私有化模型配置指南：OpenCode 内网部署与 API 密钥设置

最近想在内部网络环境里用一下 OpenCode，但内网只能访问自建的私有模型，配置环节比预想中绕了一些，踩过坑后总算跑通了，赶紧把关键点记录下来分享给大家。

API 地址与模型配置

配置文件路径：~/.config/opencode/opencode.json

{
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "provider": {
      "easyops-llm": {
        "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
        "name": "easyops llm",
        "options": {
          "baseURL": "http://xx.xx.xx:port/v1"
        },
        "models": {
          "Qwen35-35B": {
            "name": "Qwen35-35B",
            "limit": {
              "context": 32768,
              "input": 20000,
              "output": 12768
            }
          }
        }
      }
    }
}

这里把 baseURL 指向你私有化 API 的实际地址与端口，模型信息按需调整即可。

API Key 配置

配置文件路径：~/.local/share/opencode/auth.json

{
  "easyops-llm": {
    "type": "api",
    "key": "你的 API Key"
  }
}

这个文件存放鉴权用的 Key，记得把字段里的 你的 API Key 替换为真实的密钥，并注意设置好文件权限，避免泄露。

由于 OpenCode 这类编程助手自带的系统提示词本身就很长，又需要维持多轮对话上下文，在选型时最好挑参数量稍大的模型——像上面例子中 35B 规模的模型就比较合适，效果会稳定得多。当然，大家也可以结合自己的硬件资源和对延迟的要求，多对比几款大参数模型的表现。

整个配置流程其实就是两步：让客户端知道去哪找模型、然后带上合法的身份凭证。看起来不复杂，但如果是内网私有化部署，相关的网络策略、模型名称对齐这些细节最容易耽误时间，希望这份技术文档能帮你少走些弯路。如果在云栈社区里碰到类似场景，也欢迎一起交流排坑经验。