在 OpenCode 中接入本地模型：Ollama 部署与配置完全指南

OpenCode 作为一款新兴的 AI 编程工具，凭借其对多种模型提供商的支持和强大的代码理解能力，正在成为开发者社区的热门选择。然而，许多用户在完成安装后往往在第一步就遇到了障碍：模型如何配置？API Key 该放在哪里？本文将聚焦于一个极具性价比的解决方案——通过 Ollama 接入本地开源模型，让你摆脱云端 API 的依赖和费用顾虑，在本地快速构建一个完全离线的 AI 编码助手。

概述

Ollama 是目前最受欢迎的本地大模型部署工具之一，其核心价值在于将开源模型打包成标准的 OpenAI 兼容接口。这意味着你可以直接在本地运行 Llama、Qwen、DeepSeek 等主流开源模型，无需支付任何 API 调用费用，同时保证数据完全不离开你的机器。

一、安装与部署

安装 Ollama 非常简单，根据你的操作系统选择对应的命令即可。macOS 用户可通过 Homebrew 安装，Linux 用户直接执行官方安装脚本，Windows 用户则建议使用 WSL2 以获得更好的兼容性体验。安装完成后，通过 `ollama --version` 验证安装是否成功。 模型拉取是下一个关键步骤。建议选择参数规模与你的硬件配置相匹配的模型：7B 参数级别的模型（如 Qwen3.5、Llama3.2、Codellama）通常只需要约 8GB 显存即可流畅运行。需要特别注意的是，OpenCode 对上下文长度有硬性要求——必须达到 64k 以上。如果模型上下文窗口过小，将无法正常使用 OpenCode 的全部功能。拉取完成后，可用 `ollama list` 查看已下载的模型列表。 Ollama 安装后默认在后台运行，服务端口为 11434。如需手动启动，执行 `ollama serve` 即可。后续配置 OpenCode 时，这个端口地址将作为关键的连接参数。

二、OpenCode 配置详解

安装 OpenCode 的前提是 Node.js 18 及以上版本。你可以通过 npm 全局安装、一键脚本或 Homebrew（macOS/Linux）三种方式完成安装。 配置文件位于两个位置：项目根目录下的 opencode.json（项目级）和 ~/.config/opencode/opencode.json（全局级）。建议采用全局配置，避免在每个项目中重复设置。

三、配置方式选择

方式一：手动配置 编辑 ~/.config/opencode/opencode.json，将 baseURL 设置为 Ollama 的 OpenAI 兼容端点 `http://localhost:11434/v1`，然后在 models 节点下声明你需要的模型名称。需要确保模型名称与 `ollama list` 中显示的一致。 方式二：官方插件自动发现 如果不想手动维护模型列表，可以安装 opencode-local-ollama 插件。安装后只需在配置文件的 plugin 节点添加该插件，OpenCode 会自动发现并注册所有已下载的 Ollama 模型。 方式三：一键启动 Ollama 0.15 及以上版本提供了最便捷的方式——执行 `ollama launch opencode`，系统会引导你选择模型并自动启动 OpenCode，无需手动编辑配置文件。这种方式适合快速尝鲜，长期使用建议还是采用手动配置以获得更多控制权。 完成配置后，启动 OpenCode 并输入 `/models` 命令，应该能看到已配置的模型出现在列表中。如果看不到模型，请依次检查：Ol

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