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プロバイダー

プロバイダー

OpenCode は AI SDK と Models.dev を通じて 75以上のLLMプロバイダー をサポートしており、多数の言語モデルサービスやローカルモデルとの統合が可能です。

セットアップ手順

  1. /connect コマンドで API キーを追加
  2. OpenCode 設定でプロバイダーを構成
  3. 認証情報は ~/.local/share/opencode/auth.json に保存されます

ディレクトリ

サポートされているプロバイダーのクイックリファレンス：

プロバイダーセットアップ方法主な機能
AnthropicOAuth または API キーClaude Pro/Max サポート
OpenAIChatGPT Plus/Pro または API キーGPT-4o、o1 モデル
GitHub Copilotデバイスコード認証Pro+ サブスクリプションモデル
Google Vertex AIサービスアカウントまたは gcloud 認証40以上のモデル
Amazon BedrockAWS 認証情報/プロファイルVPC エンドポイントサポート
Azure OpenAIAPI キー + リソース名カスタムデプロイメント
GroqAPI キー高速推論
DeepSeekAPI キー推論モデル
OpenRouterAPI キーマルチプロバイダールーティング
GitLab DuoAPI キーGitLab 統合
Ollamaローカルセットアップローカルでモデルを実行
LM Studioローカルセットアップローカルモデル管理

その他のプロバイダー：302.AI、Baseten、Cerebras、Cloudflare AI Gateway、Cortecs、Deep Infra、Firmware、Fireworks AI、Hugging Face、Helicone、IO.NET、Moonshot AI、MiniMax、Nebius Token Factory、OVHcloud AI Endpoints、SAP AI Core、Scaleway、Together AI、Venice AI、Vercel AI Gateway、xAI、Z.AI、ZenMux。

Base URL 設定

baseURL オプションを設定することで、任意のプロバイダーのベース URL をカスタマイズできます。これはプロキシサービスやカスタムエンドポイントを使用する際に便利です。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "anthropic": {
      "options": {
        "baseURL": "https://api.anthropic.com/v1"
      }
    }
  }
}

OpenCode Zen

OpenCode Zen は、OpenCode チームがテストおよび検証した、正常に動作することが確認されたモデルのリストです。

  1. /connect を実行し、opencode を選択
  2. opencode.ai/auth にアクセスして認証
  3. API キーをコピーして貼り付け
  4. /models で推奨モデルを表示

人気のプロバイダー

Anthropic

  1. /connect を実行し、Anthropic を選択
  2. ブラウザ認証用に Claude Pro/Max を選択
  3. /models コマンドでモデルにアクセス

OpenAI

  1. platform.openai.com/api-keys で API キーを作成
  2. /connect を実行し、OpenAI を検索
  3. API キーを入力
  4. /models でモデルを選択

Groq

Groq は様々なモデルに対して高速推論を提供します。

  1. console.groq.com で API キーを作成
  2. /connect を実行し、Groq を検索
  3. API キーを入力
  4. /models でモデルを選択
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "groq": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:GROQ_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

DeepSeek

DeepSeek は強力な推論モデルを提供します。

  1. platform.deepseek.com で API キーを作成
  2. /connect を実行し、DeepSeek を検索
  3. API キーを入力
  4. /models でモデルを選択
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "deepseek": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot

GitHub Copilot の統合には Pro+ サブスクリプションが必要です。

  1. /connect を実行し、GitHub Copilot を選択
  2. デバイスコード認証を完了
  3. /models コマンドでモデルにアクセス
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "github-copilot": {
      "models": {
        "gpt-4o": {
          "name": "GPT-4o (Copilot)"
        }
      }
    }
  }
}

GitLab Duo

GitLab Duo は GitLab と統合された AI 機能を提供します。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "gitlab-duo": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:GITLAB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

OpenRouter

{
  "provider": {
    "openrouter": {
      "models": {
        "moonshotai/kimi-k2": {
          "options": {
            "provider": {
              "order": ["baseten"],
              "allow_fallbacks": false
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Ollama（ローカル）

{
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "llama2": {
          "name": "Llama 2"
        }
      }
    }
  }
}

LM Studio（ローカル）

{
  "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)"
        }
      }
    }
  }
}

Amazon Bedrock

{
  "provider": {
    "amazon-bedrock": {
      "options": {
        "region": "us-east-1",
        "profile": "my-aws-profile"
      }
    }
  }
}

認証の優先順位

Amazon Bedrock を使用する場合、認証は以下の優先順位に従います：

  1. Bearer Token - AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK が設定されている場合（/connect または環境変数経由）、他のすべての方法より優先されます
  2. AWS 認証情報チェーン - 標準の AWS 認証情報解決：
    • AWS プロファイル設定
    • アクセスキー（AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY）
    • IAM ロール
    • EKS IRSA（サービスアカウント用 IAM ロール）

Azure OpenAI

  1. Azure ポータルで Azure OpenAI リソースを作成
  2. Azure AI Foundry でモデルをデプロイ
  3. /connect を実行し、Azure を検索
  4. AZURE_RESOURCE_NAME 環境変数を設定

カスタムプロバイダーのセットアップ

OpenAI 互換プロバイダーの場合：

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "My AI Provider",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.myprovider.com/v1",
        "apiKey": "{env:MY_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "my-model": {
          "name": "My Model",
          "limit": {
            "context": 200000,
            "output": 65536
          }
        }
      }
    }
  }
}

環境変数の構文

設定で環境変数を参照するには {env:VARIABLE_NAME} 構文を使用します：

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:MY_PROVIDER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

これにより、機密性の高い認証情報を設定ファイルの外に保持できます。

モデル制限

limit フィールドは、OpenCode がモデルのコンテキストウィンドウと出力制限を理解するのに役立ちます：

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "models": {
        "my-model": {
          "name": "My Model",
          "limit": {
            "context": 200000,
            "output": 65536
          }
        }
      }
    }
  }
}
  • context：モデルが処理できる最大入力トークン数
  • output：モデルが生成できる最大出力トークン数

カスタムヘッダー

API リクエストにカスタムヘッダーを追加できます：

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "options": {
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer custom-token",
          "X-Custom-Header": "value"
        }
      }
    }
  }
}

トラブルシューティング

  1. 認証を確認： opencode auth list を実行して認証情報を確認
  2. カスタムプロバイダーの問題：
    • /connect と設定のプロバイダー ID が一致しているか確認
    • 正しい npm パッケージを確認
    • options.baseURL の API エンドポイントを確認
設定ネットワーク