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Provider

OpenCode で任意の LLM Provider を使用します。

OpenCode は AI SDK と Models.dev を使用して 75+ LLM Provider をサポートし、ローカルモデルの実行もサポートしています。

Provider を追加するには：

  1. /connect コマンドを使用して Provider の API キーを追加します。
  2. OpenCode 設定で Provider を設定します。

認証情報

/connect コマンドで Provider の API キーを追加すると、~/.local/share/opencode/auth.json に保存されます。

Config

OpenCode 設定の provider セクションを通じて Provider をカスタマイズできます。

opencode.json

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

OpenCode Zen

OpenCode Zen は、OpenCode チームによってテストされ検証されたモデルのリストです。

[!TIP] 新規ユーザーの場合、OpenCode Zen から始めることをおすすめします。

  1. TUI で /connect コマンドを実行し、OpenCode Zen を選択し、opencode.ai/auth にアクセスします。
  2. ログインし請求詳細を追加して、API キーをコピーします。
  3. API キーを貼り付けます。
  4. TUI で /models を実行して推奨モデルのリストを確認します。

OpenCode Go

OpenCode Go は、人気のオープンコーディングモデルへの信頼性の高いアクセスを提供する低コストサブスクリプションプランです。

  1. TUI で /connect コマンドを実行し、OpenCode Go 」を選択します。
  2. ログインし請求詳細を追加して、API キーをコピーします。
  3. API キーを貼り付けます。
  4. TUI で /models を実行してモデルのリストを確認します。

ディレクトリ

Anthropic

  1. /connect を実行して Anthropic を選びます。
  2. Claude Pro/Max オプションまたは Manually enter API Key を選びます。
  3. /models を実行して利用可能なモデルを確認します。

[!NOTE] Anthropic は第三方ツールでの Claude Pro/Maxサブスクリプションの使用を明示的に禁止しています。OpenCode の以前バージはこれのためのプラグインを含んでいましたが、1.3.0 ではそれはもうありません。

OpenAI

  1. /connect を実行して OpenAI を選びます。
  2. ChatGPT Plus/Pro または Manually enter API Key を選びます。
  3. /models を実行して利用可能なモデルを確認します。

Amazon Bedrock

OpenCode で Amazon Bedrock を使用するには：

  1. Amazon Bedrock コンソールでモデルへのアクセスをリクエストします。

  2. 認証を設定します：

環境変数:

# AWS Access Keys を使用
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode

# AWS Profile を使用
AWS_PROFILE=my-profile opencode

# Bedrock Bearer Token を使用
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode

設定ファイル（推奨）: opencode.json

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "amazon-bedrock": {
      "options": {
        "region": "us-east-1",
        "profile": "my-aws-profile"
      }
    }
  }
}

利用可能なオプション：

  • region - AWS リージョン（例如 us-east-1, eu-west-1）
  • profile - ~/.aws/credentials の AWS 名前付き設定ファイル
  • endpoint - VPC エンドポイントのカストム URL（baseURL のエイリアス）

Azure OpenAI

  1. Azure portal で Azure OpenAI リソースを作成します。
  2. Azure AI Foundry でモデルをデプロイします。
  3. /connect を実行して Azure を検索します。
  4. API キーを入力します。
  5. リソース名を環境変数として設定します：
AZURE_RESOURCE_NAME=XXX opencode

[!NOTE] 「I cannot assist with that request」というエラーが発生した場合、コンテンツフィルターを DefaultV2 から Default に変更してみてください。

Google Vertex AI

  1. Google Cloud プロジェクトで Vertex AI API を有効にします。
  2. 必要な環境変数を設定します：
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
VERTEX_LOCATION=global
  1. /models を実行してモデルを選びます。

Ollama

opencode.json

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

[!TIP] ツール呼び出しが動作しない場合、Ollama で num_ctx を増やすことを試してください。16k - 32k 頃から始めます。

LM Studio

opencode.json

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "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)"
        }
      }
    }
  }
}

OpenRouter

  1. OpenRouter ダッシュボード で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して OpenRouter を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。
{
  "provider": {
    "openrouter": {
      "models": {
        "somecoolnewmodel": {}
      }
    }
  }
}

DeepSeek

  1. DeepSeek コンソール でアカウントを作成します。
  2. 新しい API キーを作成します。
  3. /connect を実行して DeepSeek を検索します。
  4. API キーを入力します。
  5. /models を実行して DeepSeek V4 Pro などのモデルを選びます。

GitLab Duo

[!EXPERIMENTAL] OpenCode での GitLab Duoサポートは実験的です。

OpenCode は GitLab Duo Agent Platform と統合します。

ライセンス要件：

  • Premium または Ultimate GitLab サブスクリプション
  • GitLab.com と GitLab Self-Managed で利用可能
  1. /connect を実行して GitLab を選びます。
  2. OAuth または Personal Access Token を選びます。
  3. /models を実行して利用可能なモデルを確認します。

3 つの Claude ベースモデルが利用可能です：

  • duo-chat-haiku-4-5（デフォルト）- 高速応答
  • duo-chat-sonnet-4-5- 均衡のとれたパフォーマンス
  • duo-chat-opus-4-5-最も高性能

GitHub Copilot

  1. /connect を実行して GitHub Copilot を検索します。
  2. github.com/login/device にアクセスしてコードを入力します。
  3. /models を実行してモデルを選びます。

[!NOTE] 一部のモデルには Pro+ サブスクリプションが必要な場合があります。

Cloudflare AI Gateway

  1. Cloudflare ダッシュボードでゲートウェイを作成します（AI > AI Gateway）。
  2. /connect を実行して Cloudflare AI Gateway を検索します。
  3. Account ID、Gateway ID、API トークンを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Hugging Face

  1. inference.serverless.write 権限でトークンを作成します。
  2. /connect を実行して Hugging Face を検索します。
  3. トークンを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

NVIDIA

NVIDIA は build.nvidia.com を通じて Nemotron モデルとその他のオープンモデルを提供します。

  1. build.nvidia.com で API キーを生成します。
  2. /connect を実行して NVIDIA を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

オンプレミス / NIM:

{
  "provider": {
    "nvidia": {
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:8000/v1"
      }
    }
  }
}

Groq

  1. Groq コンソール で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して Groq を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Cerebras

  1. Cerebras コンソール でアカウントを作成します。
  2. API キーを生成します。
  3. /connect を実行して Cerebras を検索します。
  4. /models を実行して Qwen 3 Coder 480B などのモデルを選びます。

Together AI

  1. Together AI でアカウントを作成します。
  2. API キーを生成します。
  3. /connect を実行して Together AI を検索します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Fireworks AI

  1. Fireworks AI コンソール でアカウントを作成します。
  2. API キーを作成します。
  3. /connect を実行して Fireworks AI を検索します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Cohere

  1. Cohere ダッシュボードから API キーを取得してアカウントを作成します。
  2. /connect を実行して Cohere を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

302.AI

  1. 302.AI でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して 302.AI を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Atomic Chat

Atomic Chat は、OpenAI 互換サーバー（127.0.0.1:1337）経由でローカルモデルを実行するデスクトップアプリです。opencode.json で直接設定します：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "atomic-chat": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Atomic Chat (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:1337/v1"
      },
      "models": {
        "<your-model-id>": {}
      }
    }
  }
}

<your-model-id> をサーバーが返したモデル ID に置き換え、/models を実行して選択します。

Azure Cognitive Services

  1. Azure AI で Azure OpenAI リソースを作成し、モデルをデプロイします。デプロイ名はモデル名と一致させる必要があります。
  2. /connect を実行して Azure Cognitive Services を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME 環境変数にリソース名を設定します。
  5. /models を実行してデプロイしたモデルを選びます。

Baseten

  1. Baseten でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Baseten を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Cloudflare Workers AI

  1. Cloudflare ダッシュボード の Workers AI セクションでアカウント ID を確認し、API トークンを作成します。
  2. /connect を実行して Cloudflare Workers AI を検索します。
  3. アカウント ID と API トークンを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Cortecs

  1. Cortecs でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Cortecs を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して Kimi K2 Instruct などのモデルを選びます。

Deep Infra

  1. Deep Infra でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Deep Infra を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

DigitalOcean

  1. DigitalOcean アカウントにサインインします。
  2. /connect を実行して DigitalOcean を検索します。
  3. Login with DigitalOcean（OAuth）を選ぶか、Model Access Key を貼り付けます。
  4. /models を実行してモデルを選びます。Inference Router は router:<name> として表示されます。

FrogBot

  1. FrogBot でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して FrogBot を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

GMI Cloud

  1. GMI Cloud コンソール で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して GMI Cloud を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Helicone

Helicone は、LLM のログ記録・監視と、モデルに応じてリクエストをルーティングする AI Gateway を提供します。

  1. Helicone でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Helicone を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

IO.NET

  1. IO.NET でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して IO.NET を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

llama.cpp

llama.cpp は、OpenAI 互換の llama-server を通じてローカルモデルを提供します。

  1. ローカルサーバーを起動します：llama-server --port 8080
  2. opencode.json にプロバイダを追加し、ローカルエンドポイントを指定します：
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "llama.cpp": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "llama-server (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:8080/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3-coder:a3b": {}
      }
    }
  }
}
  1. /models を実行してローカルモデルを選びます。

LLM ゲートウェイ

  1. LLM Gateway ダッシュボード で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して LLM Gateway を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。多くのモデルがデフォルトでプリロードされています。

MiniMax

  1. MiniMax でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して MiniMax を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して M2.1 などのモデルを選びます。
  1. モデル用の共有 Endpoint を作成し、プロキシトークン を生成します。
  2. トークン ID とシークレットをピリオドで連結します（例：wk-<id>.ws-<secret>）。
  3. /connect を実行して Modal を検索し、連結したトークンを入力します。
  4. /models を実行してワークスペース内のエンドポイントを選びます。

Moonshot AI

  1. Moonshot AI コンソール でアカウントを作成し、API キーを作成します。
  2. /connect を実行して Moonshot AI を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して Kimi K2 などのモデルを選びます。

Nebius Token Factory

  1. Nebius Token Factory でアカウントを作成し、Add Key をクリックします。
  2. /connect を実行して Nebius Token Factory を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して Kimi K2 Instruct などのモデルを選びます。

Ollama Cloud

  1. ollama.com でサインインまたはアカウントを作成します。
  2. Settings → Keys に移動し、API キーを作成します。
  3. /connect を実行して Ollama Cloud を検索します。
  4. API キーを入力します。
  5. /models を実行してクラウドモデルを選びます。

OVHcloud AI Endpoints

  1. OVHcloud マネージャー の Public Cloud AI Endpoints セクションで API キーを作成します。
  2. /connect を実行して OVHcloud AI Endpoints を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して gpt-oss-120b などのモデルを選びます。

Poolside

  1. Poolside にサインインし、API Keys タブを開いて New key をクリックします。
  2. /connect を実行して Poolside を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

SAP AI Core

  1. SAP BTP Cockpit で SAP AI Core サービスインスタンスに移動し、サービスキーを作成します。
  2. /connect を実行して SAP AI Core を検索します。
  3. サービスキーの JSON を貼り付けます。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

Scaleway

  1. Scaleway コンソール の IAM 設定で API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Scaleway を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して gpt-oss-120b などのモデルを選びます。

SCX.ai

  1. SCX.ai プラットフォーム でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して SCX.ai を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して GLM-5.2 などのモデルを選びます。

Snowflake Cortex

Snowflake の境界内で最先端モデルを利用できます。ツール呼び出しのサポートは Claude 系と OpenAI 系に限定されます。

  1. Snowflake でアカウントを作成します。
  2. /connect を実行して Snowflake Cortex を検索します。
  3. Login with Snowflake (External Browser) を選択してブラウザーでサインインするか、Programmatic Access Token を貼り付けます。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

STACKIT

  1. STACKIT Portal の AI Model Serving でプロジェクトの認証トークンを作成します。
  2. /connect を実行して STACKIT を検索します。
  3. 認証トークンを入力します。
  4. /models を実行して Qwen3-VL 235B などのモデルを選びます。

Venice AI

  1. Venice AI でアカウントを作成し、API キーを生成します。
  2. /connect を実行して Venice AI を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して Llama 3.3 70B などのモデルを選びます。

Vercel AI Gateway

1 つの統一エンドポイントから、多くのプロバイダのモデルにアクセスできます。

  1. Vercel ダッシュボード の AI Gateway で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して Vercel AI Gateway を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。

xAI

  1. xAI コンソール でアカウントを作成して API キーを生成するか、SuperGrok サブスクリプションによる認証を検討します。
  2. /connect を実行して xAI を検索します。
  3. API キーを入力するか、SuperGrok Subscription を選んでデバイスコードでログインします。
  4. /models を実行して Grok モデルを選びます。

Z.AI

  1. Z.AI API コンソール でアカウントを作成し、新しい API キーを作成します。
  2. /connect を実行して Z.AI を検索します。GLM Coding Plan を契約している場合は Z.AI Coding Plan を選択します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行して GLM-4.7 などのモデルを選びます。

ZenMux

  1. ZenMux ダッシュボード で API キーを作成します。
  2. /connect を実行して ZenMux を検索します。
  3. API キーを入力します。
  4. /models を実行してモデルを選びます。多くのモデルがデフォルトでプリロードされています。

その他のプロバイダー

OpenCode は 75+ Provider をサポート：

  • 302.AI
  • Atomic Chat
  • Azure Cognitive Services
  • Baseten
  • Cloudflare Workers AI
  • Cortecs
  • Deep Infra
  • DigitalOcean
  • FrogBot
  • IO.NET
  • MiniMax
  • Moonshot AI
  • Nebius Token Factory
  • Ollama Cloud
  • SAP AI Core
  • Scaleway
  • Venice AI
  • Vercel AI Gateway
  • xAI
  • Z.AI
  • ZenMux

カスタムプロバイダー

opencode.json

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "custom-provider": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Custom Provider",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.example.com/v1"
      },
      "models": {
        "model-id": {
          "name": "Custom Model Name"
        }
      }
    }
  }
}

トラブルシューティング

プロバイダーが読み込まれない

  1. API キーが設定されているか確認：opencode debug config
  2. 環境変数が正しく設定されているか確認
  3. Provider があなたの地域をサポートしているか確認

認証エラー

  1. API キーが正しいことを確認
  2. サブスクリプションがアクティブかどうか確認
  3. 必要なスコープが許可されていることを確認

レート制限

以下を使用することを検討：

  • レート制限のあるプロキシ/ゲートウェイ（Cloudflare AI Gateway、Helicone）
  • Provider 固有のレート制限設定
  • 複数の Provider アカウント