OpenCode 模型配置终极攻略：75+ 提供商随心换，免费到顶尖全搞定

🔥 同样的代码，有人烧钱请人写，有人零成本轻松搞定——关键全在模型配置。

不绑定任何一家 AI 厂商——OpenCode 让你像换手机壳一样切换大模型。从零成本的免费模型，到最强的 GPT 5.4 Pro，完全由你说了算。

OpenCode 模型架构的核心概念

为什么模型选择至关重要？

AI 编程工具的灵魂是大模型。模型直接决定：

  • 代码质量：产出的代码能不能拿来即用
  • 理解能力：能否读懂整个项目的上下文
  • 响应速度：要等多久才能拿到答案
  • 使用成本：每月需要花多少钱

现实问题：绝大多数 AI 编程工具只能使用自家模型。Cursor 仅限自家模型，Copilot 仅限 OpenAI，Claude Code 仅限 Claude。

OpenCode 打破了这道围墙——75+ 家模型提供商，选择权在你手中。

三层模型架构

OpenCode 的模型体系分成三层：云端模型、本地模型、OpenCode Zen 精选网关。

OpenCode 模型体系

云端模型

本地模型

OpenCode Zen精选网关

国际大厂OpenAI / Anthropic / Google

国内厂商智谱GLM / 通义Qwen / Kimi

聚合平台OpenRouter / Together AI

垂直平台Groq / Cerebras / xAI

Ollama

llama.cpp

LM Studio

免费模型Big Pickle / GPT 5 Nano

付费精选Claude / GPT / Gemini

按量付费统一账单

每一层都有清晰的使用场景：

层级 适合场景 成本
云端模型 日常开发，性能最强 按量付费
本地模型 隐私敏感，离线开发 免费（需硬件）
Zen 精选 新手入门，零配置起步 免费起，按量升级

模型提供商全景

国际大厂

提供商 代表模型 特点 接入方式
OpenAI GPT 5.4, GPT 5.4 Pro, GPT 5.4 Mini/Nano 综合能力最强，生态最成熟 /connect 或 API Key
Anthropic Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5 编程能力顶尖，长上下文 /connect 支持 Pro/Max 订阅
Google Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash 多模态能力突出，Google 生态 Vertex AI 或 API Key
Amazon Bedrock 多模型聚合 企业级部署，安全合规 AWS 凭证或环境变量
Azure OpenAI OpenAI 模型 企业用户友好，全球节点 资源名 + API Key
GitHub Copilot Copilot 模型 Copilot 订阅用户直接用 设备码认证

国内厂商

提供商 代表模型 特点
智谱 GLM (Z.AI) GLM 5.1, GLM 5 国内顶尖，中文理解出色，有 Coding Plan
通义 Qwen Qwen 3.6 Plus 阿里出品，代码能力强
Kimi (Moonshot AI) Kimi K2.5 长上下文，文档理解能力强
MiniMax MiniMax M2.5, M2.1 开放平台，有免费额度

重点：使用国内模型时，数据留在国内处理，延迟更低，价格也更友好。智谱 GLM 在 OpenCode 中的提供商 ID 为 zai。

聚合平台

平台 说明 适合场景
OpenRouter 一个 Key 访问 100+ 模型 想尝鲜各种模型的开发者
Together AI 开源模型推理平台 使用开源模型的首选
Fireworks AI 快速推理服务 追求速度，延迟敏感
Hugging Face 模型社区推理，17+ 提供商 研究和实验
Helicone AI 网关 + 可观测性 需要日志监控的团队
Vercel AI Gateway 统一端点访问多提供商 Vercel 生态用户
Cloudflare AI Gateway 统一端点 + 缓存 Cloudflare 用户

更多专业提供商

OpenCode 支持的远不止上述提供商。下面这些同样值得关注：

提供商 代表模型 特点
Groq Llama 系列等 LPU 推理芯片，速度极快
Cerebras Qwen 3 Coder 480B 等 CS-3 晶圆级芯片，批量推理
xAI Grok Beta Elon Musk 旗下，风格独特
DeepSeek DeepSeek Reasoner 国产开源，推理能力强
Deep Infra 多种开源模型 按量付费，价格实惠
Baseten 开源模型推理 企业级模型部署
302.AI 多模型聚合 国内聚合平台
SAP AI Core 40+ 模型 企业 SAP 生态集成
GitLab Duo Claude 系列模型 GitLab 原生 AI 助手
Nebius Token Factory Kimi K2 等 云端推理平台
OVHcloud AI gpt-oss-120b 等 欧洲基础设施
Scaleway devstral 等 欧洲云端推理
STACKIT Llama / Qwen 等 欧洲主权托管
Venice AI Llama 3.3 70B 等 注重隐私的推理服务
IO.NET 17 种优化模型 分布式 GPU 网络
ZenMux 多模型聚合 类似 OpenRouter
Cortecs Kimi K2 等 新兴推理平台
Ollama Cloud 云端 Ollama 模型 本地 + 云端混合

小贴士：想查看完整提供商名单，在 OpenCode TUI 中运行 /connect，就能看到所有支持的提供商。

本地模型

工具 说明 适合场景
Ollama 最简单的本地模型运行方案 隐私要求高，想快速上手
llama.cpp 轻量级 C++ 推理引擎 低配机器，极致轻量
LM Studio 图形界面管理本地模型 不想碰命令行的用户

OpenCode Zen 精选模型网关

Zen 到底是什么？

OpenCode Zen 是 OpenCode 官方打造的精选模型网关，团队主要做了三件事：

  1. 测试筛选：对大范围模型进行编程能力评测，筛出适合编码代理的模型
  2. 优化部署：与提供商协作，确保模型以最佳状态运行
  3. 基准验证：对模型 + 提供商的组合进行基准测试，保证质量

Zen 完全是可选的——即便不用它，你仍然可以随意使用 OpenCode 里的任何其他提供商。

Zen 的亮点

优势 说明
精选验证 每个模型都经过编程能力测试
免费模型 6 个模型完全免费使用
统一计费 一个账户用所有模型，一个 API Key 搞定
按成本定价 几乎不加价，仅覆盖处理费用
自动充值 余额低于 $20 自动充值
零保留政策 提供商不将数据用于训练
团队支持 团队管理、角色权限、月度限额

免费模型一览

以下模型在 Zen 上完全免费使用（限时免费，抓紧体验）：

模型 模型 ID 来源 说明
Big Pickle big-pickle OpenCode Zen 神秘免费模型，编程能力不错
GPT 5 Nano gpt-5-nano OpenAI OpenAI 轻量级免费模型
MiMo V2 Pro Free mimo-v2-pro-free 小米 小米出品，推理能力不错
MiMo V2 Omni Free mimo-v2-omni-free 小米 小米多模态免费模型
Nemotron 3 Super Free nemotron-3-super-free NVIDIA NVIDIA 出品，推理能力强
MiniMax M2.5 Free minimax-m2.5-free MiniMax MiniMax 免费版

注意：免费模型在免费期间，收集的数据可能会用于改进模型（例如 Big Pickle、MiniMax M2.5 Free）。请勿提交个人或机密数据。

付费精选模型定价

Zen 付费模型按每百万 tokens（1M tokens）计费，价格极具竞争力：

第一梯队：顶级编程模型

模型 模型 ID 输入价格 输出价格 最适合场景
GPT 5.4 Pro gpt-5.4-pro $30.00 $180.00 最强推理，复杂架构
Claude Opus 4.6 claude-opus-4-6 $5.00 $25.00 代码审查、大型重构
GPT 5.4 gpt-5.4 $2.50 $15.00 综合编程、功能开发

第二梯队：高性价比模型

模型 模型 ID 输入价格 输出价格 最适合场景
Claude Sonnet 4.6 claude-sonnet-4-6 $3.00 $15.00 日常编程首选
Gemini 3.1 Pro gemini-3.1-pro $2.00 $12.00 多模态任务
GLM 5.1 glm-5.1 $1.40 $4.40 中文场景

第三梯队：轻量级模型

模型 模型 ID 输入价格 输出价格 最适合场景
GPT 5.4 Mini gpt-5.4-mini $0.75 $4.50 快速补全、简单任务
Claude Haiku 4.5 claude-haiku-4-5 $1.00 $5.00 轻量任务
Gemini 3 Flash gemini-3-flash $0.50 $3.00 最便宜的多模态
Kimi K2.5 kimi-k2.5 $0.60 $3.00 长上下文任务
MiniMax M2.5 minimax-m2.5 $0.30 $1.20 超低成本

Zen 使用三步走

第一步：获取 API Key

  1. 访问 opencode.ai/auth[1]，注册并登录
  2. 添加账单信息
  3. 复制你的 API 密钥

第二步：连接 Zen

在 TUI 中执行：

/connect

选择 OpenCode Zen，粘贴 API 密钥。

第三步：选择模型

/models

浏览并挑选你需要的模型。

配置示例：

// opencode.json  
{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "opencode": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:OPENCODE_API_KEY}"  
      }  
    }  
  },  
  "model": "opencode/claude-sonnet-4-6",  
  "small_model": "opencode/gpt-5-nano"  
}

Zen 模型 ID 使用 opencode/<model-id> 格式，例如 GPT 5.3 Codex 的配置 ID 为 opencode/gpt-5.3-codex。

模型配置动手做

配置文件所在位置

OpenCode 的模型配置写在 opencode.json 中，支持 JSON 和 JSONC（带注释的 JSON）格式：

配置级别 文件位置 优先级
远程配置 .well-known/opencode 最低（组织默认值）
全局配置 ~/.config/opencode/opencode.json 中（用户偏好）
项目配置 项目根目录/opencode.json 高（项目覆盖）

配置文件是合并的，不是替换。项目配置可以覆盖全局配置。

基础配置范例

使用 OpenAI：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "openai": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:OPENAI_API_KEY}"  
      }  
    }  
  },  
  "model": "openai/gpt-5.4",  
  "small_model": "openai/gpt-5.4-mini"  
}

使用 Anthropic Claude：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "anthropic": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}"  
      }  
    }  
  },  
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",  
  "small_model": "anthropic/claude-haiku-4-5"  
}

使用智谱 GLM：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "zai": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:ZAI_API_KEY}"  
      }  
    }  
  },  
  "model": "zai/glm-5.1"  
}

注意：模型 ID 格式统一为 provider/model-name，配置字段名为 provider（不是 providers）。API Key 推荐采用 {env:VARIABLE_NAME} 环境变量语法。

高级配置：不同代理分派不同模型

这是 OpenCode 模型配置中最强大的能力之一——为不同的代理指定各自的模型：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "openai": {  
      "options": { "apiKey": "{env:OPENAI_API_KEY}" }  
    },  
    "anthropic": {  
      "options": { "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}" }  
    }  
  },  
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",  
  "small_model": "anthropic/claude-haiku-4-5",  
  "agent": {  
    "code-reviewer": {  
      "description": "Reviews code for best practices and potential issues",  
      "model": "anthropic/claude-opus-4-6",  
      "prompt": "You are a code reviewer. Focus on security, performance, and maintainability.",  
      "tools": {  
        "write": false,  
        "edit": false  
      }  
    }  
  }  
}

配置逻辑：

  • model：主模型，用来承担日常编程（Sonnet 级，性价比最高）
  • small_model：轻量模型，负责标题生成、上下文压缩等后台任务
  • agent.code-reviewer.model：代码审查代理使用更强的 Opus 模型
  • agent.code-reviewer.tools：审查代理唯读，关闭写入工具

本地模型配置

Ollama：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "ollama": {  
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",  
      "name": "Ollama (local)",  
      "options": {  
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"  
      },  
      "models": {  
        "qwen2.5-coder:32b": {  
          "name": "Qwen 2.5 Coder 32B (local)"  
        }  
      }  
    }  
  },  
  "model": "ollama/qwen2.5-coder:32b"  
}

LM Studio：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "lmstudio": {  
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",  
      "name": "LM Studio (local)",  
      "options": {  
        "baseURL": "http://127.0.0.1:1234/v1"  
      },  
      "models": {  
        "google/gemma-3n-e4b": {  
          "name": "Gemma 3n-e4b (local)"  
        }  
      }  
    }  
  },  
  "model": "lmstudio/google/gemma-3n-e4b"  
}

llama.cpp：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "llama.cpp": {  
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",  
      "name": "llama-server (local)",  
      "options": {  
        "baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1"  
      },  
      "models": {  
        "qwen3-coder:a3b": {  
          "name": "Qwen3-Coder: a3b-30b (local)",  
          "limit": {  
            "context": 128000,  
            "output": 65536  
          }  
        }  
      }  
    }  
  },  
  "model": "llama.cpp/qwen3-coder:a3b"  
}

关键字段说明：

  • npm：指定 AI SDK 包，本地模型统一用 @ai-sdk/openai-compatible
  • models：模型 ID 到显示名称的映射，可自定义
  • limit.context：模型最大输入 tokens 数
  • limit.output：模型最大输出 tokens 数

自定义 OpenAI 兼容提供商

任何兼容 OpenAI API 格式的提供商都能接入：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "my-provider": {  
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",  
      "name": "My AI Provider",  
      "options": {  
        "baseURL": "https://api.example.com/v1",  
        "apiKey": "{env:CUSTOM_API_KEY}",  
        "headers": {  
          "X-Custom-Header": "custom-value"  
        }  
      },  
      "models": {  
        "my-model-name": {  
          "name": "My Model Display Name",  
          "limit": {  
            "context": 200000,  
            "output": 65536  
          }  
        }  
      }  
    }  
  },  
  "model": "my-provider/my-model-name"  
}

npm 包选择：如果提供商走 /v1/chat/completions 接口，使用 @ai-sdk/openai-compatible；如果走 /v1/responses 接口，使用 @ai-sdk/openai。

也可以通过 /connect 命令交互式添加自定义提供商：

/connect  
# 向下滚动选择 "Other"  
# 输入提供商 ID（如 myprovider）  
# 输入 API Key  
# 然后在 opencode.json 中配置 models 和 baseURL

small_model 的深层用法

small_model 是 OpenCode 配置中容易被低估却至关重要的字段，它不仅用于标题生成，实际上是一系列内部代理的默认模型。

small_model 究竟是什么？

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",  
  "small_model": "anthropic/claude-haiku-4-5"  
}

small_model 为以下轻量级后台任务指定独立模型。如果未设置，OpenCode 会尽量选用提供商更便宜的模型，找不到则回退到主模型。

small_model 驱动的三个代理

small_model

Title 代理会话标题生成

Compaction 代理上下文压缩

Summary 代理会话摘要

代理 触发时机 任务说明 对模型的要求
Title 代理 每次新对话开始时 根据对话内容自动生成会话标题 低：只需理解语义、输出短文本
Compaction 代理 上下文接近满时 压缩历史对话，保留关键信息 中：需要理解长上下文并提取要点
Summary 代理 会话归档时 生成会话摘要 低：短文本摘要能力即可

挑选 small_model 的原则

  1. 务必便宜：这些任务频繁调用，用贵的模型浪费资金
  2. 速度优先：后台任务不应阻塞主对话
  3. 上下文窗口要够：Compaction 代理需要处理较长上下文

推荐组合：

主模型 推荐 small_model 月均成本估算
anthropic/claude-sonnet-4-6 anthropic/claude-haiku-4-5 主模型 90%，small 10%
opencode/claude-sonnet-4-6 opencode/gpt-5-nano 主模型 95%，small 5%
openai/gpt-5.4 openai/gpt-5.4-mini 主模型 90%，small 10%
zai/glm-5.1 opencode/gpt-5-nano 主模型 90%，small 10%

省钱技巧：small_model 可以跨提供商选择。比如主模型用 Anthropic Claude，small_model 用 Zen 的 opencode/gpt-5-nano（免费），后台任务零成本。

模型选择策略

按场景匹配模型

日常编程

复杂架构

快速问答

中文项目

零成本

隐私要求

企业合规

选择模型

什么场景？

Claude Sonnet 4.6性价比之王

Opus 4.6 / GPT 5.4 Pro最强编程

GPT 5.4 Mini便宜快速

GLM 5.1中文理解好

Zen 免费模型完全免费

Ollama 本地数据不出门

Azure / Bedrock安全合规

成本优化指南

策略 做法 预估节省
分级使用 主模型用 Sonnet，small_model 用 Haiku/Nano 30-50%
免费起步 先用 Zen 免费模型，不够再升级 100%（初期）
本地辅助 简单任务用 Ollama，复杂任务用云端 40-60%
上下文管理 定期 /compact 压缩上下文 20-30%
按需切换 不同代理配置不同模型 灵活控制
缓存优化 启用 setCacheKey 利用提示缓存 最多 90% 输入成本

缓存优化示例：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "anthropic": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}",  
        "setCacheKey": true,  
        "timeout": 600000  
      }  
    }  
  },  
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6"  
}

setCacheKey: true 确保始终为提供商设置缓存键，利用 Anthropic 的提示缓存功能，缓存读取价格仅为正常价格的 10%。

新手推荐配置

零成本起步

适合：刚接触 AI 编程，想先试试效果

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "opencode": {}  
  },  
  "model": "opencode/big-pickle",  
  "small_model": "opencode/gpt-5-nano"  
}

月成本：$0（全部使用 Zen 免费模型）

日常开发（性价比优先）

适合：每天使用 AI 辅助编程的开发者

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "anthropic": {  
      "options": { "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}" }  
    }  
  },  
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",  
  "small_model": "anthropic/claude-haiku-4-5"  
}

月成本：约 $20-50（视使用频率而定）

重度用户（能力优先）

适合：全职依赖 AI 编程的高级开发者

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "anthropic": {  
      "options": { "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}" }  
    },  
    "openai": {  
      "options": { "apiKey": "{env:OPENAI_API_KEY}" }  
    }  
  },  
  "model": "anthropic/claude-opus-4-6",  
  "small_model": "openai/gpt-5.4-mini"  
}

月成本：约 $100-300（复杂任务用 Opus，轻量任务用 Mini）

进阶技巧

1. 用环境变量保护 API Key

绝对不要把 API Key 硬编码在配置文件中，尤其是当配置文件可能被提交到 Git 时：

# 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中设置环境变量  
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"  
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"  
export ZAI_API_KEY="xxx"  
export OPENCODE_API_KEY="oc-xxx"

也可以利用文件引用：

{  
  "provider": {  
    "openai": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{file:~/.secrets/openai-key}"  
      }  
    }  
  }  
}

2. 订阅制认证（无需 API Key）

OpenCode 支持通过订阅直接认证，省去 API Key：

  • Claude Pro/Max：/connect -> Anthropic -> Claude Pro/Max
  • ChatGPT Plus/Pro：/connect -> OpenAI -> ChatGPT Plus/Pro
  • GitHub Copilot：/connect -> GitHub Copilot -> 设备码认证

3. 启用/禁用特定提供商

如果环境变量中配置了许多提供商的 Key，但只打算使用其中几个：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "enabled_providers": ["anthropic", "opencode"]  
}

或者排除特定提供商：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "disabled_providers": ["gemini"]  
}

4. 配置提供商超时

某些复杂任务可能需要更久的响应时间：

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "anthropic": {  
      "options": {  
        "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}",  
        "timeout": 600000  
      }  
    }  
  }  
}

timeout 单位为毫秒，默认 300000（5 分钟），设置为 false 可禁用超时。

5. Amazon Bedrock 企业配置

{  
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",  
  "provider": {  
    "amazon-bedrock": {  
      "options": {  
        "region": "us-east-1",  
        "profile": "production",  
        "endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"  
      }  
    }  
  }  
}

支持多种认证方式：AWS Access Key、命名 Profile、Bearer Token、EKS IRSA。

常见问题（FAQ）

Q1: 没有 API Key 能用 OpenCode 吗？

完全可以。 使用 OpenCode Zen 的免费模型，只需注册一个 Zen 账户。Big Pickle、GPT 5 Nano、MiniMax M2.5 Free 等模型完全免费。

Q2: 哪个模型编程能力最强？

根据 OpenCode 团队的测试，Claude Opus 4.6 和 GPT 5.4 Pro 在编程任务上表现最强。日常开发推荐 Claude Sonnet 4.6，性价比最高。

Q3: 国内模型能用于编程吗？

当然可以。GLM 5.1 和 Qwen 3.6 Plus 的编程能力已相当不错，尤其擅长中文场景下的开发。通过 Zen 也可直接使用 opencode/glm-5.1，价格比直连更友好。

Q4: 本地模型性能够用吗？

取决于硬件和模型选择。Qwen 2.5 Coder 32B 在 32 GB 内存的机器上表现不错，适合中小型项目。大型项目仍建议云端模型。关键是选参数合适的模型——并非越大越好，要看硬件能否流畅运行。

Q5: 可以在对话中切换模型吗？

可以在 opencode.json 中修改 model 字段，重启 OpenCode 后生效。也可通过 TUI 中的 /models 命令交互式切换。不同代理可配置不同模型，这样无需频繁切换。

Q6: small_model 必须配置吗？

不是必须的。若不配置，OpenCode 会自动选择提供商更便宜的模型。但建议显式配置，以便精准控制成本。推荐使用免费的 opencode/gpt-5-nano。

Q7: 多个提供商可以同时使用吗？

可以。在 provider 中配置多个提供商，然后在不同场景使用不同模型。比如主模型用 Anthropic Claude，small_model 用 Zen 免费模型，代理用 OpenAI GPT。

Q8: 如何排查提供商连接问题？

  1. 运行 opencode auth list 查看已配置的凭据
  2. 确认 /connect 中使用的提供商 ID 与 opencode.json 一致
  3. 检查 baseURL 是否正确
  4. 确认使用了正确的 npm 包（@ai-sdk/openai-compatible 与 @ai-sdk/openai）

总结

OpenCode 模型体系 = 75+ 提供商 + Zen 精选网关 + 本地模型 + 自定义兼容

核心原则：没有一个模型是完美的，但 OpenCode 让你永远有得选。

按需求选方案：

  • 零成本起步：Zen 免费模型（Big Pickle / GPT 5 Nano）
  • 性价比日常：Sonnet 4.6 + Haiku 4.5
  • 重度编程：Opus 4.6 + GPT 5.4 Pro
  • 隐私优先：Ollama 本地模型
  • 国内优选：GLM 5.1 + Qwen 3.6 Plus
  • 企业合规：Azure OpenAI / Amazon Bedrock

核心配置口诀：

  1. 主模型 (model) 选能力——日常用 Sonnet，复杂用 Opus
  2. 轻量模型 (small_model) 选便宜——Haiku / Mini / Nano
  3. 自定义代理 (agent) 按需配——审查用 Opus，探索用 Mini
  4. API Key 放环境变量——安全第一
  5. 不确定就选 Zen——团队帮你验证过的模型

延伸阅读

  • OpenCode 提供商官方文档[2]
  • OpenCode Zen 介绍[3]
  • 配置系统详解[4]
  • 上一篇：OpenCode 入门——安装、配置与快速上手[5]
  • 下一篇：代理与工具——OpenCode 智能操作体系[6]

模型配置是 AI 编程的基本功，建议收藏📌这篇文章，随时翻看。

引用链接

[1] opencode.ai/auth: https://opencode.ai/auth
[2] OpenCode 提供商官方文档: https://opencode.ai/docs/zh-cn/providers
[3] OpenCode Zen 介绍: https://opencode.ai/docs/zh-cn/zen
[4] 配置系统详解: https://opencode.ai/docs/zh-cn/config
[5] OpenCode 入门——安装、配置与快速上手: 01-what-is-opencode.md
[6] 代理与工具——OpenCode 智能操作体系: 03-agents-tools-mcp.md