clone/opencode
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/anomalyco/opencode.git synced 2026-04-24 14:55:19 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
8f39c4bfff1b30acfa1600d7e9763139cc1f0000
opencode/packages/web/src/content/docs/it/providers.mdx
Adam e1e18c7abd chore(docs): i18n sync (#15417)
2026-02-28 15:27:11 -06:00

1931 lines
45 KiB
Plaintext
Raw Blame History

---
title: Provider
description: Usa qualsiasi provider LLM in OpenCode.
---
import config from "../../../../config.mjs"
export const console = config.console
OpenCode usa [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) e [Models.dev](https://models.dev) per supportare **oltre 75 provider LLM** e anche modelli locali.
Per aggiungere un provider devi:
1. Aggiungere le API key del provider con il comando `/connect`.
2. Configurare il provider nella configurazione di OpenCode.
---
### Credenziali
Quando aggiungi le API key di un provider con `/connect`, vengono salvate
in `~/.local/share/opencode/auth.json`.
---
### Configurazione
Puoi personalizzare i provider tramite la sezione `provider` nella
configurazione di OpenCode.
---
#### URL base
Puoi personalizzare l'URL base per qualsiasi provider impostando l'opzione `baseURL`. E utile quando usi servizi proxy o endpoint personalizzati.
```json title="opencode.json" {6}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"anthropic": {
"options": {
"baseURL": "https://api.anthropic.com/v1"
}
}
}
}
```
---
## OpenCode Zen
OpenCode Zen e una lista di modelli forniti dal team OpenCode, testati e
verificati per funzionare bene con OpenCode. [Scopri di piu](/docs/zen).
:::tip
Se sei all'inizio, ti consigliamo di partire da OpenCode Zen.
:::
1. Esegui `/connect` nella TUI, seleziona opencode e vai su [opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth).
```txt
/connect
```
2. Accedi, aggiungi i dati di fatturazione e copia la tua API key.
3. Incolla la tua API key.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui `/models` nella TUI per vedere la lista di modelli consigliati.
```txt
/models
```
Funziona come qualsiasi altro provider in OpenCode ed e totalmente opzionale.
---
## Elenco
Vediamo alcuni provider nel dettaglio. Se vuoi aggiungerne uno
all'elenco, apri pure una PR.
:::note
Non vedi un provider qui? Invia una PR.
:::
---
### 302.AI
1. Vai alla [console di 302.AI](https://302.ai/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **302.AI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di 302.AI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
---
### Amazon Bedrock
Per usare Amazon Bedrock con OpenCode:
1. Vai al **Model catalog** nella console Amazon Bedrock e richiedi
accesso ai modelli che vuoi usare.
:::tip
Devi avere accesso al modello che vuoi in Amazon Bedrock.
:::
2. **Configura l'autenticazione** usando uno dei seguenti metodi:
***
#### Variabili d'ambiente (Avvio rapido)
Imposta una di queste variabili d'ambiente mentre esegui opencode:
```bash
# Option 1: Using AWS access keys
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
# Option 2: Using named AWS profile
AWS_PROFILE=my-profile opencode
# Option 3: Using Bedrock bearer token
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
```
Oppure aggiungile al tuo profilo bash:
```bash title="~/.bash_profile"
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
export AWS_REGION=us-east-1
```
***
#### File di configurazione (Consigliato)
Per configurazione specifica del progetto o persistente, usa `opencode.json`:
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"amazon-bedrock": {
"options": {
"region": "us-east-1",
"profile": "my-aws-profile"
}
}
}
}
```
**Opzioni disponibili:**
- `region` - Regione AWS (ad es. `us-east-1`, `eu-west-1`)
- `profile` - Profilo AWS nominato da `~/.aws/credentials`
- `endpoint` - URL endpoint personalizzato per VPC endpoints (alias per l'opzione generica `baseURL`)
:::tip
Le opzioni del file di configurazione hanno la precedenza sulle variabili d'ambiente.
:::
***
#### Avanzato: VPC Endpoints
Se stai usando VPC endpoints per Bedrock:
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"amazon-bedrock": {
"options": {
"region": "us-east-1",
"profile": "production",
"endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
}
}
}
}
```
:::note
L'opzione `endpoint` è un alias per l'opzione generica `baseURL`, usando terminologia specifica AWS. Se vengono specificati sia `endpoint` sia `baseURL`, `endpoint` ha la precedenza.
:::
***
#### Metodi di autenticazione
- **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: Crea un utente IAM e genera chiavi di accesso nella Console AWS
- **`AWS_PROFILE`**: Usa profili nominati da `~/.aws/credentials`. Configura prima con `aws configure --profile my-profile` o `aws sso login`
- **`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`**: Genera chiavi API a lungo termine dalla console Amazon Bedrock
- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: Per EKS IRSA (IAM Roles for Service Accounts) o altri ambienti Kubernetes con federazione OIDC. Queste variabili d'ambiente vengono iniettate automaticamente da Kubernetes quando usi le annotazioni del service account.
***
#### Precedenza autenticazione
Amazon Bedrock usa la seguente priorità di autenticazione:
1. **Bearer Token** - Variabile d'ambiente `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` o token dal comando `/connect`
2. **AWS Credential Chain** - Profilo, chiavi di accesso, credenziali condivise, ruoli IAM, Web Identity Tokens (EKS IRSA), metadati istanza
:::note
Quando è impostato un bearer token (tramite `/connect` o `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`), ha la precedenza su tutti i metodi di credenziali AWS inclusi i profili configurati.
:::
3. Esegui il comando `/models` per selezionare il modello che vuoi.
```txt
/models
```
:::note
Per profili di inferenza personalizzati, usa il nome del modello e del provider nella chiave e imposta la proprietà `id` all'arn. Questo assicura una cache corretta.
:::
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"amazon-bedrock": {
// ...
"models": {
"anthropic-claude-sonnet-4.5": {
"id": "arn:aws:bedrock:us-east-1:xxx:application-inference-profile/yyy"
}
}
}
}
}
```
---
### Anthropic
1. Una volta registrato, esegui il comando `/connect` e seleziona Anthropic.
```txt
/connect
```
2. Qui puoi selezionare l'opzione **Claude Pro/Max**: aprirà il tuo browser
e ti chiederà di autenticarti.
```txt
┌ Select auth method
│
│ Claude Pro/Max
│ Create an API Key
│ Manually enter API Key
└
```
3. Ora tutti i modelli Anthropic dovrebbero essere disponibili quando usi il comando `/models`.
```txt
/models
```
:::info
L'uso dell'abbonamento Claude Pro/Max in OpenCode non è ufficialmente supportato da [Anthropic](https://anthropic.com).
:::
##### Usare chiavi API
Puoi anche selezionare **Create an API Key** se non hai un abbonamento Pro/Max. Aprirà il browser, ti chiederà di accedere ad Anthropic e ti darà un codice da incollare nel terminale.
Oppure se hai già una chiave API, puoi selezionare **Manually enter API Key** e incollarla nel terminale.
---
### Azure OpenAI
:::note
Se incontri errori "I'm sorry, but I cannot assist with that request", prova a cambiare il filtro contenuti da **DefaultV2** a **Default** nella tua risorsa Azure.
:::
1. Vai al [portale Azure](https://portal.azure.com/) e crea una risorsa **Azure OpenAI**. Ti serviranno:
- **Resource name**: Diventa parte del tuo endpoint API (`https://RESOURCE_NAME.openai.azure.com/`)
- **API key**: O `KEY 1` o `KEY 2` dalla tua risorsa
2. Vai su [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) e fai il deploy di un modello.
:::note
Il nome del deployment deve corrispondere al nome del modello affinché opencode funzioni correttamente.
:::
3. Esegui il comando `/connect` e cerca **Azure**.
```txt
/connect
```
4. Inserisci la tua chiave API.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
5. Imposta il nome della risorsa come variabile d'ambiente:
```bash
AZURE_RESOURCE_NAME=XXX opencode
```
Oppure aggiungilo al tuo profilo bash:
```bash title="~/.bash_profile"
export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
```
6. Esegui il comando `/models` per selezionare il tuo modello deployato.
```txt
/models
```
---
### Azure Cognitive Services
1. Vai al [portale Azure](https://portal.azure.com/) e crea una risorsa **Azure OpenAI**. Ti serviranno:
- **Resource name**: Diventa parte del tuo endpoint API (`https://AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`)
- **API key**: O `KEY 1` o `KEY 2` dalla tua risorsa
2. Vai su [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) e fai il deploy di un modello.
:::note
Il nome del deployment deve corrispondere al nome del modello affinché opencode funzioni correttamente.
:::
3. Esegui il comando `/connect` e cerca **Azure Cognitive Services**.
```txt
/connect
```
4. Inserisci la tua chiave API.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
5. Imposta il nome della risorsa come variabile d'ambiente:
```bash
AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX opencode
```
Oppure aggiungilo al tuo profilo bash:
```bash title="~/.bash_profile"
export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
```
6. Esegui il comando `/models` per selezionare il tuo modello deployato.
```txt
/models
```
---
### Baseten
1. Vai su [Baseten](https://app.baseten.co/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Baseten**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Baseten.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
---
### Cerebras
1. Vai alla [console di Cerebras](https://inference.cerebras.ai/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Cerebras**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Cerebras.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Qwen 3 Coder 480B_.
```txt
/models
```
---
### Cloudflare AI Gateway
Cloudflare AI Gateway ti permette di accedere a modelli di OpenAI, Anthropic, Workers AI e altri tramite un endpoint unificato. Con la [fatturazione unificata](https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/unified-billing/) non hai bisogno di chiavi API separate per ogni provider.
1. Vai alla [dashboard di Cloudflare](https://dash.cloudflare.com/), naviga in **AI** > **AI Gateway** e crea un nuovo gateway.
2. Imposta il tuo Account ID e Gateway ID come variabili d'ambiente.
```bash title="~/.bash_profile"
export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=your-32-character-account-id
export CLOUDFLARE_GATEWAY_ID=your-gateway-id
```
3. Esegui il comando `/connect` e cerca **Cloudflare AI Gateway**.
```txt
/connect
```
4. Inserisci il tuo API token di Cloudflare.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
Oppure impostalo come variabile d'ambiente.
```bash title="~/.bash_profile"
export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
```
5. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
Puoi anche aggiungere modelli tramite la tua configurazione di opencode.
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"cloudflare-ai-gateway": {
"models": {
"openai/gpt-4o": {},
"anthropic/claude-sonnet-4": {}
}
}
}
}
```
---
### Cortecs
1. Vai alla [console di Cortecs](https://cortecs.ai/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Cortecs**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Cortecs.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Kimi K2 Instruct_.
```txt
/models
```
---
### DeepSeek
1. Vai alla [console di DeepSeek](https://platform.deepseek.com/), crea un account e clicca **Create new API key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **DeepSeek**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di DeepSeek.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello DeepSeek come _DeepSeek Reasoner_.
```txt
/models
```
---
### Deep Infra
1. Vai alla [dashboard di Deep Infra](https://deepinfra.com/dash), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Deep Infra**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Deep Infra.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
---
### Firmware
1. Vai alla [dashboard di Firmware](https://app.firmware.ai/signup), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Firmware**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Firmware.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
---
### Fireworks AI
1. Vai alla [console di Fireworks AI](https://app.fireworks.ai/), crea un account e clicca **Create API Key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Fireworks AI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Fireworks AI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Kimi K2 Instruct_.
```txt
/models
```
---
### GitLab Duo
GitLab Duo fornisce una chat agentic basata su AI con capacità di chiamata strumenti nativa tramite il proxy Anthropic di GitLab.
1. Esegui il comando `/connect` e seleziona GitLab.
```txt
/connect
```
2. Scegli il tuo metodo di autenticazione:
```txt
┌ Select auth method
│
│ OAuth (Recommended)
│ Personal Access Token
└
```
#### Usando OAuth (Consigliato)
Seleziona **OAuth** e il tuo browser si aprirà per l'autorizzazione.
#### Usando Personal Access Token
1. Vai a [GitLab User Settings > Access Tokens](https://gitlab.com/-/user_settings/personal_access_tokens)
2. Clicca **Add new token**
3. Nome: `OpenCode`, Scopes: `api`
4. Copia il token (inizia con `glpat-`)
5. Inseriscilo nel terminale
3. Esegui il comando `/models` per vedere i modelli disponibili.
```txt
/models
```
Sono disponibili tre modelli basati su Claude:
- **duo-chat-haiku-4-5** (Default) - Risposte veloci per task rapidi
- **duo-chat-sonnet-4-5** - Prestazioni bilanciate per la maggior parte dei flussi di lavoro
- **duo-chat-opus-4-5** - Più capace per analisi complesse
:::note
Puoi anche specificare la variabile d'ambiente 'GITLAB_TOKEN' se non vuoi
salvare il token nello storage di auth di opencode.
:::
##### GitLab Self-Hosted
:::note[nota di compliance]
OpenCode usa un modello piccolo per alcuni task AI come generare il titolo della sessione.
È configurato per usare gpt-5-nano di default, ospitato da Zen. Per bloccare OpenCode
a usare solo la tua istanza GitLab self-hosted, aggiungi quanto segue al tuo
file `opencode.json`. Si raccomanda anche di disabilitare la condivisione sessioni.
```json
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5",
"share": "disabled"
}
```
:::
Per istanze GitLab self-hosted:
```bash
export GITLAB_INSTANCE_URL=https://gitlab.company.com
export GITLAB_TOKEN=glpat-...
```
Se la tua istanza esegue un AI Gateway personalizzato:
```bash
GITLAB_AI_GATEWAY_URL=https://ai-gateway.company.com
```
Oppure aggiungi al tuo profilo bash:
```bash title="~/.bash_profile"
export GITLAB_INSTANCE_URL=https://gitlab.company.com
export GITLAB_AI_GATEWAY_URL=https://ai-gateway.company.com
export GITLAB_TOKEN=glpat-...
```
:::note
Il tuo amministratore GitLab deve abilitare quanto segue:
1. [Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/) per l'utente, gruppo o istanza
2. Feature flags (via Rails console):
- `agent_platform_claude_code`
- `third_party_agents_enabled`
:::
##### OAuth per istanze Self-Hosted
Per far funzionare OAuth per la tua istanza self-hosted, devi creare
una nuova applicazione (Settings → Applications) con l'
URL di callback `http://127.0.0.1:8080/callback` e i seguenti scope:
- api (Accedi all'API per tuo conto)
- read_user (Leggi le tue informazioni personali)
- read_repository (Consenti accesso in sola lettura al repository)
Poi esponi l'ID applicazione come variabile d'ambiente:
```bash
export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here
```
Maggior documentazione sulla homepage di [opencode-gitlab-auth](https://www.npmjs.com/package/@gitlab/opencode-gitlab-auth).
##### Configurazione
Personalizza tramite `opencode.json`:
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"gitlab": {
"options": {
"instanceUrl": "https://gitlab.com",
"featureFlags": {
"duo_agent_platform_agentic_chat": true,
"duo_agent_platform": true
}
}
}
}
}
```
##### Strumenti API GitLab (Opzionale, ma altamente raccomandato)
Per accedere agli strumenti GitLab (merge requests, issues, pipelines, CI/CD, ecc.):
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"plugin": ["@gitlab/opencode-gitlab-plugin"]
}
```
Questo plugin offre funzionalita complete per la gestione dei repository GitLab, incluse revisioni delle MR, tracciamento dei problemi, monitoraggio delle pipeline e altro.
---
### GitHub Copilot
Per usare il tuo abbonamento GitHub Copilot con opencode:
:::note
Alcuni modelli potrebbero richiedere un [abbonamento Pro+](https://github.com/features/copilot/plans) per essere utilizzati.
Alcuni modelli devono essere abilitati manualmente nelle tue [impostazioni GitHub Copilot](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use).
:::
1. Esegui il comando `/connect` e cerca GitHub Copilot.
```txt
/connect
```
2. Vai su [github.com/login/device](https://github.com/login/device) e inserisci il codice.
```txt
┌ Login with GitHub Copilot
│
│ https://github.com/login/device
│
│ Enter code: 8F43-6FCF
│
│ └ Waiting for authorization...
```
3. Ora esegui il comando `/models` per selezionare il modello che vuoi.
```txt
/models
```
---
### Google Vertex AI
Per usare Google Vertex AI con OpenCode:
1. Vai al **Model Garden** nella Google Cloud Console e controlla i
modelli disponibili nella tua regione.
:::note
Devi avere un progetto Google Cloud con l'API Vertex AI abilitata.
:::
2. Imposta le variabili d'ambiente richieste:
- `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`: Il tuo ID progetto Google Cloud
- `VERTEX_LOCATION` (opzionale): La regione per Vertex AI (predefinito `global`)
- Autenticazione (scegline una):
- `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Percorso al file JSON della chiave del tuo service account
- Autenticati usando la CLI gcloud: `gcloud auth application-default login`
Impostale mentre esegui opencode.
```bash
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
```
Oppure aggiungile al tuo profilo bash.
```bash title="~/.bash_profile"
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
export VERTEX_LOCATION=global
```
:::tip
La regione `global` migliora la disponibilità e riduce gli errori senza costi extra. Usa endpoint regionali (ad es. `us-central1`) per requisiti di residenza dei dati. [Scopri di più](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints)
:::
3. Esegui il comando `/models` per selezionare il modello che vuoi.
```txt
/models
```
---
### Groq
1. Vai alla [console di Groq](https://console.groq.com/), clicca **Create API Key** e copia la chiave.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca Groq.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la chiave API per il provider.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare quello che vuoi.
```txt
/models
```
---
### Hugging Face
[Hugging Face Inference Providers](https://huggingface.co/docs/inference-providers) fornisce accesso a modelli open supportati da 17+ provider.
1. Vai alle [impostazioni di Hugging Face](https://huggingface.co/settings/tokens/new?ownUserPermissions=inference.serverless.write&tokenType=fineGrained) per creare un token con il permesso di effettuare chiamate agli Inference Providers.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Hugging Face**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci il tuo token Hugging Face.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Kimi-K2-Instruct_ o _GLM-4.6_.
```txt
/models
```
---
### Helicone
[Helicone](https://helicone.ai) è una piattaforma di osservabilità LLM che fornisce logging, monitoraggio e analisi per le tue applicazioni AI. L'AI Gateway di Helicone instrada automaticamente le tue richieste al provider appropriato in base al modello.
1. Vai su [Helicone](https://helicone.ai), crea un account e genera una chiave API dalla tua dashboard.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Helicone**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Helicone.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
Per altri provider e funzionalità avanzate come caching e rate limiting, controlla la [documentazione di Helicone](https://docs.helicone.ai).
#### Config opzionali
Nel caso vedessi una funzionalità o un modello di Helicone che non viene configurato automaticamente da opencode, puoi sempre configurarlo tu stesso.
Ecco la [Model Directory di Helicone](https://helicone.ai/models), ti servirà per recuperare gli ID dei modelli che vuoi aggiungere.
```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"helicone": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "Helicone",
"options": {
"baseURL": "https://ai-gateway.helicone.ai",
},
"models": {
"gpt-4o": {
// Model ID (from Helicone's model directory page)
"name": "GPT-4o", // Your own custom name for the model
},
"claude-sonnet-4-20250514": {
"name": "Claude Sonnet 4",
},
},
},
},
}
```
#### Header personalizzati
Helicone supporta header personalizzati per funzionalità come caching, user tracking e gestione sessioni. Aggiungili alla configurazione del provider usando `options.headers`:
```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"helicone": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "Helicone",
"options": {
"baseURL": "https://ai-gateway.helicone.ai",
"headers": {
"Helicone-Cache-Enabled": "true",
"Helicone-User-Id": "opencode",
},
},
},
},
}
```
##### Tracciamento sessioni
La funzionalità [Sessions](https://docs.helicone.ai/features/sessions) di Helicone ti permette di raggruppare richieste LLM correlate. Usa il plugin [opencode-helicone-session](https://github.com/H2Shami/opencode-helicone-session) per loggare automaticamente ogni conversazione di OpenCode come una sessione in Helicone.
```bash
npm install -g opencode-helicone-session
```
Aggiungilo alla tua configurazione.
```json title="opencode.json"
{
"plugin": ["opencode-helicone-session"]
}
```
Il plugin inietta gli header `Helicone-Session-Id` e `Helicone-Session-Name` nelle tue richieste. Nella pagina Sessions di Helicone, vedrai ogni conversazione di OpenCode elencata come sessione separata.
##### Header Helicone comuni
| Header | Descrizione |
| -------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
| `Helicone-Cache-Enabled` | Abilita response caching (`true`/`false`) |
| `Helicone-User-Id` | Traccia metriche per utente |
| `Helicone-Property-[Name]` | Aggiungi proprietà personalizzate (ad es. `Helicone-Property-Environment`) |
| `Helicone-Prompt-Id` | Associa richieste con versioni dei prompt |
Vedi la [Helicone Header Directory](https://docs.helicone.ai/helicone-headers/header-directory) per tutti gli header disponibili.
---
### llama.cpp
Puoi configurare opencode per usare modelli locali tramite l'utility llama-server di [llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)
```json title="opencode.json" "llama.cpp" {5, 6, 8, 10-15}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"llama.cpp": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "llama-server (local)",
"options": {
"baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1"
},
"models": {
"qwen3-coder:a3b": {
"name": "Qwen3-Coder: a3b-30b (local)",
"limit": {
"context": 128000,
"output": 65536
}
}
}
}
}
}
```
In questo esempio:
- `llama.cpp` è l'ID provider personalizzato. Può essere qualsiasi stringa tu voglia.
- `npm` specifica il pacchetto da usare per questo provider. Qui, `@ai-sdk/openai-compatible` è usato per qualsiasi API OpenAI-compatible.
- `name` è il nome visualizzato per il provider nella UI.
- `options.baseURL` è l'endpoint per il server locale.
- `models` è una mappa di ID modello e relative configurazioni. Il nome del modello verrà visualizzato nella lista di selezione modelli.
---
### IO.NET
IO.NET offre 17 modelli ottimizzati per vari casi d'uso:
1. Vai alla [console di IO.NET](https://ai.io.net/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **IO.NET**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di IO.NET.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
---
### LM Studio
Puoi configurare opencode per usare modelli locali tramite LM Studio.
```json title="opencode.json" "lmstudio" {5, 6, 8, 10-14}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (local)",
"options": {
"baseURL": "http://127.0.0.1:1234/v1"
},
"models": {
"google/gemma-3n-e4b": {
"name": "Gemma 3n-e4b (local)"
}
}
}
}
}
```
In questo esempio:
- `lmstudio` è l'ID provider personalizzato. Può essere qualsiasi stringa tu voglia.
- `npm` specifica il pacchetto da usare per questo provider. Qui, `@ai-sdk/openai-compatible` è usato per qualsiasi API OpenAI-compatible.
- `name` è il nome visualizzato per il provider nella UI.
- `options.baseURL` è l'endpoint per il server locale.
- `models` è una mappa di ID modello e relative configurazioni. Il nome del modello verrà visualizzato nella lista di selezione modelli.
---
### Moonshot AI
Per usare Kimi K2 di Moonshot AI:
1. Vai alla [console di Moonshot AI](https://platform.moonshot.ai/console), crea un account e clicca **Create API key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Moonshot AI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Moonshot.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare _Kimi K2_.
```txt
/models
```
---
### MiniMax
1. Vai alla [MiniMax API Console](https://platform.minimax.io/login), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **MiniMax**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di MiniMax.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _M2.1_.
```txt
/models
```
---
### Nebius Token Factory
1. Vai alla [console di Nebius Token Factory](https://tokenfactory.nebius.com/), crea un account e clicca **Add Key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Nebius Token Factory**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Nebius Token Factory.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Kimi K2 Instruct_.
```txt
/models
```
---
### Ollama
Puoi configurare opencode per usare modelli locali tramite Ollama.
:::tip
Ollama può auto-configurarsi per OpenCode. Vedi la [documentazione di integrazione Ollama](https://docs.ollama.com/integrations/opencode) per dettagli.
:::
```json title="opencode.json" "ollama" {5, 6, 8, 10-14}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"ollama": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "Ollama (local)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:11434/v1"
},
"models": {
"llama2": {
"name": "Llama 2"
}
}
}
}
}
```
In questo esempio:
- `ollama` è l'ID provider personalizzato. Può essere qualsiasi stringa tu voglia.
- `npm` specifica il pacchetto da usare per questo provider. Qui, `@ai-sdk/openai-compatible` è usato per qualsiasi API OpenAI-compatible.
- `name` è il nome visualizzato per il provider nella UI.
- `options.baseURL` è l'endpoint per il server locale.
- `models` è una mappa di ID modello e relative configurazioni. Il nome del modello verrà visualizzato nella lista di selezione modelli.
:::tip
Se le chiamate agli strumenti non funzionano, prova ad aumentare `num_ctx` in Ollama. Inizia da circa 16k - 32k.
:::
---
### Ollama Cloud
Per usare Ollama Cloud con OpenCode:
1. Vai su [https://ollama.com/](https://ollama.com/) e accedi o crea un account.
2. Naviga in **Settings** > **Keys** e clicca **Add API Key** per generare una nuova chiave API.
3. Copia la chiave API da usare in OpenCode.
4. Esegui il comando `/connect` e cerca **Ollama Cloud**.
```txt
/connect
```
5. Inserisci la tua chiave API di Ollama Cloud.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
6. **Importante**: Prima di usare modelli cloud in OpenCode, devi scaricare le informazioni del modello localmente:
```bash
ollama pull gpt-oss:20b-cloud
```
7. Esegui il comando `/models` per selezionare il tuo modello Ollama Cloud.
```txt
/models
```
---
### OpenAI
Consigliamo di iscriversi a [ChatGPT Plus o Pro](https://chatgpt.com/pricing).
1. Una volta iscritto, esegui il comando `/connect` e seleziona OpenAI.
```txt
/connect
```
2. Qui puoi selezionare l'opzione **ChatGPT Plus/Pro**: aprirà il tuo browser
e ti chiederà di autenticarti.
```txt
┌ Select auth method
│
│ ChatGPT Plus/Pro
│ Manually enter API Key
└
```
3. Ora tutti i modelli OpenAI dovrebbero essere disponibili quando usi il comando `/models`.
```txt
/models
```
##### Usare chiavi API
Se hai già una chiave API, puoi selezionare **Manually enter API Key** e incollarla nel terminale.
---
### OpenCode Zen
OpenCode Zen è una lista di modelli testati e verificati forniti dal team OpenCode. [Scopri di più](/docs/zen).
1. Accedi a **<a href={console}>OpenCode Zen</a>** e clicca **Create API Key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **OpenCode Zen**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di OpenCode.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Qwen 3 Coder 480B_.
```txt
/models
```
---
### OpenRouter
1. Vai alla [dashboard di OpenRouter](https://openrouter.ai/settings/keys), clicca **Create API Key** e copia la chiave.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca OpenRouter.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la chiave API per il provider.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Molti modelli OpenRouter sono precaricati di default, esegui il comando `/models` per selezionare quello che vuoi.
```txt
/models
```
Puoi anche aggiungere modelli addizionali tramite la tua configurazione di opencode.
```json title="opencode.json" {6}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"openrouter": {
"models": {
"somecoolnewmodel": {}
}
}
}
}
```
5. Puoi anche personalizzarli tramite la configurazione di opencode. Ecco un esempio di specifica di un provider
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"openrouter": {
"models": {
"moonshotai/kimi-k2": {
"options": {
"provider": {
"order": ["baseten"],
"allow_fallbacks": false
}
}
}
}
}
}
}
```
---
### SAP AI Core
SAP AI Core fornisce accesso a oltre 40 modelli di OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, Mistral e AI21 tramite una piattaforma unificata.
1. Vai al tuo [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/), naviga nella tua istanza di servizio SAP AI Core e crea una service key.
:::tip
La service key è un oggetto JSON contenente `clientid`, `clientsecret`, `url` e `serviceurls.AI_API_URL`. Puoi trovare la tua istanza AI Core sotto **Services** > **Instances and Subscriptions** nel BTP Cockpit.
:::
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **SAP AI Core**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci il JSON della tua service key.
```txt
┌ Service key
│
│
└ enter
```
Oppure imposta la variabile d'ambiente `AICORE_SERVICE_KEY`:
```bash
AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
```
Oppure aggiungila al tuo profilo bash:
```bash title="~/.bash_profile"
export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
```
4. Facoltativamente imposta deployment ID e resource group:
```bash
AICORE_DEPLOYMENT_ID=your-deployment-id AICORE_RESOURCE_GROUP=your-resource-group opencode
```
:::note
Queste impostazioni sono opzionali e dovrebbero essere configurate in base al tuo setup SAP AI Core.
:::
5. Esegui il comando `/models` per selezionare tra gli oltre 40 modelli disponibili.
```txt
/models
```
---
### STACKIT
STACKIT AI Model Serving fornisce un ambiente di hosting completamente gestito e sovrano per modelli AI, concentrandosi su LLM come Llama, Mistral e Qwen, con la massima sovranità dei dati su infrastruttura europea.
1. Vai al [Portale STACKIT](https://portal.stackit.cloud), naviga in **AI Model Serving** e crea un token di autenticazione per il tuo progetto.
:::tip
Devi avere un account cliente STACKIT, un account utente e un progetto prima di creare token di autenticazione.
:::
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **STACKIT**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci il tuo token di autenticazione STACKIT AI Model Serving.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare tra i modelli disponibili come _Qwen3-VL 235B_ o _Llama 3.3 70B_.
```txt
/models
```
---
### OVHcloud AI Endpoints
1. Vai al [pannello OVHcloud](https://ovh.com/manager). Naviga nella sezione `Public Cloud`, `AI & Machine Learning` > `AI Endpoints` e nella scheda `API Keys`, clicca **Create a new API key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **OVHcloud AI Endpoints**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di OVHcloud AI Endpoints.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _gpt-oss-120b_.
```txt
/models
```
---
### Scaleway
Per usare le [Scaleway Generative APIs](https://www.scaleway.com/en/docs/generative-apis/) con Opencode:
1. Vai alle [impostazioni IAM della Console Scaleway](https://console.scaleway.com/iam/api-keys) per generare una nuova chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Scaleway**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Scaleway.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _devstral-2-123b-instruct-2512_ o _gpt-oss-120b_.
```txt
/models
```
---
### Together AI
1. Vai alla [console di Together AI](https://api.together.ai), crea un account e clicca **Add Key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Together AI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Together AI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Kimi K2 Instruct_.
```txt
/models
```
---
### Venice AI
1. Vai alla [console di Venice AI](https://venice.ai), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Venice AI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Venice AI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Llama 3.3 70B_.
```txt
/models
```
---
### Vercel AI Gateway
Vercel AI Gateway ti permette di accedere a modelli di OpenAI, Anthropic, Google, xAI e altri tramite un endpoint unificato. I modelli sono offerti al prezzo di listino senza ricarichi.
1. Vai alla [dashboard Vercel](https://vercel.com/), naviga nella scheda **AI Gateway** e clicca **API keys** per creare una nuova chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Vercel AI Gateway**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di Vercel AI Gateway.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello.
```txt
/models
```
Puoi anche personalizzare i modelli tramite la tua configurazione di opencode. Ecco un esempio di come specificare l'ordine di routing dei provider.
```json title="opencode.json"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"vercel": {
"models": {
"anthropic/claude-sonnet-4": {
"options": {
"order": ["anthropic", "vertex"]
}
}
}
}
}
}
```
Alcune opzioni di routing utili:
| Opzione | Descrizione |
| ------------------- | --------------------------------------------------- |
| `order` | Sequenza di provider da provare |
| `only` | Restringi a provider specifici |
| `zeroDataRetention` | Usa solo provider con policy di zero data retention |
---
### xAI
1. Vai alla [console di xAI](https://console.x.ai/), crea un account e genera una chiave API.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **xAI**.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la tua chiave API di xAI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _Grok Beta_.
```txt
/models
```
---
### Z.AI
1. Vai alla [console API di Z.AI](https://z.ai/manage-apikey/apikey-list), crea un account e clicca **Create a new API key**.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca **Z.AI**.
```txt
/connect
```
Se sei iscritto al **GLM Coding Plan**, seleziona **Z.AI Coding Plan**.
3. Inserisci la tua chiave API di Z.AI.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Esegui il comando `/models` per selezionare un modello come _GLM-4.7_.
```txt
/models
```
---
### ZenMux
1. Vai alla [dashboard di ZenMux](https://zenmux.ai/settings/keys), clicca **Create API Key** e copia la chiave.
2. Esegui il comando `/connect` e cerca ZenMux.
```txt
/connect
```
3. Inserisci la chiave API per il provider.
```txt
┌ API key
│
│
└ enter
```
4. Molti modelli ZenMux sono precaricati di default, esegui il comando `/models` per selezionare quello che vuoi.
```txt
/models
```
Puoi anche aggiungere modelli addizionali tramite la tua configurazione di opencode.
```json title="opencode.json" {6}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"zenmux": {
"models": {
"somecoolnewmodel": {}
}
}
}
}
```
---
## Provider personalizzato
Per aggiungere qualsiasi provider **OpenAI-compatible** non elencato nel comando `/connect`:
:::tip
Puoi usare qualsiasi provider OpenAI-compatible con opencode. La maggior parte dei provider AI moderni offre API OpenAI-compatible.
:::
1. Esegui il comando `/connect` e scorri fino a **Other**.
```bash
$ /connect
┌ Add credential
│
◆ Select provider
│ ...
│ ● Other
└
```
2. Inserisci un ID univoco per il provider.
```bash
$ /connect
┌ Add credential
│
◇ Enter provider id
│ myprovider
└
```
:::note
Scegli un ID facile da ricordare, lo userai nel tuo file di configurazione.
:::
3. Inserisci la tua chiave API per il provider.
```bash
$ /connect
┌ Add credential
│
▲ This only stores a credential for myprovider - you will need to configure it in opencode.json, check the docs for examples.
│
◇ Enter your API key
│ sk-...
└
```
4. Crea o aggiorna il tuo file `opencode.json` nella directory del progetto:
```json title="opencode.json" ""myprovider"" {5-15}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"myprovider": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "My AI ProviderDisplay Name",
"options": {
"baseURL": "https://api.myprovider.com/v1"
},
"models": {
"my-model-name": {
"name": "My Model Display Name"
}
}
}
}
}
```
Ecco le opzioni di configurazione:
- **npm**: Pacchetto AI SDK da usare, `@ai-sdk/openai-compatible` per provider OpenAI-compatible
- **name**: Nome visualizzato nella UI.
- **models**: Modelli disponibili.
- **options.baseURL**: URL dell'endpoint API.
- **options.apiKey**: Opzionalmente imposta la chiave API, se non usi auth.
- **options.headers**: Opzionalmente imposta header personalizzati.
Maggiori dettagli sulle opzioni avanzate nell'esempio sotto.
5. Esegui il comando `/models`: il tuo provider personalizzato e i modelli appariranno nella lista di selezione.
---
##### Esempio
Ecco un esempio che imposta le opzioni `apiKey`, `headers` e `limit` del modello.
```json title="opencode.json" {9,11,17-20}
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"myprovider": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "My AI ProviderDisplay Name",
"options": {
"baseURL": "https://api.myprovider.com/v1",
"apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}",
"headers": {
"Authorization": "Bearer custom-token"
}
},
"models": {
"my-model-name": {
"name": "My Model Display Name",
"limit": {
"context": 200000,
"output": 65536
}
}
}
}
}
}
```
Dettagli configurazione:
- **apiKey**: Imposta usando la sintassi variabile `env`, [scopri di più](/docs/config#env-vars).
- **headers**: Header personalizzati inviati con ogni richiesta.
- **limit.context**: Massimi token di input accettati dal modello.
- **limit.output**: Massimi token che il modello può generare.
I campi `limit` permettono a OpenCode di capire quanto contesto rimane. I provider standard recuperano questi dati da models.dev automaticamente.
---
## Risoluzione dei problemi
Se hai problemi con la configurazione di un provider, controlla quanto segue:
1. **Controlla il setup auth**: Esegui `opencode auth list` per vedere se le credenziali
per il provider sono aggiunte alla tua configurazione.
Questo non si applica a provider come Amazon Bedrock, che si basano su variabili d'ambiente per l'autenticazione.
2. Per provider personalizzati, controlla la config di opencode e:
- Assicurati che l'ID provider usato nel comando `/connect` corrisponda all'ID nella tua config opencode.
- Che sia usato il pacchetto npm corretto per il provider. Per esempio, usa `@ai-sdk/cerebras` per Cerebras. E per tutti gli altri provider OpenAI-compatible, usa `@ai-sdk/openai-compatible`.
- Controlla che sia usato l'endpoint API corretto nel campo `options.baseURL`.
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