Buckets:
| title: Modeller | |
| description: Konfigurere en LLM leverandør og modell. | |
| OpenCode bruker [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) og [Models.dev](https://models.dev) for å støtte **75+ LLM leverandører** og den støtter kjøring av lokale modeller. | |
| ## Leverandører | |
| De fleste populære leverandørene er forhåndslastet som standard. Hvis du har lagt til legitimasjonen for en leverandør gjennom kommandoen `/connect`, vil den være tilgjengelig når du starter OpenCode. | |
| Finn ut mer om [leverandører](/docs/providers). | |
| ## Velge en modell | |
| Når du har konfigurert leverandøren din, kan du velge modellen du ønsker ved å skrive inn: | |
| ```bash frame="none" | |
| /models | |
| ``` | |
| ## Anbefalte modeller | |
| Det er mange modeller der ute, med nye modeller som kommer ut hver uke. | |
| :::tip | |
| Vurder å bruke en av modellene vi anbefaler. | |
| ::: | |
| Imidlertid er det bare noen få av dem som er gode til både å generere kode og verktøykalling. | |
| Her er flere modeller som fungerer godt med OpenCode, uten spesiell rekkefølge. (Dette er ikke en uttømmende liste og er heller ikke nødvendigvis oppdatert): | |
| - GPT 5.2 | |
| - GPT 5.1 Codex | |
| - Claude Opus 4.5 | |
| - Claude Sonnet 4.5 | |
| - Minimax M2.1 | |
| - Gemini 3 Pro | |
| ## Angi en standard | |
| For å angi en av disse som standardmodell, kan du angi `model`-tasten i din | |
| OpenCode-konfigurasjon. | |
| ```json title="opencode.json" {3} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "model": "lmstudio/google/gemma-3n-e4b" | |
| } | |
| ``` | |
| Her er hele ID `provider_id/model_id`. For eksempel, hvis du bruker [OpenCode Zen](/docs/zen), vil du bruke `opencode/gpt-5.1-codex` for GPT 5.1 Codex. | |
| Hvis du har konfigurert en [egendefinert leverandør](/docs/providers#custom), er `provider_id` nøkkelen fra `provider`-delen av konfigurasjonen din, og `model_id` er nøkkelen fra `provider.models`. | |
| ## Konfigurer modeller | |
| Du kan konfigurere en modells alternativer globalt gjennom konfigurasjonen. | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {7-12,19-24} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "provider": { | |
| "openai": { | |
| "models": { | |
| "gpt-5": { | |
| "options": { | |
| "reasoningEffort": "high", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| "reasoningSummary": "auto", | |
| "include": ["reasoning.encrypted_content"], | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| "anthropic": { | |
| "models": { | |
| "claude-sonnet-4-5-20250929": { | |
| "options": { | |
| "thinking": { | |
| "type": "enabled", | |
| "budgetTokens": 16000, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| Her konfigurerer vi globale innstillinger for to innebygde modeller: `gpt-5` når de åpnes via `openai`-leverandøren, og `claude-sonnet-4-20250514` når de åpnes via `anthropic`-leverandøren. | |
| De innebygde leverandør- og modellnavnene finnes på [Models.dev](https://models.dev). | |
| Du kan også konfigurere disse alternativene for alle agenter du bruker. Agentkonfigurasjonen overstyrer alle globale alternativer her. [Finn ut mer](/docs/agents/#additional). | |
| Du kan også definere tilpassede varianter som utvider de innebygde. Varianter lar deg konfigurere forskjellige innstillinger for samme modell uten å opprette dupliserte oppføringer: | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {6-21} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "provider": { | |
| "opencode": { | |
| "models": { | |
| "gpt-5": { | |
| "variants": { | |
| "high": { | |
| "reasoningEffort": "high", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| "reasoningSummary": "auto", | |
| }, | |
| "low": { | |
| "reasoningEffort": "low", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| "reasoningSummary": "auto", | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| ## Varianter | |
| Mange modeller støtter flere varianter med forskjellige konfigurasjoner. opencode leveres med innebygde standardvarianter for populære leverandører. | |
| ### Innebygde varianter | |
| OpenCode leveres med standardvarianter for mange leverandører: | |
| **Anthropic**: | |
| - `high` - Høyt tenkebudsjett (standard) | |
| - `max` - Maksimalt tenkebudsjett | |
| **OpenAI**: | |
| Varierer etter modell, men omtrent: | |
| - `none` - Ingen resonnement | |
| - `minimal` - Minimal resonnementinnsats | |
| - `low` - Lav resonnementinnsats | |
| - `medium` - Middels resonnementinnsats | |
| - `high` - Høy resonnementinnsats | |
| - `xhigh` - Ekstra høy resonnementinnsats | |
| **Google**: | |
| - `low` - Lavere innsats/tokenbudsjett | |
| - `high` - Høyere innsats/tokenbudsjett | |
| :::tip | |
| Denne listen er ikke uttømmende. Mange andre leverandører har også innebygde standardinnstillinger. | |
| ::: | |
| ### Egendefinerte varianter | |
| Du kan overstyre eksisterende varianter eller legge til dine egne: | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {7-18} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "provider": { | |
| "openai": { | |
| "models": { | |
| "gpt-5": { | |
| "variants": { | |
| "thinking": { | |
| "reasoningEffort": "high", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| }, | |
| "fast": { | |
| "disabled": true, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| ### Bytt varianter | |
| Bruk tastebindingen `variant_cycle` for raskt å bytte mellom varianter. [Finn ut mer](/docs/keybinds). | |
| ## Lasting av modeller | |
| Når OpenCode starter opp, ser den etter modeller i følgende prioriterte rekkefølge: | |
| 1. Kommandolinjeflagget `--model` eller `-m`. Formatet er det samme som i konfigurasjonsfilen: `provider_id/model_id`. | |
| 2. Modelllisten i OpenCode-konfigurasjonen. | |
| ```json title="opencode.json" | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514" | |
| } | |
| ``` | |
| Formatet her er `provider/model`. | |
| 3. Den sist brukte modellen. | |
| 4. Den første modellen bruker en intern prioritet. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.82 kB
- Xet hash:
- 536b6c6a3db49a15c6eebaac4ef7622c49341682cbcd551a0df44ef7dbc0864f
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.