Buckets:
| title: Modeller | |
| description: LLM sağlayıcılarını ve model seçimlerini yapılandırın. | |
| opencode, **75+ LLM sağlayıcısını** desteklemek için [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) ve [Models.dev](https://models.dev) kullanır ve yerel modellerin çalıştırılmasını destekler. | |
| ## Sağlayıcılar | |
| Çoğu popüler sağlayıcı varsayılan olarak önceden yüklenmiştir. Bir sağlayıcının kimlik bilgilerini `/connect` komutu aracılığıyla eklediyseniz, bunlar opencode'u başlattığınızda kullanılabilir olacaktır. | |
| [Sağlayıcılar](/docs/providers) hakkında daha fazla bilgi edinin. | |
| ## Model seçimi | |
| Sağlayıcınızı yapılandırdıktan sonra aşağıdaki komutu yazarak istediğiniz modeli seçebilirsiniz: | |
| ```bash frame="none" | |
| /models | |
| ``` | |
| ## Önerilen modeller | |
| Piyasada pek çok model var ve her hafta yeni modeller çıkıyor. | |
| :::tip | |
| Önerdiğimiz modellerden birini kullanmayı düşünün. | |
| ::: | |
| Ancak, hem kod oluşturmada hem de araç çağırmada iyi olan yalnızca birkaçı var. | |
| Burada, opencode ile belirli bir sıraya göre iyi çalışan birkaç model yer almaktadır. (Bu kapsamlı bir liste değildir ve mutlaka güncel olması da gerekmez): | |
| - GPT 5.2 | |
| - GPT 5.1 Codex | |
| - Claude Opus 4.5 | |
| - Claude Sonnet 4.5 | |
| - Minimax M2.1 | |
| - Gemini 3 Pro | |
| ## Varsayılan ayarlama | |
| Bunlardan birini varsayılan model olarak ayarlamak için `model` anahtarınızı telefonunuzudan ayarlayabilirsiniz. | |
| opencode yapılandırması | |
| ```json title="opencode.json" {3} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "model": "lmstudio/google/gemma-3n-e4b" | |
| } | |
| ``` | |
| Burada tam kimlik `provider_id/model_id`'dir. Örneğin, [OpenCode Zen](/docs/zen) kullanıyorsanız, GPT 5.1 Codex için `opencode/gpt-5.1-codex` kullanırsınız. | |
| Bir [custom provider](/docs/providers#custom) yapılandırılmışsa, `provider_id`, performansınızın `provider` bölümünden gelen anahtardır ve `model_id`, `provider.models`'den gelen anahtardır. | |
| ## Model yapılandırma | |
| Bir modelin seçeneklerini genel olarak yapılandırma aracılığıyla yapılandırabilirsiniz. | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {7-12,19-24} | |
| { | |
| "$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, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| Burada iki yerleşik model için genel ayarları yapılandırıyoruz: `gpt-5` sağlayıcısı aracılığıyla erişildiğinde `openai` ve `claude-sonnet-4-20250514` sağlayıcısı aracılığıyla erişildiğinde `anthropic`. | |
| Yerleşik sağlayıcı ve model adları [Models.dev](https://models.dev) adresinde bulunabilir. | |
| Bu seçenekleri kullandığınız tüm aracılar için de yapılandırabilirsiniz. Aracı yapılandırması burada tüm genel seçenekleri geçersiz kılar. [Daha fazla bilgi](/docs/agents/#additional). | |
| Ayrıca yerleşik çeşitleri genişleten özel varyantlar da tanımlayabilirsiniz. Varyantlar, yinelenen girişler oluşturmadan aynı model için farklı ayarları yapılandırmanıza olanak tanır: | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {6-21} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "provider": { | |
| "opencode": { | |
| "models": { | |
| "gpt-5": { | |
| "variants": { | |
| "high": { | |
| "reasoningEffort": "high", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| "reasoningSummary": "auto", | |
| }, | |
| "low": { | |
| "reasoningEffort": "low", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| "reasoningSummary": "auto", | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| ## Varyantlar | |
| Birçok model, farklı konfigürasyonlara sahip birden fazla kapasiteye sahip. opencode, popüler sağlayıcılar için sunulan değişkenlerle birlikte gelir. | |
| ### Yerleşik çeşitler | |
| opencode birçok sağlayıcı için varsayılan değişkenlerle birlikte gelir: | |
| **Antropik**: | |
| - `high` - Yüksek düşünme bütçesi (varsayılan) | |
| - `max` - Maksimum düşünme bütçesi | |
| **OpenAI**: | |
| Modele göre değişir ancak kabaca: | |
| - `none` - Gerekçe yok | |
| - `minimal` - Minimum akıl yürütme çabası | |
| - `low` - Düşük muhakeme çabası | |
| - `medium` - Orta düzey muhakeme çabası | |
| - `high` - Yüksek akıl yürütme çabası | |
| - `xhigh` - Ekstra yüksek muhakeme çabası | |
| **Google**: | |
| - `low` - Daha düşük effort/token bütçesi | |
| - `high` - Daha yüksek effort/token bütçesi | |
| :::tip | |
| Bu liste kapsamlı değildir. Diğer birçok sağlayıcının da yerleşik varsayılanları vardır. | |
| ::: | |
| ### Özel çeşitler | |
| Mevcut varyantları geçersiz kılabilir veya kendinizinkini ekleyebilirsiniz: | |
| ```jsonc title="opencode.jsonc" {7-18} | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "provider": { | |
| "openai": { | |
| "models": { | |
| "gpt-5": { | |
| "variants": { | |
| "thinking": { | |
| "reasoningEffort": "high", | |
| "textVerbosity": "low", | |
| }, | |
| "fast": { | |
| "disabled": true, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| }, | |
| } | |
| ``` | |
| ### Döngü çeşitleri | |
| Çeşitler arasında hızlı geçiş yapmak için `variant_cycle` tuş atamasını kullanın. [Daha fazla bilgi](/docs/keybinds). | |
| ## Modelleri yükleme | |
| opencode başlatıldığında modelleri aşağıdaki öncelik sırasına göre kontrol eder: | |
| 1. `--model` veya `-m` komut satırı bayrağı. Biçim, yapılandırma dosyasındakiyle aynıdır: `provider_id/model_id`. | |
| 2. opencode yapılandırmasındaki model listesi. | |
| ```json title="opencode.json" | |
| { | |
| "$schema": "https://opencode.ai/config.json", | |
| "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514" | |
| } | |
| ``` | |
| Buradaki format `provider/model`'dır. | |
| 3. En son kullanılan model. | |
| 4. Dahili öncelik kullanan ilk model. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 6.21 kB
- Xet hash:
- 6f3504f8ff2f739d83e7c6e7bb42ab0f82ee73a377e7c0112f514b65c484c37a
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.