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OpenCode 接入自訂 API：設定、Claude、small_model 與真實花費

OpenCode 的供應商都寫在 opencode.json 裡，設定只有一個檔案。讓我們意外的是帳單：只讓 OpenCode 回一個詞，它就送出兩個請求、用了一萬兩千多個輸入 token。我們用 OpenCode 1.19.0 在自己的閘道上跑了三個模型，看清 token 花在哪、怎麼省。

設定檔

把以下內容寫進 ~/.config/opencode/opencode.json（或專案中的 opencode.json）：

{
  "$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": {}
      }
    }
  }
}

在主控台建立金鑰，設為環境變數，例如 APICLAN_GPT_KEY。
models 裡只列這把金鑰所屬分組的模型。本站每把金鑰只屬於一個分組，所以 GPT、DeepSeek、Claude 各需要一個供應商項目和一把金鑰。
啟動 opencode，輸入 /models，選 APICLAN → gpt-6-astra。腳本中可用 opencode run -m apiclan/gpt-6-astra "..."。

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

@ai-sdk/openai-compatible 只會在 baseURL 後面補 /chat/completions，其他都不加，所以 /v1 必須自己寫上。少了它，OpenCode 只回一句 Not Found 就停止。

接入 Claude

在 provider 裡再新增一個供應商，使用 Anthropic 的套件，填 Claude 分組的金鑰：

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

這裡的 baseURL 同樣要以 /v1 結尾：Anthropic 的套件只補 /messages，我們實測只填 https://apiclan.us 會回傳 404。這和 Claude Code 正好相反，Claude Code 的 ANTHROPIC_BASE_URL 不能帶 /v1。

回一句話要花多少錢

我們在空專案裡讓 OpenCode「Reply with just OK」。每個模型都送出兩個請求：一個替工作階段取標題，另一個才是真正的回答，裡面帶著 OpenCode 的系統提示和工具定義。

模型	請求數	輸入 token（標題 + 回答）	總耗時	花費
`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 給 GPT 模型的系統提示（約 7,700 token）比給 DeepSeek 的（約 3,000）長得多，GPT 光取標題就用了 4,640 token。所以同一句「OK」，gpt-6-astra 的花費約是 deepseek-v4.1-flash 的 77 倍。測試於 2026 年 10 月 12 日，OpenCode 1.19.0，花費為我們閘道的實際計費。

用 small_model 省下額外開銷

OpenCode 會用 small_model 處理取標題這類雜事。把它指向一個便宜模型，單獨放在一個供應商：

"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": {} }
  }
}

主模型用 gpt-6-astra 時，取標題的請求從 $0.0187 降到 $0.00003，整次一句話對話從 $0.050 降到 $0.031——每開一個新工作階段省 38%，回答內容不受影響。

一個小程式任務

每個模型做同一個任務：寫 fizzbuzz.py 和對應的 pytest 測試，不執行任何指令。之後我們用 1～30 的正確結果逐一核對每個函式。

模型	請求數	總耗時	花費	正確	測試斷言數
`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

三個模型都用三個請求寫出了正確的程式碼。deepseek-v4.1-flash 最快，花費約為 gpt-6-astra 的 1/60；兩個 DeepSeek 模型寫的測試也更完整。deepseek-v4-pro 最慢，因為它每一步都先推理。總耗時包含 OpenCode 本身幾秒的啟動時間。

常見錯誤

Not Found → baseURL 沒帶 /v1。
401 → 金鑰錯誤，或 apiKey 引用的環境變數在啟動 OpenCode 的終端機中沒有設定。
404 model_not_found (is not supported by any configured account in this group) → models 裡寫了不在金鑰分組中的模型。
Bad Gateway（等很久才出現）→ 上游暫時無法使用。OpenCode 會自己重試好幾次才放棄，重新送出一次即可。

其他程式開發工具： Cline 接入自訂 API · Codex 接入自訂 API.

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