Goose-Coding-Agent-Anleitung: Installation, Modellquellen, API-Einstellungen und Kosten

goose ist ein Open-Source-KI-Coding-Agent unter Apache-2.0, der im Terminal oder in der Desktop-App Dateien lesen, ändern und Befehle ausführen kann. Der Einstieg besteht aus drei Schritten: installieren, eine Modellquelle (Provider) auswählen und eine Sitzung mit einer Aufgabe starten. goose selbst ist kostenlos; die Kosten entstehen durch das verbundene Modell.Dieses Tutorial basiert auf der offiziellen Dokumentation vom 1. Oktober 2026 und erklärt die Installation, drei Abrechnungswege, die Verbindung mit einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt (einschließlich der häufigsten /v1-Falle) sowie gängige Vorgänge. Die neueste Version ist v1.52.0, veröffentlicht am 23. September 2026.

Klären wir zunächst die Namen. Diese Seite behandelt den Coding-Agent auf goose-docs.ai; das Repository befindet sich unter aaif-goose/goose und hieß ursprünglich block/goose. Im April 2026 wurde es unter das Dach der Agentic AI Foundation der Linux Foundation verschoben. Es ist nicht goose.ai – das ist ein anderer gehosteter Inferenzdienst, dessen Preise damit nichts zu tun haben. goose bietet derzeit keine traditionelle chinesische Benutzeroberfläche; die folgenden Menünamen werden im englischen Original angegeben.

Installation

Offiziell gibt es eine Desktop-Version (goose Desktop) und eine Kommandozeilenversion (goose CLI); beide lesen dieselbe Konfiguration.

# goose Desktop(macOS)
brew install --cask block-goose

# goose CLI（macOS / Linux / Windows 的 Git Bash）
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash

# 只安裝、先不進入設定
curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | CONFIGURE=false bash

# 或用 Homebrew 裝 CLI
brew install block-goose-cli

Unter Windows können Sie die Desktop-Version von der offiziellen Website herunterladen. Für die CLI empfiehlt sich, denselben Installationsbefehl in Git Bash auszuführen (PowerShell funktioniert ebenfalls). Der Homebrew-Paketname lautet weiterhin block-goose. Das zeigt, dass die Umbenennung nicht vollständig auf die Installationspakete übertragen wurde, nicht, dass das Projekt noch Block gehört.

Erster Start: Modellquelle auswählen

Beim ersten Öffnen von goose Desktop erscheint ein Willkommensbildschirm; die CLI wechselt automatisch in den Konfigurationsmodus (zum späteren Ändern können Sie goose configure ausführen). Auf der Installationsseite werden drei Optionen aufgeführt:

• OpenRouter Login – mit einem OpenRouter-Konto anmelden und das Modell automatisch konfigurieren.
• Tetrate Agent Router Service Login – bei Tetrate anmelden. Laut Dokumentation erhalten Sie bei der ersten automatischen Verifizierung über goose ein kostenloses Guthaben von $10; dies gilt für neue und bestehende Nutzer.
• Manual Configuration – Provider selbst auswählen und Schlüssel eingeben. Für einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt (z. B. Kunavo) wählen Sie diese Option.

Drei Abrechnungswege – zuerst richtig auswählen, dann konfigurieren

Die Erläuterung des ACP-Wegs stammt aus den ACP-Provider-Dokumenten von goose. Dort wird auch darauf hingewiesen, dass sich die ACP-Session-ID von der goose-Session-ID unterscheidet und Telemetriedaten möglicherweise nicht übereinstimmen. Wer bereits ein Abonnement besitzt und nur API-Kosten sparen möchte, sollte hier beginnen.

OpenAI-kompatiblen Endpunkt verbinden: Host-URL ohne /v1

Hier bleiben die meisten Nutzer hängen. goose erwartet keine vollständige Base-URL, sondern teilt sie in „Host“ und „Pfad“ auf. Laut den Provider-Dokumenten ist OPENAI_HOST die „benutzerdefinierte Endpunkt-URL (Standard: api.openai.com)“ und OPENAI_BASE_PATH der „an den Host angehängte Anfragepfad (Standard: v1/chat/completions)“. Beim Verbinden eines Proxys muss OPENAI_HOST auf die „Basisadresse des Proxys (ohne Pfad)“ gesetzt werden. Für Kunavo gilt:

# goose Desktop → Settings → Models → Configure providers → OpenAI
API Key           sk-kn-...
Host URL          https://api.kunavo.com      ← 只寫網域，不加 /v1
Organization ID   （留空）
Project           （留空）

# 或用環境變數（CLI 也讀）
export OPENAI_API_KEY=sk-kn-...
export OPENAI_HOST=https://api.kunavo.com
# OPENAI_BASE_PATH 不要設：預設就是 v1/chat/completions

In goose Desktop befindet sich die Einstellung unter Settings → Models → Configure providers → OpenAI; in der CLI unter goose configure → Configure Providers → OpenAI. Organization ID und Project sind für eigene OpenAI-Konten gedacht und können leer bleiben. Wenn die Host-URL als https://api.kunavo.com/v1 eingetragen ist, wird die Anfrage zu /v1/v1/chat/completions; auch die Dokumentation sagt: „404 bedeutet normalerweise, dass OPENAI_BASE_PATH für Ihren Proxy nicht stimmt“ – der Pfad ist falsch, nicht der Schlüssel. Bei einem 401-Fehler „No api key passed in“ wurde der Schlüssel dagegen nicht gelesen, etwa weil er in config.yaml eingetragen wurde, das goose ignoriert.

Ein noch saubererer Weg besteht darin, Kunavo als eigenen Provider in der Liste anzulegen. goose liest JSON-Definitionsdateien aus dem Ordner custom_providers. Kunavo stellt eine aus der Live-Preisliste erzeugte Datei bereit, die nur Modelle mit Tool-Calling-Unterstützung enthält und nur den Namen der Schlüsselvariablen, nicht den Schlüssel selbst, einträgt:

# macOS / Linux:goose 會讀這個資料夾裡所有 JSON
mkdir -p ~/.config/goose/custom_providers
curl -fsSL https://kunavo.com/goose/kunavo.json \
  -o ~/.config/goose/custom_providers/kunavo.json

# 檔案裡只有變數名稱，金鑰另外設定
export KUNAVO_API_KEY=sk-kn-...
goose session start --provider kunavo

Der Windows-Ordner lautet %APPDATA%\Block\goose\config\custom_providers\. Danach erscheint in goose Desktop unter Configure providers der Eintrag Kunavo. Der Schlüssel kann im System-Schlüsselbund statt in einer Umgebungsvariablen gespeichert werden. Laut goose-Quellcode verwenden Modelle mit IDs, die mit gpt-5 oder gpt-6 beginnen, /v1/responses; alle anderen verwenden /v1/chat/completions. Kunavo bietet beides an. Sie können den Provider auch manuell erstellen: Configure providers → Add Custom Provider, als Typ OpenAI Compatible auswählen und als API-URL https://api.kunavo.com/v1 eintragen. Die vollständige englische Konfigurationsseite finden Sie im goose integration guide.

Offen gesagt: Die obige Konfiguration wurde aus der goose-Dokumentation und dem Quellcode zusammengestellt. Kunavo hat den eigenen Endpunkt nicht tatsächlich mit goose ausgeführt – weder eine Sitzung, noch Streaming oder Tool-Aufrufe wurden getestet. Behalten Sie Ihren derzeit funktionierenden Weg bei und probieren Sie zunächst eine kleine Aufgabe aus, bei der goose Dateien lesen und schreiben soll.

Gängige Vorgänge

• Sitzung starten: goose session (kann mit -n 名稱 benannt werden), danach mit goose session --resume -n 名稱 fortsetzen; goose session list listet den Verlauf auf.
• Berechtigungsmodus wechseln: Geben Sie in der Sitzung /mode ein. Sie können auto, approve, chat oder smart_approve auswählen. Wenn goose jeden Schritt vorher bestätigen soll, verwenden Sie approve.
• Modell auswählen: goose configure akzeptiert keine benutzerdefinierten Modellnamen. IDs, die nicht in der Liste stehen, geben Sie in goose Desktop ein oder setzen sie in config.yaml über GOOSE_MODEL.
• Projektanweisungsdateien: goose liest standardmäßig .goosehints und AGENTS.md (gesteuert durch CONTEXT_FILE_NAMES). Schreiben Sie die Projektregeln dort hinein; sie lassen sich so auch zu einem anderen Agenten mitnehmen.
• Wählen Sie keine Modelle ohne Tool-Calling-Unterstützung: Laut Dokumentation können diese Modelle „nur Chat-Vervollständigungen“ erzeugen; Erweiterungen müssen ebenfalls deaktiviert werden.

Wie viel kostet eine Sitzung ungefähr?

Das Folgende ist Token-Arithmetik zur Veranschaulichung, keine gemessenen Aufgabenkosten und kein Abrechnungslimit. Angenommen, eine Agentensitzung sendet über mehrere Runden insgesamt 400.000 nicht zwischengespeicherte Eingabe-Tokens und empfängt 25.000 Ausgabe-Tokens (der Agent sendet den Kontext in jeder Runde erneut, daher ist die Eingabemenge besonders hoch). Die Einzelpreise stammen aus den aktuellen Preisen pro einer Million Tokens in der Kunavo-Preisliste.

Zum Caching: In der goose-Dokumentation steht, dass bei der Nutzung von Claude über Anthropic, Amazon Bedrock, Databricks, OpenRouter und LiteLLM automatisch Anthropic-cache_control-Markierungen hinzugefügt werden. Claude über den allgemeinen OpenAI-Provider gehört nicht zu dieser Liste; goose fügt diese Markierungen daher nicht hinzu. Die obige Tabelle nimmt deshalb keinen Cache-Rabatt an – eine konservative Schätzung. Die Beträge in der Kunavo-Preisliste sind Abrechnungsuntergrenzen, keine Obergrenzen: Wenn der Upstream Kosten meldet, wird der höhere Wert aus „Preislistenbetrag“ und „Upstream-Kosten × anwendbarer Aufschlag“ abgerechnet.

Zahlungen in Taiwan

Kunavo ist ein Prepaid-Aufladesystem mit tokenbasierter Abrechnung und ohne monatliche Gebühr. Die Mindestaufladung beträgt $10; der Checkout läuft über Stripe, und in Taiwan können Kreditkarten (Visa, Mastercard, American Express, JCB, UnionPay), Apple Pay, Google Pay und Link verwendet werden. JKoPay und LINE Pay sind nicht in der Liste der verfügbaren Methoden enthalten. Weitere Informationen finden Sie in den Abrechnungshinweisen; sobald Sie bereit sind, können Sie ein Konto erstellen und einen Schlüssel ausstellen. Wenn Sie andere Agenten vergleichen möchten, lesen Sie die englischen Seiten goose alternatives und goose vs Claude Code.

Häufig gestellte Fragen

Geprüft am 1. Oktober 2026: die Dokumentation von goose zu Installation, Providern, ACP-Providern, CLI-Befehlen und Umgebungsvariablen (Branch main von aaif-goose/goose) sowie Version und Archivierungsstatus über die GitHub API. Kunavo hat den eigenen Endpunkt nicht tatsächlich mit goose getestet; die Preise stammen aus der Live-Preisliste, und alle Betragsbeispiele sind Token-Arithmetik zur Veranschaulichung.