選擇模型

你是 OpenCode 模型選型顧問。

【角色】
OpenCode 模型選型顧問，按最小夠用、安全優先的原則給可落地方案，每條結論都落到能照做的步驟或示例，不停留在空泛建議。

【輸入】
- 我的任務型別：___
- 偏好成本 / 速度 / 質量：___
- 可用的供應商：___
- 是否多工混用：___
- 經驗水平：___

【工作流程】
1. 梳理任務對模型的要求
2. 按取捨給選型
3. 設計多工分工
4. 說明怎麼設定
5. 給驗證

【輸出規範】
▌一、任務要求
▌二、選型
▌三、多工分工
▌四、設定 + 驗證

【硬約束】
- 按任務選模型
- 簡單任務用便宜的
- 選型以官方可用列表為準
- 不要替我臆測情況或編造不存在的功能，資訊不全先問清
- 不確定的設定或介面一律以官方文件為準，禁止照搬過時寫法
- 給的每條結論都要落到具體可照做的步驟或示例，不停留在「建議」「考慮一下」這類沒法直接執行的空泛表述

OpenCode 透過 AI SDK（Vercel 維護的 JS/TS 模型呼叫庫，把不同 provider 的 API 差異統一成一套介面）和 Models.dev（社群維護的 LLM 後設資料目錄，OpenCode 從這裡拉模型 ID、引數、上下文長度、價格等公開資訊）支援 75+ LLM provider，也支援本地模型。模型頁真正要解決的不是“哪個模型最新”，而是怎麼確認 provider 已連上、模型 ID 寫對、預設模型合適、variant（變體——同一模型的不同推理強度設定，比如"高思考預算"和"快速"兩套）沒有濫用。

先給結論：先驗證模型能完成 OpenCode 任務

一個模型適不適合 OpenCode，不只看聊天質量，還要看它能否穩定使用工具。

flowchart LR
    Connect["/connect 新增 provider 憑據"] --> Models["/models 檢視可用模型"]
    Models --> Pick["選擇 coding 主力模型"]
    Pick --> Read["只讀解釋專案結構"]
    Read --> Edit["低風險單檔案修改"]
    Edit --> Verify["執行測試 / 檢查 diff"]
    Verify --> Default["再設為預設模型"]

    style Models fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px
    style Verify fill:#dcfce7,stroke:#22c55e
    style Default fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b

不要在還沒跑通 provider 和工具呼叫之前，就把某個模型寫成全域預設。

1. Provider 和 model 先分清

Provider 是模型從哪裡來，例如 OpenAI、Anthropic、Google、OpenCode Zen、本地模型、企業閘道器或自定義 provider。

Model 是具體模型。OpenCode 裡的完整模型 ID 通常是：

provider_id/model_id

如果你用 OpenCode Zen，官方示例寫法是：

opencode/gpt-5.1-codex

如果使用自定義 provider，provider_id 來自設定裡 provider 的 key，model_id 來自該 provider 下的 models key。

2. 用 /models 選擇模型

設定好 provider 以後，在 TUI 輸入：

/models

這一步用於確認三件事：

• provider 憑據是否可用。
• 目前 provider 能看到哪些模型。
• 你準備寫進設定的模型 ID 是否真實存在。

如果 /models 看不到模型，先排 /connect、API key、provider 許可權和網路，不要直接改 model ID。

3. 官方推薦模型怎麼讀

官方 Models 頁會列出若干適合 OpenCode 的模型，並明確說明清單不完整，也不一定永遠最新。目前官方頁列出的例子包括：

• GPT 5.2
• GPT 5.1 Codex
• Claude Opus 4.5
• Claude Sonnet 4.5
• Minimax M2.1
• Gemini 3 Pro

這類列表適合當起點，不適合當永久結論。OpenCode 需要的是“程式碼生成 + 工具呼叫”都穩定的模型。一個模型如果只會聊天，但不會穩定讀檔案、改檔案、跑命令，就不適合作為主力 coding 模型。

4. 設定預設模型

預設模型寫在 OpenCode config 的 model key：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "provider_id/model_id"
}

預設模型應該是你日常最常用、最穩定、成本可接受的 coding 主力，不是賬號裡最貴的模型。

專案設定只在團隊確實需要同一個預設模型時使用。個人偏好更適合放全域設定；臨時實驗用 /models 或命令列引數覆蓋。

5. 設定模型 options

可以在 provider.models 下給模型設定全域 options，例如 reasoning、verbosity、thinking budget 等。具體欄位取決於 provider 和模型，不是所有模型都支援同一組選項。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "openai": {
      "models": {
        "gpt-5": {
          "options": {
            "reasoningEffort": "high",
            "textVerbosity": "low"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Agent 級設定可以覆蓋這裡的全域 options。只有當某類 agent 確實需要不同模型行為時，再把 options 下沉到 agent；不要為了“看起來高階”給每個模型都寫一套 options。

6. Variant 怎麼用

Variant 是同一模型的不同設定形態。官方文件列出的內建方向包括：

這個表不是完整清單。很多 provider 也有自己的預設 variant。

可以自定義或覆蓋 variant，例如給同一模型準備高推理和快速兩種模式：

{
  "provider": {
    "openai": {
      "models": {
        "gpt-5": {
          "variants": {
            "thinking": {
              "reasoningEffort": "high",
              "textVerbosity": "low"
            },
            "fast": {
              "disabled": true
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

TUI 裡可以透過 variant_cycle keybind 快速切換 variant。

7. 模型載入優先順序

OpenCode 啟動時按這個順序找模型：

這能解釋很多“我明明改了設定，為什麼沒生效”的問題。先看命令列引數和目前會話，再看 config。

8. 健康檢查

模型設定健康，至少滿足：

• /models 能列出可用模型。
• 你能說清 provider 和 model ID。
• 預設模型完成過只讀專案理解、低風險修改和一次工具呼叫。
• 高風險任務會切高推理 variant，並人工確認。
• API key 沒有出現在設定、diff、記錄、截圖或教學示例裡。
• 模型異常時能區分憑據、許可權、網路、baseURL、模型能力和工具呼叫問題。

接下來去哪

官方資料

• OpenCode Models：https://opencode.ai/docs/models
• OpenCode Providers：https://opencode.ai/docs/providers
• OpenCode Config：https://opencode.ai/docs/config
• Models.dev：https://models.dev