OpenCode 配置 DeepSeek / Kimi / Qwen：一份 opencode.json 接国产模型（实测）

OpenCode 接国产模型：在 ~/.config/opencode/opencode.json 里加一个 OpenAI 兼容供应商，指向不墨 Router，一个 Key 切 DeepSeek、Kimi、Qwen，附 3 个模型写代码跑测试的实测耗时、token 和花费。

可以接。在 ~/.config/opencode/opencode.json 里加一个用 @ai-sdk/openai-compatible 的供应商，baseURL 填 https://router.bumo.cc/v1，把要用的模型 ID 列进 models，然后 opencode --model bumo/deepseek/deepseek-flash 启动。我们让三个模型各做一次「写函数 + 写测试 + 跑测试」，全部完成。最快最省的是 qwen/qwen3.8-flash，16 秒、约 1.4 分钱；deepseek/deepseek-flash 约 2.6 分钱，过程最稳；kimi/kimi-k3 约 0.34 元，适合难一点的活。

还没有 Key：到 router.bumo.cc/user/api-keys 注册并创建一把，充值后即可调用。国内直连，按人民币计费。

核验日期：2026-11-13，OpenCode 1.19.3，Linux，用一个全新的配置目录从零照着本文做了一遍。

第 1 步：安装 OpenCode

npm install -g opencode-ai
opencode --version

第 2 步：写配置

保存为 ~/.config/opencode/opencode.json。已有这个文件的话，把 bumo 这一项合并进原来的 provider 里：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "bumo/deepseek/deepseek-flash",
  "provider": {
    "bumo": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Bumo Router",
      "options": {
        "baseURL": "https://router.bumo.cc/v1",
        "apiKey": "{env:BUMO_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-flash": { "name": "DeepSeek Flash" },
        "kimi/kimi-k3": { "name": "Kimi K3" },
        "qwen/qwen3.8-flash": { "name": "Qwen3.8 Flash" }
      }
    }
  }
}

每一项的作用：

npm: "@ai-sdk/openai-compatible"：告诉 OpenCode 这是一个 OpenAI 兼容接口，首次启动时它会自动装好这个包。
baseURL：填到 /v1 为止。地址要用 router.bumo.cc。
apiKey：{env:BUMO_API_KEY} 表示从环境变量读 Key，配置文件里不放明文。也可以直接把 Key 写在这里，Router 接入中心里 OpenCode 一栏复制出来的就是填好 Key 的版本。
models：只有列在这里的模型才会出现在 OpenCode 的模型列表里。键名必须是完整的模型 ID，和 https://router.bumo.cc/v1/models 里一致，name 是界面上显示的名字，随便起。
model：默认模型，格式是「供应商名/模型 ID」，所以会出现两段斜杠：bumo/deepseek/deepseek-flash。

第 3 步：设置 Key，启动

export BUMO_API_KEY="你的 Router Key"
opencode

不进交互界面、直接跑一个任务：

opencode run "写一个 fizzbuzz 函数和测试，然后运行测试"

换模型

临时换用 --model：

opencode --model bumo/kimi/kimi-k3
opencode run --model bumo/qwen/qwen3.8-flash "解释一下这个仓库的目录结构"

交互界面里按 /models 也能切，前提是模型已经写进配置的 models。想加 GLM，就在 models 里多加一行 "glm/glm-5.3": { "name": "GLM-5.3" }。

实测：三个模型各写一次代码

任务是同一句话：「写 fizz.py，定义 fizzbuzz(n)；写 test_fizz.py 用 assert 测 n=15；运行 python3 test_fizz.py 确认通过。」每个模型在一个空目录里从零开始，用 opencode run --model bumo/<模型> 执行。跑完我们自己再运行一次测试文件，确认真的通过。

token 取自 OpenCode 本地会话库（~/.local/share/opencode/opencode.db），花费按 Router 模型页的高峰价计算（缓存命中部分按缓存价）：

DeepSeek Flash（deepseek/deepseek-flash）

结果：完成，测试通过
耗时：28 秒，4 轮对话
token：新输入 10,388，缓存命中 36,224，输出 428
花费：约 0.026 元

Kimi K3（kimi/kimi-k3）

结果：完成，测试通过
耗时：26 秒，3 轮对话
token：新输入 11,638，缓存命中 21,760，输出 603
花费：约 0.34 元

Qwen3.8 Flash（qwen/qwen3.8-flash）

结果：完成，测试通过，但中间走了一次弯路（见下）
耗时：16 秒，2 轮对话
token：新输入 13,453，缓存命中 11,264，输出 730
花费：约 0.014 元

Qwen 那次的弯路：它写完文件后，想执行 mv 把文件挪到一个并不存在的 /Users/dev/... 目录。OpenCode 对工作目录以外的路径默认要权限，非交互模式下自动拒绝，Qwen 看到拒绝后改回在当前目录完成。这正是 OpenCode 默认权限的价值，建议别随手把外部目录权限全部放开。

几点观察：

OpenCode 的系统提示词比 Codex 短，单次请求一万出头 token，多轮对话靠缓存摊薄，缓存命中占了大半。
日常写代码用 DeepSeek Flash，过程最稳；只看价格选 Qwen3.8 Flash。Kimi K3 单价高一个数量级，留给难的任务。
DeepSeek Flash 有闲时价，工作日 9~~12 点、14~~18 点以外半价。

常见问题

模型列表里找不到某个模型：它没写进 provider.bumo.models。OpenCode 不会自动去拉 Router 的完整模型列表。
--model 一定要带 bumo/ 前缀：写成 bumo/deepseek/deepseek-flash，不是 deepseek/deepseek-flash。少了前缀，OpenCode 会把 deepseek 当成它内置的同名供应商，可能不报错就走了别的渠道，Router 后台看不到这次调用。
401 Invalid or missing API key：用了 {env:BUMO_API_KEY} 但当前终端没 export，或 Key 复制不完整。
地址写成了 api.bumo.cc：这个域名对 POST 请求会 301 跳转，跳转后 Key 会丢，表现为 401。一律用 router.bumo.cc。
项目里单独用一套配置：在项目根目录放一个 opencode.json，会和全局配置合并，项目里的优先。

边界

本次验证了 Linux 上 OpenCode 1.19.3 的 opencode run 非交互模式，三个模型各一次写文件、执行命令的任务。没有覆盖 TUI 界面里的图片输入、MCP 工具和长时间多轮会话。价格以 Router 模型页为准，会随厂商调价变化。

不想手写 JSON，可以用开源工具一条命令写好配置并自测连通：npx -y @bumocc/codesw use opencode bumo.cc deepseek/deepseek-flash --key 你的Key。想用图形界面一次配好 Claude Code、Codex、OpenCode，可以看 magpie 一键接入不墨 Router。

前往不墨 Router 获取 Key。