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OpenCode Terminal UI

Enrutado automático de modelos

OpenCode puede elegir un modelo para cada paso en lugar de mantener el mismo durante toda la sesión: un modelo local o económico hace el trabajo rutinario y el modelo más potente se reserva para las partes que de verdad lo necesitan. El enrutado permanece apagado hasta que actives routing.enabled.

Elige Auto (Routing) en el selector de modelos para enrutar una sesión automáticamente. Si eliges un modelo concreto, la sesión queda fijada a él y el enrutado no lo toca.

Nivel Valor predeterminado Se encarga de
Local el modelo de tu configuración qwen implementación, pruebas, refactorizaciones y los pasos de compilación y consola que las verifican
Routine el modelo DeepSeek Flash activo más barato planificación, análisis, revisión, explicaciones y depuración habitual
Pro el modelo DeepSeek activo más potente arquitectura y refactorizaciones grandes, depuración difícil, trabajo sensible a la seguridad
  • Tu última petición define la clasificación base y después cada paso del turno se reclasifica según lo que el turno ya ha hecho: los pasos que solo leen y buscan se quedan en el nivel Routine. En cuanto un paso modifica archivos o ejecuta un comando, el resto del turno sigue ejecutando en el nivel Local. Dos pasos consecutivos con llamadas a herramientas fallidas se consideran depuración difícil y pasan al nivel Pro. Con routing.step_routing: false el turno se queda en un solo nivel.
  • Un nivel solo se usa si su modelo está activado y sano, y si la conversación todavía cabe en su ventana de contexto.
  • Tras routing.attempts fallos, el trabajo escala al siguiente nivel y el modelo que falla se omite durante una breve pausa de enfriamiento. Interrumpir una ejecución nunca cuenta como fallo del modelo.
  • routing.preference equilibra coste y calidad: cost-first, balanced (predeterminado) o quality-first. Cada cambio de modelo muestra una nota con el modelo, su nivel y el motivo (routing.diagnostics).
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  // Cualquier servidor compatible con OpenAI: llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio, ...
  "providers": {
    "local": {
      "package": "aisdk:@ai-sdk/openai-compatible",
      "settings": { "baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1" },
      "models": { "qwen3-coder": { "limit": { "context": 131072, "output": 8192 } } },
    },
  },
  "qwen": { "base_url": "http://127.0.0.1:8080/v1", "model": "qwen3-coder", "provider": "local" },
  "routing": {
    "enabled": true,
    "preference": "balanced",
    // Opcional. Los roles sin definir se obtienen del catálogo.
    "roles": { "local": "local/qwen3-coder", "routine": "deepseek/deepseek-chat", "pro": "deepseek/deepseek-reasoner" },
    "step_routing": true,
  },
}

Asistente de configuración del espacio de trabajo

La aplicación puede preparar por ti todo el espacio de trabajo de un proyecto: genera los artefactos, los verifica, abre el proyecto y arranca la primera tarea en una sesión. Abre Nuevo espacio de trabajo de proyecto desde la pantalla de proyectos (el icono de rejilla de la cabecera) o desde la paleta de comandos. El asistente pregunta por la descripción y el directorio del proyecto, el idioma de salida, la selección de modelo (enrutado automático de tres modelos o un modelo fijo con preferencia cost-first, balanced, quality-first), de forma opcional un modelo local (URL base, ID del modelo, ID del proveedor, clave de API opcional, tiempo de espera y tokens máximos de salida) con una prueba de conexión, y si se activa la compactación anticipada consciente del coste. Después recorre etapas visibles y deja abierta la sesión inicial ya creada; una etapa fallida puede reanudarse y una ejecución cancelada conserva los archivos ya creados.

No se escribe nada secreto en disco: la clave de API local opcional va al almacén de credenciales y en el opencode.json del proyecto solo puede aparecer el nombre de su variable de entorno. Ese archivo aplica las mismas decisiones de enrutado y compactación al trabajo posterior en el proyecto.

Compactación automática

Las sesiones largas se resumen en un punto de control persistente para que la conversación siga cabiendo en la ventana del modelo. Dos disparadores independientes comparten ese mecanismo.

La compactación por límite de contexto está activada de forma predeterminada (compaction.auto): se ejecuta cuando la petición estimada supera el techo del modelo, conserva literalmente los últimos compaction.keep.tokens (15.000 de forma predeterminada) y resume el resto.

La compactación anticipada consciente del coste es opcional (compaction.early.enabled) y actúa antes de tener el límite a la vista: solo se ejecuta si todo el contexto suma al menos min_tokens (24.000) y la parte eliminable aporta al menos min_benefit_tokens (8.000) tokens, como máximo una vez cada cooldown_seconds (300) por sesión. require_task_boundary la hace esperar a un descanso natural; su valor predeterminado es true, pero un turno de llamadas a herramientas nunca alcanza ese descanso, así que false es lo que permite compactar los turnos agénticos largos. local_summarize envía el resumen al modelo local configurado y registra su uso y coste.

{
  "compaction": {
    "auto": true,
    "keep": { "tokens": 15000 },
    "early": { "enabled": true, "min_tokens": 24000, "min_benefit_tokens": 8000, "cooldown_seconds": 300, "require_task_boundary": false, "local_summarize": false },
  },
}

Una ejecución de compactación necesita espacio de salida para su propio resumen; un modelo local con un limit.output pequeño puede fallar con Compaction summary reached the output token limit. En ese caso sube ese límite o deja local_summarize desactivado.

Instalación

# YOLO
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash

# Gestores de paquetes
npm i -g @opencode/cli@latest      # o bun/pnpm/yarn
brew install anomalyco/tap/opencode-v2 # macOS y Linux (recomendado, siempre al día)
brew install opencode              # macOS y Linux (fórmula oficial de brew, se actualiza menos)
sudo pacman -S opencode            # Arch Linux (Stable)
paru -S opencode-beta              # Arch Linux (Latest from AUR)
mise use -g opencode               # cualquier sistema
nix run github:anomalyco/opencode  # Nix

Tip

Elimina versiones anteriores a 0.1.x antes de instalar.

App de escritorio (BETA)

OpenCode también está disponible como aplicación de escritorio. Descárgala desde opencode.ai/download.

Plataforma Descarga
macOS (Apple Silicon) opencode-desktop-mac-arm64.dmg
macOS (Intel) opencode-desktop-mac-x64.dmg
Windows opencode-desktop-win-x64.exe
Linux .deb, .rpm, o AppImage 
# macOS (Homebrew)
brew install --cask opencode-desktop

Directorio de instalación

El script de instalación respeta el siguiente orden de prioridad para la ruta de instalación:

  1. $OPENCODE_INSTALL_DIR - Directorio de instalación personalizado
  2. $XDG_BIN_DIR - Ruta compatible con la especificación XDG Base Directory
  3. $HOME/bin - Directorio binario estándar del usuario (si existe o se puede crear)
  4. $HOME/.opencode/bin - Alternativa por defecto
# Ejemplos
OPENCODE_INSTALL_DIR=/usr/local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
XDG_BIN_DIR=$HOME/.local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash

Agentes

OpenCode incluye dos agentes integrados que puedes alternar con la tecla Tab.

  • build - Por defecto, agente con acceso completo para tareas de desarrollo
  • plan - Agente de solo lectura para análisis y exploración de código
    • Deniega ediciones de archivos por defecto
    • Pide permiso antes de ejecutar comandos bash
    • Ideal para explorar codebases desconocidas o planificar cambios

Además, incluye un subagente general para búsquedas complejas y tareas de varios pasos. Se usa internamente y se puede invocar con @general en los mensajes.

Más información sobre agentes.

Documentación

Para más información sobre cómo configurar OpenCode, ve a nuestra documentación.

Contribuir

Si te interesa contribuir a OpenCode, lee nuestras docs de contribución antes de enviar un pull request.

Proyectos basados en OpenCode

Si estás trabajando en un proyecto basado en OpenCode y usas "opencode" como parte del nombre, por ejemplo, "opencode-dashboard" u "opencode-mobile", agrega una nota en tu README para aclarar que no está hecho por el equipo de OpenCode y que no está afiliado con nosotros de ninguna manera.

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