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OpenCode com uma API personalizada: configuração, Claude, small_model e custos reais

O OpenCode lê os provedores do opencode.json, então a configuração é um único arquivo. O que nos surpreendeu foi a conta: pedir uma única palavra gerou duas requisições e mais de 12.000 tokens de entrada. Rodamos o OpenCode 1.19.0 no nosso gateway com três modelos para mostrar para onde vão os tokens e como cortá-los.

O arquivo de configuração

Coloque isto em ~/.config/opencode/opencode.json (ou em opencode.json no projeto):

{
  "$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. Crie uma chave no console e defina-a como variável de ambiente, por exemplo APICLAN_GPT_KEY.
2. Em models, liste só modelos do grupo dessa chave. Cada chave pertence a um único grupo, então GPT, DeepSeek e Claude precisam cada um da sua entrada de provedor e da sua chave.
3. Inicie o opencode, digite /models e escolha APICLAN → gpt-6-astra. Em scripts: opencode run -m apiclan/gpt-6-astra "...".

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

O @ai-sdk/openai-compatible só acrescenta /chat/completions ao baseURL, então o /v1 precisa já estar lá. Sem ele, o OpenCode para com um simples Not Found.

Adicionando o Claude

Adicione um segundo provedor dentro de provider, com o pacote da Anthropic e uma chave de um grupo Claude:

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

Aqui o baseURL também precisa terminar em /v1: o pacote da Anthropic só acrescenta /messages, e https://apiclan.us sozinho devolveu 404 no nosso teste. É o oposto do Claude Code, cujo ANTHROPIC_BASE_URL não pode ter /v1.

Quanto custa uma resposta curta

Pedimos ao OpenCode “Reply with just OK” em um projeto vazio. Todos os modelos fizeram duas requisições: uma para dar título à sessão e a de verdade, que leva o prompt de sistema e as definições de ferramentas do OpenCode.

Modelo	Requisições	Tokens de entrada (título + resposta)	Tempo total	Custo
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

O OpenCode manda aos modelos GPT um prompt de sistema bem mais longo (cerca de 7.700 tokens) do que ao DeepSeek (cerca de 3.000), e só a requisição de título usou 4.640 tokens no GPT. Por isso o mesmo “OK” custou cerca de 77 vezes mais no gpt-6-astra do que no deepseek-v4.1-flash. Testado em 12 de outubro de 2026 com o OpenCode 1.19.0; custos conforme cobrados pelo nosso gateway.

Corte o custo extra com small_model

O OpenCode usa o small_model para tarefas paralelas, como títulos de sessão. Aponte-o para um modelo barato em um provedor próprio:

"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": {} }
  }
}

Com o gpt-6-astra como modelo principal, a requisição de título caiu de US$ 0,0187 para US$ 0,00003, e a troca inteira de uma palavra de US$ 0,050 para US$ 0,031 — 38% a menos em cada nova sessão, sem mudar as respostas.

Uma pequena tarefa de código

A mesma tarefa para cada modelo: escrever fizzbuzz.py e os testes em pytest, sem executar comandos. Depois conferimos cada função com a saída correta de 1 a 30.

Modelo	Requisições	Tempo total	Custo	Correto	Asserções de teste
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

Os três escreveram código correto em três requisições. O deepseek-v4.1-flash foi o mais rápido e custou cerca de 1/60 do gpt-6-astra; os dois modelos DeepSeek também escreveram testes mais completos. O deepseek-v4-pro foi o mais lento porque raciocina antes de cada passo. O tempo total inclui alguns segundos de inicialização do próprio OpenCode.

Erros comuns

• Not Found → baseURL sem /v1.
• 401 → a chave está errada, ou a variável de ambiente usada em apiKey não está definida no terminal que inicia o OpenCode.
• 404 model_not_found (is not supported by any configured account in this group) → um modelo em models não está no grupo da chave — por exemplo, um modelo GPT em um provedor com chave DeepSeek.
• Bad Gateway depois de uma longa espera → o provedor de origem estava indisponível. O OpenCode tenta de novo várias vezes sozinho antes de desistir; é só enviar o prompt outra vez.

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