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프로바이더

프로바이더

OpenCode는 AI SDK와 Models.dev를 통해 75개 이상의 LLM 프로바이더를 지원하며, 다양한 언어 모델 서비스와 로컬 모델과의 통합을 가능하게 합니다.

설정 과정

  1. /connect 명령어로 API 키 추가
  2. OpenCode 설정에서 프로바이더 구성
  3. 인증 정보는 ~/.local/share/opencode/auth.json에 저장됨

디렉토리

지원되는 프로바이더 빠른 참조:

프로바이더설정 방법주요 기능
AnthropicOAuth 또는 API 키Claude Pro/Max 지원
OpenAIChatGPT Plus/Pro 또는 API 키GPT-4o, o1 모델
GitHub Copilot디바이스 코드 인증Pro+ 구독 모델
Google Vertex AI서비스 계정 또는 gcloud 인증40개 이상 모델
Amazon BedrockAWS 자격 증명/프로필VPC 엔드포인트 지원
Azure OpenAIAPI 키 + 리소스 이름커스텀 배포
GroqAPI 키고속 추론
DeepSeekAPI 키추론 모델
OpenRouterAPI 키멀티 프로바이더 라우팅
GitLab DuoAPI 키GitLab 통합
Ollama로컬 설정로컬에서 모델 실행
LM Studio로컬 설정로컬 모델 관리

추가 프로바이더: 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.

기본 URL 설정

baseURL 옵션을 설정하여 모든 프로바이더의 기본 URL을 커스터마이즈할 수 있습니다. 프록시 서비스나 커스텀 엔드포인트를 사용할 때 유용합니다.

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

OpenCode Zen

OpenCode Zen은 OpenCode 팀에서 테스트하고 검증한 모델 목록입니다.

  1. /connect 실행, opencode 선택
  2. opencode.ai/auth에서 인증
  3. API 키 복사 및 붙여넣기
  4. /models로 권장 모델 보기

인기 프로바이더

Anthropic

  1. /connect 실행 후 Anthropic 선택
  2. 브라우저 인증을 위해 Claude Pro/Max 선택
  3. /models 명령어로 모델 접근

OpenAI

  1. platform.openai.com/api-keys에서 API 키 생성
  2. /connect 실행 후 OpenAI 검색
  3. API 키 입력
  4. /models로 모델 선택

Groq

Groq는 다양한 모델에 대해 고속 추론을 제공합니다.

  1. console.groq.com에서 API 키 생성
  2. /connect 실행 후 Groq 검색
  3. API 키 입력
  4. /models로 모델 선택
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "groq": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:GROQ_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

DeepSeek

DeepSeek는 강력한 추론 모델을 제공합니다.

  1. platform.deepseek.com에서 API 키 생성
  2. /connect 실행 후 DeepSeek 검색
  3. API 키 입력
  4. /models로 모델 선택
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "deepseek": {
      "options": {
        "apiKey": "{env:DEEPSEEK_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot

GitHub Copilot 통합에는 Pro+ 구독이 필요합니다.

  1. /connect 실행 후 GitHub Copilot 선택
  2. 디바이스 코드 인증 완료
  3. /models 명령어로 모델 접근
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "github-copilot": {
      "models": {
        "gpt-4o": {
          "name": "GPT-4o (Copilot)"
        }
      }
    }
  }
}

GitLab Duo

GitLab Duo는 GitLab과 통합된 AI 기능을 제공합니다.

{
  "$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 (로컬)

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

LM Studio (로컬)

{
  "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"
      }
    }
  }
}

인증 우선순위

Amazon Bedrock 사용 시 인증은 다음 우선순위를 따릅니다:

  1. Bearer Token - AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK이 설정된 경우 (/connect 또는 환경 변수를 통해), 다른 모든 방법보다 우선합니다
  2. AWS 자격 증명 체인 - 표준 AWS 자격 증명 해결:
    • AWS 프로필 설정
    • 액세스 키 (AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY)
    • IAM 역할
    • EKS IRSA (서비스 계정용 IAM 역할)

Azure OpenAI

  1. Azure 포털에서 Azure OpenAI 리소스 생성
  2. Azure AI Foundry에서 모델 배포
  3. /connect 실행 후 Azure 검색
  4. AZURE_RESOURCE_NAME 환경 변수 설정

사용자 정의 프로바이더 설정

OpenAI 호환 프로바이더의 경우:

{
  "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
          }
        }
      }
    }
  }
}

환경 변수 구문

설정에서 환경 변수를 참조하려면 {env:VARIABLE_NAME} 구문을 사용하세요:

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

이를 통해 민감한 자격 증명을 설정 파일 외부에 보관할 수 있습니다.

모델 제한

limit 필드는 OpenCode가 모델의 컨텍스트 윈도우와 출력 제한을 이해하는 데 도움이 됩니다:

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "models": {
        "my-model": {
          "name": "My Model",
          "limit": {
            "context": 200000,
            "output": 65536
          }
        }
      }
    }
  }
}
  • context: 모델이 처리할 수 있는 최대 입력 토큰 수
  • output: 모델이 생성할 수 있는 최대 출력 토큰 수

커스텀 헤더

API 요청에 커스텀 헤더를 추가할 수 있습니다:

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

문제 해결

  1. 인증 확인: opencode auth list 실행으로 인증 정보 확인
  2. 사용자 정의 프로바이더 문제:
    • /connect와 설정 간 프로바이더 ID 일치 확인
    • 올바른 npm 패키지 확인
    • options.baseURL의 API 엔드포인트 확인
설정네트워크