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OpenCode でカスタム API を使う：設定、Claude、small_model、実コスト

OpenCode はプロバイダーを opencode.json から読むので、設定はファイル一つで済みます。驚いたのは請求額でした。一言だけ返すよう頼んだだけで、リクエストが 2 回、入力トークンが 12,000 を超えたのです。OpenCode 1.19.0 を当ゲートウェイで 3 モデルに対して動かし、トークンの行き先と削り方を調べました。

設定ファイル

次の内容を ~/.config/opencode/opencode.json（またはプロジェクトの opencode.json）に書きます：

{
  "$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": {}
      }
    }
  }
}

1. コンソールでキーを作り、環境変数（例：APICLAN_GPT_KEY）に設定します。
2. models にはそのキーのグループのモデルだけを並べます。このゲートウェイのキーはそれぞれ一つのグループに属するので、GPT、DeepSeek、Claude はプロバイダー項目とキーを別々に用意します。
3. opencode を起動して /models と入力し、APICLAN → gpt-6-astra を選びます。スクリプトでは opencode run -m apiclan/gpt-6-astra "..." を使います。

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

@ai-sdk/openai-compatible は baseURL に /chat/completions を足すだけなので、/v1 は自分で書く必要があります。ないと OpenCode は Not Found だけ出して止まります。

Claude を追加する

provider の中に Anthropic パッケージのプロバイダーをもう一つ追加し、Claude グループのキーを使います：

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

ここでも baseURL は /v1 で終わる必要があります。Anthropic パッケージは /messages しか足さず、https://apiclan.us だけでは実測で 404 でした。ANTHROPIC_BASE_URL に /v1 を含めてはいけない Claude Code とは逆です。

短い返答一つのコスト

空のプロジェクトで OpenCode に「Reply with just OK」と頼みました。どのモデルでもリクエストは 2 回で、一つはセッションのタイトル作成、もう一つが OpenCode のシステムプロンプトとツール定義を含む本来の返答です。

モデル	リクエスト数	入力トークン（タイトル + 返答）	所要時間	コスト
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 は GPT モデルに DeepSeek（約 3,000）よりずっと長いシステムプロンプト（約 7,700 トークン）を送り、GPT ではタイトル作成だけで 4,640 トークン使いました。そのため同じ「OK」でも gpt-6-astra は deepseek-v4.1-flash の約 77 倍のコストでした。2026 年 10 月 12 日、OpenCode 1.19.0 で測定。コストは当ゲートウェイの実際の課金額です。

small_model で余計なコストを削る

OpenCode はセッションのタイトル付けなどの雑務に small_model を使います。安いモデルを別プロバイダーに置いて指定します：

"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": {} }
  }
}

メインを gpt-6-astra にした場合、タイトル用リクエストは $0.0187 から $0.00003 に、一言のやり取り全体は $0.050 から $0.031 に下がりました。新しいセッションのたびに 38% 安くなり、回答は変わりません。

小さなコーディング課題

各モデルに同じ課題を出しました。fizzbuzz.py と pytest のテストを書き、コマンドは実行しない。その後、各関数を 1～30 の正解と照合しました。

モデル	リクエスト数	所要時間	コスト	正解	テストのアサーション数
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

3 モデルとも 3 リクエストで正しいコードを書きました。deepseek-v4.1-flash が最速で、コストは gpt-6-astra の約 1/60。DeepSeek の 2 モデルはテストもより丁寧でした。deepseek-v4-pro は各ステップの前に推論するため最も遅くなりました。所要時間には OpenCode 自体の数秒の起動時間を含みます。

よくあるエラー

• Not Found → baseURL に /v1 がありません。
• 401 → キーが違うか、apiKey で参照する環境変数が OpenCode を起動したシェルに設定されていません。
• 404 model_not_found (is not supported by any configured account in this group) → models にキーのグループにないモデルを書いています。
• Bad Gateway（長く待った後）→ 上流が一時的に使えません。OpenCode は諦める前に何度か自動で再試行します。もう一度送れば大丈夫です。

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