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OpenCode mit eigener API: Konfiguration, Claude, small_model und echte Kosten

OpenCode liest seine Anbieter aus opencode.json, die Einrichtung ist also eine einzige Datei. Überrascht hat uns die Rechnung: Die Bitte um ein einziges Wort erzeugte zwei Anfragen und über 12.000 Eingabe-Tokens. Wir haben OpenCode 1.19.0 mit drei Modellen gegen unser Gateway laufen lassen, um zu zeigen, wohin die Tokens gehen und wie man sie spart.

Die Konfigurationsdatei

Legen Sie Folgendes in ~/.config/opencode/opencode.json (oder opencode.json im Projekt) ab:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "apiclan": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "APICLAN",
      "options": {
        "baseURL": "https://apiclan.us/v1",
        "apiKey": "{env:APICLAN_GPT_KEY}"
      },
      "models": {
        "gpt-6-astra": {},
        "gpt-6.1-sol": {}
      }
    }
  }
}

Erstellen Sie in der Konsole einen Schlüssel und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable, zum Beispiel APICLAN_GPT_KEY.
Tragen Sie unter models nur Modelle aus der Gruppe dieses Schlüssels ein. Jeder Schlüssel gehört zu genau einer Gruppe, daher brauchen GPT, DeepSeek und Claude jeweils einen eigenen Anbieter-Eintrag und Schlüssel.
Starten Sie opencode, tippen Sie /models und wählen Sie APICLAN → gpt-6-astra. In Skripten: opencode run -m apiclan/gpt-6-astra "...".

baseURL	Ergebnis
`https://apiclan.us/v1`	✓
`https://apiclan.us`	✗ 404 Not Found

@ai-sdk/openai-compatible hängt an baseURL nur /chat/completions an, das /v1 muss also schon drinstehen. Ohne es bricht OpenCode mit einem knappen Not Found ab.

Claude hinzufügen

Fügen Sie unter provider einen zweiten Anbieter mit dem Anthropic-Paket und einem Schlüssel aus einer Claude-Gruppe hinzu:

"claude": {
  "npm": "@ai-sdk/anthropic",
  "name": "APICLAN Claude",
  "options": {
    "baseURL": "https://apiclan.us/v1",
    "apiKey": "{env:APICLAN_CLAUDE_KEY}"
  },
  "models": { "claude-fable-5-1": {} }
}

Auch hier muss baseURL auf /v1 enden: Das Anthropic-Paket hängt nur /messages an, und https://apiclan.us allein lieferte in unserem Test 404. Das ist das Gegenteil von Claude Code, dessen ANTHROPIC_BASE_URL kein /v1 enthalten darf.

Was eine kurze Antwort kostet

Wir baten OpenCode in einem leeren Projekt um „Reply with just OK“. Jedes Modell brauchte zwei Anfragen: eine für den Titel der Sitzung und die eigentliche, die den Systemprompt und die Werkzeugdefinitionen von OpenCode mitschickt.

Modell	Anfragen	Eingabe-Tokens (Titel + Antwort)	Gesamtzeit	Kosten
`gpt-6-astra`	2	4,640 + 7,678	20.5 s	$0.050
`deepseek-v4-pro`	2	528 + 5,708	34.1 s	$0.005
`deepseek-v4.1-flash`	2	529 + 3,027	21.8 s	$0.0006

OpenCode schickt GPT-Modellen einen deutlich längeren Systemprompt (rund 7.700 Tokens) als DeepSeek (rund 3.000), und allein die Titelanfrage verbrauchte bei GPT 4.640 Tokens. Deshalb kostete dasselbe „OK“ mit gpt-6-astra etwa 77-mal so viel wie mit deepseek-v4.1-flash. Getestet am 12. Oktober 2026 mit OpenCode 1.19.0; Kosten wie von unserem Gateway abgerechnet.

Overhead mit small_model senken

OpenCode nutzt small_model für Nebenaufgaben wie Sitzungstitel. Richten Sie es auf ein günstiges Modell in einem eigenen Anbieter:

"small_model": "apiclan-ds/deepseek-v4.1-flash",
"provider": {
  "apiclan": { ... },
  "apiclan-ds": {
    "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
    "options": {
      "baseURL": "https://apiclan.us/v1",
      "apiKey": "{env:APICLAN_DS_KEY}"
    },
    "models": { "deepseek-v4.1-flash": {} }
  }
}

Mit gpt-6-astra als Hauptmodell sank die Titelanfrage von $0,0187 auf $0,00003 und der ganze Ein-Wort-Austausch von $0,050 auf $0,031 – 38 % weniger bei jeder neuen Sitzung, ohne Änderung an den Antworten.

Eine kleine Programmieraufgabe

Dieselbe Aufgabe für jedes Modell: fizzbuzz.py samt pytest-Tests schreiben, ohne Befehle auszuführen. Danach haben wir jede Funktion mit der richtigen Ausgabe für 1–30 verglichen.

Modell	Anfragen	Gesamtzeit	Kosten	Korrekt	Test-Assertions
`gpt-6-astra`	3	40 s	$0.069	✓	2
`deepseek-v4-pro`	3	61 s	$0.008	✓	7
`deepseek-v4.1-flash`	3	25 s	$0.0011	✓	7

Alle drei schrieben in drei Anfragen korrekten Code. deepseek-v4.1-flash war am schnellsten und kostete etwa 1/60 von gpt-6-astra; beide DeepSeek-Modelle schrieben zudem gründlichere Tests. deepseek-v4-pro war am langsamsten, weil es vor jedem Schritt nachdenkt. Die Gesamtzeit enthält einige Sekunden Startzeit von OpenCode selbst.

Häufige Fehler

Not Found → baseURL ohne /v1.
401 → der Schlüssel ist falsch, oder die Umgebungsvariable aus apiKey ist in der Shell, die OpenCode startet, nicht gesetzt.
404 model_not_found (is not supported by any configured account in this group) → unter models steht ein Modell, das nicht in der Gruppe des Schlüssels ist – etwa ein GPT-Modell bei einem Anbieter mit DeepSeek-Schlüssel.
Bad Gateway nach langem Warten → der Upstream war nicht verfügbar. OpenCode versucht es von selbst mehrmals, bevor es aufgibt; senden Sie den Prompt einfach erneut.

Weitere Coding-Tools: Cline mit eigener API · Codex mit eigener API.

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