設定模型供應商

📖 本篇術語速查表

英文 / 縮寫	中文	一句話解釋
Providers	供應商	提供模型的服務方。
接入	connect	配 key 接通供應商。
切換	switch	在供應商間切換。

不想讀完？把下面這段提示詞丟給 AI 幫你跑完——幫你給 OpenCode 接入並管理模型供應商。

你是 OpenCode 供應商接入顧問。

【角色】
OpenCode 供應商接入顧問，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】
- 想接哪些供應商：___
- 已有的 key：___
- 是否需本地 / 私有：___
- 切換需求：___
- 經驗水平：___

【工作流程】
1. 說明供應商接入方式
2. 給配 key 步驟
3. 說明怎麼切換
4. 處理常見接入問題
5. 給驗證

【輸出規範】
▌一、接入方式
▌二、配 key
▌三、切換
▌四、常見問題 + 驗證

【硬約束】
- key 走環境變數不打記錄
- 按需接入不堆賬號
- 接通後實測驗證
- 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 可以接很多 LLM provider。官方 providers 頁說明，OpenCode 使用 AI SDK 和 Models.dev，支援 75+ LLM providers，也支援本地模型。

這一篇用 8 分鐘換什麼：你會知道 provider、credential、model 和 baseURL 分別解決什麼問題，第一次該怎麼接入，以及 provider 出錯時先排哪一層。

先給結論：第一次只接一個 provider

新手不需要先把每個 provider 的設定都學一遍。先讓一條 provider 鏈路跑通，再比較價格、速度、模型質量和企業邊界。

flowchart LR
  Connect["/connect 儲存憑據"] --> Models["/models 確認模型"]
  Models --> Read["只讀專案理解"]
  Read --> Edit["低風險單檔案修改"]
  Edit --> Default["穩定後再寫預設 model"]
  Default --> More["再擴充套件備用 provider / 本地模型 / 企業閘道器"]

  style Connect fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6
  style Read fill:#dcfce7,stroke:#22c55e,stroke-width:2px
  style More fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b

同時設定五六個 provider，會讓問題變成“到底是哪家模型、網路、憑據、baseURL 或許可權出了錯”。

provider 解決什麼問題

Provider 是模型供應商入口。OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Bedrock、Ollama、本地 OpenAI-compatible 服務，都屬於 provider 層。

四個概念要分清：

概念	負責什麼
provider	模型從哪裡來
credential	怎麼認證
model	具體用哪一個模型能力
baseURL	請求打到哪裡

/connect 更適合管理憑據；opencode.json 更適合管理專案級偏好，例如預設模型、自定義 provider baseURL、provider options 或模型 alias。

不要把 API key 寫進 opencode.json。設定檔會進儲存庫、會被複制、會被髮給別人；憑據應該留在本機 auth store、環境變數或 secret manager。

怎麼判斷該選哪個 provider

按場景選擇：

學習和日常開發：選 OpenCode Zen 或你已有賬號的主流 provider。
國內網路、統一賬單、多模型聚合：考慮 OpenRouter、302.AI、Vercel AI Gateway、Cloudflare AI Gateway 或團隊內部 gateway。
企業雲許可權、VPC（Virtual Private Cloud，虛擬私有云——把雲上資源放進只對你公司開放的隔離網路裡）、合規：考慮 Bedrock、Azure、Vertex 等企業 provider。
隱私或離線實驗：考慮 Ollama（命令列起本地模型最簡單的工具）、LM Studio（桌面 GUI 跑本地模型）、llama.cpp（C++ 寫的高效能本地推理引擎，前面兩個底層都用它）、Atomic Chat 等本地模型入口。

本地模型的 tool calling 能力、上下文能力和速度要單獨驗證。能聊天不等於能穩定做 coding agent。

`/connect` 和設定檔怎麼分工

/connect 適合第一次上手：

/connect

連線後用 /models 看可用模型。也可以用 CLI 管理：

opencode auth login
opencode auth list

專案設定適合寫非敏感策略：

opencode.json

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

如果團隊確實需要同一預設模型，再把它寫進專案設定。個人偏好先放全域。

baseURL 什麼時候需要改

多數人不需要改 baseURL。只有這些情況才需要：

你走代理服務或企業閘道器。
你用 OpenAI-compatible 的本地模型服務。
你在 Azure、Bedrock、VPC endpoint 等環境裡使用自定義 endpoint。
你需要把請求統一送到內部 AI gateway。

baseURL 改錯時，常見表現是模型列表為空、認證失敗、請求 404、工具呼叫異常。排查時先回到官方預設 provider，確認 OpenCode 本身沒問題，再改自定義 endpoint。

新手常見坑

只看 provider 數量：provider 多不代表體驗好。
把 key 寫進專案設定：一旦提交就是洩露。
選了模型但沒申請許可權：企業 provider 經常需要先部署或授權模型。
baseURL 寫錯：OpenCode 能啟動，但模型請求失敗。
本地模型能聊天但不能穩定呼叫工具。
同時設定多個聚合平臺：錯誤來源變多，排查會變慢。
忽略供應商政策：某些訂閱或第三方外掛用法可能不被 provider 支援。

怎麼驗收

你至少要能確認：

目前預設 provider 和預設 model 是什麼。
key 沒有出現在 opencode.json、git diff、記錄和截圖裡。
/models 能看到可用模型。
模型完成過一次讀程式碼、一次改檔案、一次工具呼叫。
provider 出錯時能區分憑據、模型許可權、baseURL、網路和模型能力問題。

接下來去哪

選擇模型

provider 連上後，再確認模型 ID、預設模型、variant 和載入優先順序。

OpenCode Zen

如果第一次不知道選什麼，可以先看官方精選模型入口的邊界。

模型策略

按任務風險、成本和速度分層，而不是每天追最新模型。

排查故障

provider、模型、認證、網路和快取問題按層級定位。

官方資料

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

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