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OpenCode 接入自定义 API：配置、Claude、small_model 与真实花费

OpenCode 的服务商都写在 opencode.json 里，配置只有一个文件。让我们意外的是账单：只让 OpenCode 回一个词，它就发了两个请求、用了一万两千多个输入 token。我们用 OpenCode 1.19.0 在自己的网关上跑了三个模型，看清 token 花在哪、怎么省。

配置文件

把下面的内容写进 ~/.config/opencode/opencode.json（或项目里的 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": {}
      }
    }
  }
}

在控制台创建密钥，设成环境变量，比如 APICLAN_GPT_KEY。
models 里只列这把密钥所在分组的模型。本站每把密钥只属于一个分组，所以 GPT、DeepSeek、Claude 各需要一个服务商条目和一把密钥。
启动 opencode，输入 /models，选 APICLAN → gpt-6-astra。脚本里可以用 opencode run -m apiclan/gpt-6-astra "..."。

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

@ai-sdk/openai-compatible 只会在 baseURL 后面补 /chat/completions，别的都不加，所以 /v1 必须自己写上。少了它，OpenCode 只报一句 Not Found 就停了。

接入 Claude

在 provider 里再加一个服务商，用 Anthropic 的包，填 Claude 分组的密钥：

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

这里的 baseURL 同样要以 /v1 结尾：Anthropic 的包只补 /messages，我们实测只填 https://apiclan.us 会返回 404。这和 Claude Code 正好相反，Claude Code 的 ANTHROPIC_BASE_URL 不能带 /v1。

回一句话要花多少钱

我们在空项目里让 OpenCode「Reply with just OK」。每个模型都发了两个请求：一个给会话起标题，另一个才是真正的回答，里面带着 OpenCode 的系统提示和工具定义。

模型	请求数	输入 token（标题 + 回答）	总耗时	花费
`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 给 GPT 模型的系统提示（约 7,700 token）比给 DeepSeek 的（约 3,000）长得多，GPT 光起标题就用了 4,640 token。所以同一句「OK」，gpt-6-astra 的花费约是 deepseek-v4.1-flash 的 77 倍。测试于 2026 年 10 月 12 日，OpenCode 1.19.0，花费为我们网关的实际计费。

用 small_model 省掉额外开销

OpenCode 会用 small_model 做起标题这类杂活。把它指向一个便宜模型，单独放一个服务商：

"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 时，起标题的请求从 $0.0187 降到 $0.00003，整次一句话对话从 $0.050 降到 $0.031——每开一个新会话省 38%，回答内容不受影响。

一个小编程任务

每个模型做同一个任务：写 fizzbuzz.py 和对应的 pytest 测试，不运行任何命令。之后我们用 1～30 的正确结果逐一核对每个函数。

模型	请求数	总耗时	花费	正确	测试断言数
`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

三个模型都用三个请求写出了正确的代码。deepseek-v4.1-flash 最快，花费约为 gpt-6-astra 的 1/60；两个 DeepSeek 模型写的测试也更全。deepseek-v4-pro 最慢，因为它每一步都先推理。总耗时包含 OpenCode 自身几秒的启动时间。

常见报错

Not Found → baseURL 没带 /v1。
401 → 密钥错了，或者 apiKey 里引用的环境变量在启动 OpenCode 的终端里没有设置。
404 model_not_found (is not supported by any configured account in this group) → models 里写了不在密钥分组里的模型。
Bad Gateway（等了很久才报）→ 上游暂时不可用。OpenCode 会自己重试好几次才放弃，重新发一次就行。

其他编程工具： Cline 接入自定义 API · Codex 接入自定义 API.

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