装一个AI编程CLI，最烦的往往不是CLI本身，而是配供应商：配置文件在哪、base URL填什么、模型名该写在哪一层、怎么确认key真的通了。这套流程走不顺，命令行里再强的助手也跑不起来。
这里以Kimi Code CLI接入Ace Data Cloud为例，把它当成一个OpenAI兼容供应商来配。目标很务实：装好CLI、加一段供应商配置、跑通验证，出问题时知道该查哪。
先搞清楚它读什么
Kimi Code是终端里的编程助手，供应商配置从~/.kimi/config.toml读取。把provider的type设成openai，等于告诉它：对着配置好的base_url，说OpenAI Chat Completions那套协议。
这套配置下，模型请求发往https://api.acedata.cloud/v1。供应商侧由Ace Data Cloud处理，Kimi Code保留本地的开发体验——在项目里跑命令、让它改代码、在终端里反复迭代。
动手前先拿API Key：打开Ace Data Cloud的应用列表，进入一个可用应用，复制API Key。
装CLI，三条路选一条
macOS或Linux用shell安装脚本：
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash
Windows PowerShell用：
irm https://code.kimi.com/kimi-code/install.ps1 | iex
习惯npm的，全局装包：
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code
装完之后，剩下的活基本都在配置里，不在代码里。
配置里最容易错的是MODEL_ID
打开~/.kimi/config.toml，加入Ace Data Cloud这段供应商配置：default_model写成acedatacloud/MODEL_ID；[providers.acedatacloud]下type为openai、base_url为https://api.acedata.cloud/v1、api_key填你的Key；[models."acedatacloud/MODEL_ID"]下provider指向acedatacloud，model填MODEL_ID。
所有MODEL_ID要替换成同一个模型名。文档里给了claude-opus-5、gpt-6-sol这类示例，但更稳的做法是查模型目录，或者拿/v1/models返回的id来校验，用返回的那个id。
这里有个细节值得单独拎出来：MODEL_ID要用API的model参数所用的模型名，不是服务UUID，也不是API UUID。填错这一层，后面怎么调都不通。
一份合格的配置，内部必须自洽：
- default_model指向acedatacloud/开头的字符串
- 模型表名和这个字符串完全一致
- 表里的model字段是裸的模型id
- provider保持acedatacloud
- type保持openai
以gpt-6-sol为例，结构就是default_model = "acedatacloud/gpt-6-sol"，模型表名同为"acedatacloud/gpt-6-sol"，表内model = "gpt-6-sol"。
别混用模型标识。一个很常见的翻车方式是：改了default_model，却把模型表或model字段留在旧值上。
顺手把文件权限收紧
因为config.toml里存着API Key，在macOS或Linux上执行chmod 600 ~/.kimi/config.toml。这不替代团队级的密钥管理，但作为本地基线是合理的。别把这个文件提交进仓库，分享终端录屏或配置片段时也要留神。
三条命令验证，按顺序跑
第一条kimi doctor，做基础体检。第二条kimi provider list，确认供应商对Kimi Code可见。第三条kimi -p "Reply only OK"，一次最小模型调用，路径通了就只回一个OK。
报401就回去查API Key。提示模型找不到，就把三个模型位置再对一遍：default_model、[models."..."]表名、model字段，三者必须对齐同一个API模型id。
验证过了，进项目目录跑kimi，配置才算真正变成生产力。让它看文件、提改动、帮调试，全程不用离开终端。供应商配置留在Kimi Code里，项目工作流留在本地。
这套集成不大，但省掉的供应商摩擦不少：一个OpenAI兼容的base_url、一段type = "openai"的供应商配置、一份模型映射、三条验证命令。如果你在评估终端编程助手，这种配置值得保持可复现。