_not_found। alias নয়, model field-টাই হতে হবে Tokens-এর হুবহু id। deepseek/deepseek-v4.1-flash হলো id, আর tokens/deepseek-v4.1-flash শুধু আপনার নিজের দেওয়া local নাম।

প্রতিটা request-এ 404। type = "openai" হলে base_url শেষ হতে হবে /v1 দিয়ে। type = "anthropic" হলে /v1 থাকা চলবে না।

tool কখনো call হচ্ছে না। model entry-তে capabilities = [ "tool_use" ] আছে কিনা দেখুন, আর আপনার বাছা model tool calling সাপোর্ট করে কিনা।

403 model_not_allowed_on_key, 402 বা 429। এগুলো key, ব্যালান্স আর plan-এর সীমার ব্যাপার। Troubleshooting দেখুন।