支持的AI模型
OpenCode支持多种AI提供商和模型，让您灵活选择最适合编程任务的模型。每种模型在不同场景下各有优势。
Anthropic Claude 模型
Claude模型在代码理解、复杂推理和遵循详细指令方面表现出色。
| 模型 | 最适用于 | 上下文窗口 |
|---|---|---|
| claude-sonnet-4-20250514 | 日常编程任务，平衡性能 | 200K tokens |
| claude-opus-4-20250514 | 复杂架构，深度分析 | 200K tokens |
| claude-3-5-haiku | 快速任务，高速度 | 200K tokens |
配置 Claude：
bash
# 设置 API 密钥
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
# 在 OpenCode 中使用
opencode --model claude-sonnet-4-20250514
OpenAI GPT 模型
GPT模型使用广泛，提供强大的通用编程能力。
| 模型 | 最适用于 | 上下文窗口 |
|---|---|---|
| gpt-4o | 复杂推理，多步骤任务 | 128K tokens |
| gpt-4o-mini | 快速响应，简单任务 | 128K tokens |
| o1 | 高级推理，规划 | 128K tokens |
配置 GPT：
bash
# 设置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# 在 OpenCode 中使用
opencode --model gpt-4o
Google Gemini 模型
Gemini模型提供出色的多模态能力和超大上下文窗口。
| 模型 | 最适用于 | 上下文窗口 |
|---|---|---|
| gemini-2.0-flash | 快速高效编程 | 1M tokens |
| gemini-1.5-pro | 大型代码库分析 | 2M tokens |
配置 Gemini：
bash
# 设置 API 密钥
export GOOGLE_API_KEY="AIza..."
# 在 OpenCode 中使用
opencode --model gemini-2.0-flash
如何选择合适的模型
日常开发
推荐：Claude Sonnet 或 GPT-4o-mini
这些模型在速度、成本和能力之间取得最佳平衡，适合日常编程任务：
- 编写新函数
- 调试代码
- 代码审查
- 编写文档
复杂项目
推荐：Claude Opus 或 GPT-4o
处理以下场景时使用这些强大模型：
- 系统架构设计
- 大规模重构
- 复杂算法实现
- 安全审计
大型代码库
推荐：Gemini 1.5 Pro
凭借其200万token的超大上下文窗口，Gemini擅长：
- 分析整个代码仓库
- 理解复杂依赖关系
- 跨文件重构
配置文件
在 ~/.config/opencode/config.yaml 中设置默认模型：
bash
# 默认模型配置
model: claude-sonnet-4-20250514
# 提供商特定设置
providers:
anthropic:
api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
default_model: claude-sonnet-4-20250514
openai:
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
default_model: gpt-4o
google:
api_key: ${GOOGLE_API_KEY}
default_model: gemini-2.0-flash
# 模型别名，快速切换
aliases:
fast: claude-3-5-haiku
smart: claude-opus-4-20250514
large: gemini-1.5-pro
切换模型
命令行方式
bash
# 指定会话使用的模型
opencode --model gpt-4o
# 使用别名
opencode --model fast
会话中切换
无需重启即可切换模型：
bash
/model claude-opus-4-20250514
或使用模型选择器：
bash
/model
本地模型
OpenCode还支持通过Ollama使用本地模型：
bash
# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 下载模型
ollama pull codellama:13b
# 在 OpenCode 中配置
opencode --model ollama:codellama:13b
推荐的本地模型
| 模型 | 大小 | 最适用于 |
|---|---|---|
| codellama:13b | 7GB | 代码补全，简单任务 |
| deepseek-coder:33b | 19GB | 复杂编程，分析 |
| qwen2.5-coder:32b | 18GB | 多语言支持 |
性能优化建议
- 根据任务选择模型：简单任务用快速模型，复杂任务用强大模型
- 使用别名：为常用模型设置快捷方式
- 监控token使用：云模型的大上下文成本更高
- 考虑延迟：本地模型消除网络延迟但需要GPU资源
成本优化
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 从小开始 | 先用便宜模型，需要时再升级 |
| 启用缓存 | 开启响应缓存减少API调用 |
| 批量请求 | 将相关问题分组以最大化上下文利用 |
| 本地备选 | 简单任务使用本地模型 |
故障排除
模型不可用
bash
Error: Model 'claude-opus-4' not found
解决方案：检查提供商文档中的确切模型名称。
速率限制
bash
Error: Rate limit exceeded
解决方案：在配置中设置速率限制：
bash
rate_limits:
anthropic:
requests_per_minute: 50
tokens_per_minute: 100000
上下文长度超限
bash
Error: Context length exceeded
解决方案：使用更大上下文窗口的模型或启用自动上下文管理：
bash
context:
auto_truncate: true
max_tokens: 100000