OpenCode 这玩意儿最近挺火。GitHub 上 17 万星月活 750 万支持 75 种以上模型提供商。但很多人装完之后卡在第一步模型怎么配API Key 往哪放这篇文章不扯概念只说步骤。目标是让你在 15 分钟内用 Ollama 跑起本地模型让 OpenCode 真正干活。一、Ollama先把本地模型跑起来Ollama 是目前最流行的本地大模型部署工具能把模型打包成标准的 OpenAI 兼容接口。说白了就是让你在本地跑 Llama、Qwen、DeepSeek 这些开源模型不用掏钱买 API。1.1 安装 Ollama各系统命令不一样macOSbrew install ollamaLinuxcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows去官网下载安装包或者用 WSL2 跑 Linux 那套。装完之后验证一下ollama --version1.2 拉取模型Ollama 的模型仓库里东西不少。挑一个适合你硬件的# 7B 参数级别8GB 显存差不多够用 ollama pull qwen3.5 # 或者 Llama 系列 ollama pull llama3.2 # 代码专用 ollama pull codellama:7bOpenCode 对上下文长度有硬性要求——至少 64k。拉模型的时候留意一下这个参数太小的话 OpenCode 用不了。下载完成后确认一下ollama list1.3 启动服务Ollama 安装后会默认在后台跑着监听http://localhost:11434。不放心的话手动启一下ollama serve默认端口是 11434后面配置 OpenCode 的时候要用到。二、OpenCode安装与配置2.1 安装 OpenCode前提Node.js 18 及以上。三种装法挑一个npm 全局安装推荐npm install -g opencode-ai一键脚本curl -fsSL https://opencode.ai/install | bashHomebrewmacOS/Linuxbrew install sst/tap/opencode验证opencode --version2.2 配置 Ollama 作为模型提供方OpenCode 的配置文件有两个位置项目级项目根目录下的opencode.json全局级~/.config/opencode/opencode.json推荐用全局配置省得每个项目都配一遍。方式一手动配置推荐更可控编辑~/.config/opencode/opencode.json{ $schema: https://opencode.ai/config.json, provider: { ollama: { npm: ai-sdk/openai-compatible, name: Ollama, options: { baseURL: http://localhost:11434/v1 }, models: { qwen3.5: { name: qwen3.5 }, llama3.2: { name: llama3.2 }, codellama: { name: codellama:7b } } } } }baseURL指向 Ollama 的 OpenAI 兼容端点。models下面列出你想用的模型名字要和ollama list里看到的一致。方式二用官方插件自动发现模型不想手写模型列表装个插件自动发现npm install -g opencode-local-ollama然后在配置文件里加上{ plugin: [opencode-local-ollama] }重启 OpenCode敲/models就能看到所有 Ollama 里已下载的模型自动注册为ollama/模型名。插件默认连接http://localhost:11434也可以通过环境变量OLLAMA_HOST或插件选项修改。方式三ollama launch一键启动最省事Ollama 0.15 以上版本支持一条命令搞定ollama launch opencode会交互式地让你选模型然后自动拉起 OpenCode。不需要手动配配置文件。2.3 验证配置启动 OpenCodeopencode进去之后输入/models应该能看到你配置的模型出现在列表里。选中一个就可以开始用了。如果看不到模型检查几件事Ollama 服务是否在跑curl http://localhost:11434/api/tags配置文件路径对不对baseURL是不是http://localhost:11434/v1注意末尾的/v1三、进阶配置3.1 远程 Ollama 服务器如果模型跑在另一台机器上比如一台带 GPU 的服务器改一下baseURL就行options: { baseURL: http://192.168.1.100:11434/v1 }或者用环境变量export OLLAMA_HOSThttp://192.168.1.100:11434安全提醒别把 Ollama 服务直接暴露到公网。用 SSH 隧道或者内网隔离。3.2 上下文长度调优OpenCode 要求 64k 以上的上下文。Ollama 的模型元数据里标的上下文窗口可能很大比如 131072但实际运行时num_ctx可能小得多。如果用的是opencode-local-ollama插件可以显式指定上下文长度{ plugin: [ [ opencode-local-ollama, { context: 65536, output: 4096 } ] ] }3.3 权限控制本地模型跑起来之后有个坑要注意OpenCode 的工具能读文件、写文件、执行 Shell 命令。本地模型响应快你可能迭代着迭代着就忘了自己给过什么权限。建议在配置里把高风险操作设成需要人工确认别图省事全自动。四、常见问题QOpenCode 启动后看不到 Ollama 模型A先确认 Ollama 在跑curl http://localhost:11434/api/tags。能返回模型列表就说明服务正常。然后检查baseURL是否包含/v1。Q模型跑起来很慢A本地模型吃硬件。7B 模型至少需要 8GB 显存量化版本如 Q4可以降低门槛。另外检查一下上下文长度是不是设得太大了。QWindows 上各种报错A官方推荐用 WSL2。Windows 原生终端对路径和权限的处理有些兼容性问题WSL 里跑省心很多。Qollama launch opencode和手动配置有什么区别Aollama launch是 Ollama 提供的快捷方式用内联配置启动 OpenCode不会覆盖你已有的opencode.json。适合快速试玩长期用还是建议手动配。五、总结整个流程捋下来就是三步装 Ollama拉模型确保服务在11434端口跑着装 OpenCode配opencode.json指向 Ollama 的/v1端点启动 OpenCode/models选模型开干本地模型跑起来之后OpenCode 就是一个完全离线的 AI 编码 Agent。代码、对话记录全在本地不上传任何东西到云端。对于处理敏感代码或者网络受限的场景这套组合拳比用云 API 踏实得多。