提供商

在 OpenCode 中使用任意 LLM 提供商。

OpenCode 基于 AI SDK 和 Models.dev，支持 75+ 个 LLM 提供商，同时也支持运行本地模型。

要添加一个提供商，一般需要两步：

在 TUI 中通过 /connect 命令添加该提供商的 API Key；
在 OpenCode 配置中对该提供商做进一步配置（可选）。

凭证存储

通过 /connect 添加的 API Key 会被保存在：

~/.local/share/opencode/auth.json

配置入口

可以通过 OpenCode 配置中的 provider 字段对各提供商做更细致的定制。

Base URL

你可以通过 baseURL 覆盖任意提供商的基础 URL，这在使用代理网关或自定义 Endpoint 时非常有用：

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

OpenCode Zen

OpenCode Zen 是 OpenCode 团队维护的一份模型清单，里面的模型都经过测试，适配 OpenCode 的工具调用和编码场景。了解更多。

在 TUI 中运行 /connect，选择 opencode，然后打开浏览器访问 opencode.ai/auth：
```
/connect
```
登录后添加账单信息并创建 API Key；
将 API Key 粘贴回终端：
```
┌ API key
│
│
└ enter
```
在 TUI 中运行 /models 查看推荐模型列表：
```
/models
```

OpenCode Zen 在使用方式上和普通提供商完全一致，只是配置更省心、可选用而非强制。

提供商目录

下面是一些主要提供商的使用说明；如果你希望补充某个提供商的文档，可以提 PR。

Amazon Bedrock

要在 OpenCode 中使用 Amazon Bedrock：

在 Amazon Bedrock 控制台的 Model catalog 中为需要使用的模型申请访问权限。

只有在 Bedrock 中已开通访问权限的模型才能在 OpenCode 中使用。
通过以下方式之一配置认证：

环境变量（快速上手）

运行 opencode 时设置以下任一组合：
Terminal window
```
# 方式 1：使用 Access Key
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode

# 方式 2：使用命名 Profile
AWS_PROFILE=my-profile opencode

# 方式 3：使用 Bedrock Bearer Token
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
```
或在 bash 配置文件中写入：
~/.bash_profile
```
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
export AWS_REGION=us-east-1
```
配置文件（推荐）

对于项目级或持久配置，建议在 opencode.json 中写：
opencode.json
```
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "amazon-bedrock": {
      "options": {
        "region": "us-east-1",
        "profile": "my-aws-profile"
      }
    }
  }
}
```
可用选项：
- region：AWS 区域（如 us-east-1、eu-west-1）
- profile：~/.aws/credentials 中的命名 profile
- endpoint：自定义 VPC Endpoint URL（是通用 baseURL 的别名）
配置文件中的选项优先级高于环境变量。

VPC Endpoint 示例

如果你在 VPC 内使用私有 Endpoint：
opencode.json
```
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "amazon-bedrock": {
      "options": {
        "region": "us-east-1",
        "profile": "production",
        "endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
      }
    }
  }
}
```
endpoint 是 baseURL 的语义别名，如果两者都设置，endpoint 优先。

认证方式优先级
- AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK / /connect 生成的 Bearer Token
- AWS Credential Chain（Profile、Access Key、IAM 角色等）
当存在 Bearer Token 时，它会优先于所有 AWS 凭证，包括 profile。
在 TUI 中运行 /models，选择你已开通的 Bedrock 模型：
```
/models
```

Anthropic

推荐订阅 Claude Pro 或 Claude Max。

订阅完成后，在 TUI 中运行 /connect 并选择 Anthropic：
```
/connect
```

选择 Claude Pro/Max 登录方式，浏览器会弹出 Anthropic 登录页面：

┌ Select auth method
│
│ Claude Pro/Max
│ Create an API Key
│ Manually enter API Key
└

完成后在 /models 命令中可以看到对应模型：
```
/models
```

使用 API Key

你也可以选择 Create an API Key（如果没有 Pro/Max），按提示生成 Key 后粘贴到终端；或者选择 Manually enter API Key，直接输入已有的 API Key。

Azure OpenAI

在 Azure Portal 中创建 Azure OpenAI 资源：
- 资源名（将在 Endpoint 中使用，如 https://RESOURCE_NAME.openai.azure.com/）
- API Key（KEY 1 或 KEY 2）
在 Azure AI Foundry 中部署模型（Deployment Name 必须与 Model Name 一致）。
在 TUI 中运行 /connect 并搜索 Azure：
```
/connect
```
输入 API Key：
```
┌ API key
│
│
└ enter
```
使用环境变量指定资源名：
Terminal window
```
AZURE_RESOURCE_NAME=XXX opencode
```
或写入 bash 配置：
~/.bash_profile
```
export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
```
使用 /models 选择你部署的模型：
```
/models
```

其余提供商

文件中还包含大量其他提供商（Azure Cognitive Services、Baseten、DeepSeek、Hugging Face、Ollama、LM Studio、OpenAI、OpenRouter、xAI、Z.AI、ZenMux 等）的详细接入步骤，整体模式基本类似：

在提供商控制台创建账号并生成 API Key；
通过 /connect 选择对应提供商并粘贴 Key；
在 /models 中选择模型；
如有需要，再通过 provider 配置块补充 baseURL、models、options 等高级配置。

如果你需要我针对某个具体提供商写一份简化版“最小可用配置”中文说明，可以告诉我是哪个（比如 DeepSeek / Ollama / Hugging Face），我可以帮你单独提炼一个只保留核心步骤的版本。