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OpenCode Terminal UI

Instradamento automatico dei modelli

OpenCode può scegliere un modello per ogni passo invece di tenere lo stesso modello per tutta la sessione: un modello locale o economico svolge il lavoro ordinario e il modello più potente resta riservato alle parti che ne hanno davvero bisogno. L'instradamento rimane spento finché non attivi routing.enabled.

Scegli Auto (Routing) nel selettore dei modelli per instradare una sessione in modo automatico. Se scegli un modello specifico, la sessione resta vincolata a quel modello e l'instradamento non la tocca.

Livello Predefinito Si occupa di
Local il modello nella tua configurazione qwen implementazione, test, refactoring e i passi di build e shell che li verificano
Routine il modello DeepSeek Flash attivo più economico pianificazione, analisi, revisione, spiegazioni e debugging ordinario
Pro il modello DeepSeek attivo più potente architettura e grandi refactoring, debugging difficile, lavoro sensibile alla sicurezza
  • La tua ultima richiesta stabilisce la classificazione di base, poi ogni passo del turno viene riclassificato in base a ciò che il turno ha già fatto: i passi che si limitano a leggere e cercare restano sul livello Routine. Non appena un passo ha modificato file o eseguito un comando, il resto del turno continua a essere eseguito sul livello Local. Due passi consecutivi con chiamate a strumenti fallite contano come debugging difficile e passano al livello Pro. Con routing.step_routing: false il turno mantiene un solo livello.
  • Un livello viene usato solo se il suo modello è abilitato e attualmente sano, e se la conversazione sta ancora nella sua finestra di contesto.
  • Dopo routing.attempts fallimenti il lavoro passa al livello successivo e il modello che fallisce viene saltato per un breve periodo di raffreddamento. Interrompere un'esecuzione non conta mai come fallimento del modello.
  • routing.preference bilancia costo e qualità: cost-first, balanced (predefinito) o quality-first. Ogni cambio di modello mostra una nota con il modello, il livello e il motivo (routing.diagnostics).
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  // Qualsiasi server compatibile 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",
    // Facoltativo. I ruoli non impostati vengono individuati dal catalogo.
    "roles": { "local": "local/qwen3-coder", "routine": "deepseek/deepseek-chat", "pro": "deepseek/deepseek-reasoner" },
    "step_routing": true,
  },
}

Procedura guidata di configurazione dell'area di lavoro

L'app può preparare un'intera area di lavoro per il progetto: genera gli artefatti, li verifica, apre il progetto e avvia la prima attività in una sessione. Apri Nuova area di lavoro del progetto dalla home dei progetti (l'icona a griglia nell'intestazione) o dalla palette dei comandi. La procedura guidata chiede la descrizione del progetto e la directory di destinazione, una lingua di output, la selezione del modello (instradamento automatico a tre modelli oppure un modello fisso con preferenza cost-first, balanced, quality-first), facoltativamente un modello locale (URL di base, ID modello, ID provider, chiave API facoltativa, timeout, token di output massimi) con un test di connessione, e se abilitare il compattamento anticipato attento ai costi. Successivamente attraversa fasi visibili e lascia aperta la sessione con l'attività iniziale; una fase fallita può essere ripresa e un'esecuzione annullata conserva i file già creati.

Sul disco non viene scritto nulla di riservato: la chiave API locale facoltativa finisce nell'archivio delle credenziali e nel file opencode.json del progetto può comparire solo il nome della sua variabile d'ambiente. Quel file applica le stesse decisioni di instradamento e compattamento al lavoro successivo nel progetto.

Compattamento automatico

Le sessioni lunghe vengono riassunte in un punto di controllo persistente, così la conversazione continua a stare nella finestra del modello. Due meccanismi indipendenti condividono questa macchina.

Il compattamento per limite di contesto è attivo per impostazione predefinita (compaction.auto): viene eseguito quando la richiesta stimata supera il tetto del modello, conserva alla lettera gli ultimi compaction.keep.tokens (15.000 predefiniti) e riassume il resto.

Il compattamento anticipato attento ai costi è opzionale (compaction.early.enabled) e agisce prima che il limite sia in vista: viene eseguito solo se l'intero contesto raggiunge almeno min_tokens (24.000) e la parte rimuovibile vale almeno min_benefit_tokens (8.000) token, al più una volta ogni cooldown_seconds (300) per sessione. require_task_boundary lo fa attendere una pausa naturale; il valore predefinito è true, ma un turno di chiamate a strumenti non raggiunge mai una pausa del genere, quindi false è ciò che rende possibile compattare i lunghi turni agentici. local_summarize invia il riassunto al modello locale configurato e registra il suo utilizzo e il suo costo.

{
  "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 },
  },
}

Un'esecuzione di compattamento ha bisogno di spazio di output per il proprio riassunto; un modello locale con un limit.output piccolo può fallire con Compaction summary reached the output token limit. In quel caso aumenta quel limite o lascia local_summarize disattivato.

Installazione

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

# Package manager
npm i -g @opencode/cli@latest      # oppure bun/pnpm/yarn
brew install anomalyco/tap/opencode-v2 # macOS e Linux (consigliato, sempre aggiornato)
brew install opencode              # macOS e Linux (formula brew ufficiale, aggiornata meno spesso)
sudo pacman -S opencode            # Arch Linux (Stable)
paru -S opencode-beta              # Arch Linux (Latest from AUR)
mise use -g opencode               # Qualsiasi OS
nix run github:anomalyco/opencode  # Nix

Tip

Rimuovi le versioni precedenti alla 0.1.x prima di installare.

App Desktop (BETA)

OpenCode è disponibile anche come applicazione desktop. Puoi scaricarla da opencode.ai/download.

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

Directory di installazione

Lo script di installazione rispetta il seguente ordine di priorità per il percorso di installazione:

  1. $OPENCODE_INSTALL_DIR – Directory di installazione personalizzata
  2. $XDG_BIN_DIR – Percorso conforme alla XDG Base Directory Specification
  3. $HOME/bin – Directory binaria standard dell’utente (se esiste o può essere creata)
  4. $HOME/.opencode/bin – Fallback predefinito
# Esempi
OPENCODE_INSTALL_DIR=/usr/local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
XDG_BIN_DIR=$HOME/.local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash

Agenti

OpenCode include due agenti integrati tra cui puoi passare usando il tasto Tab.

  • build – Predefinito, agente con accesso completo per il lavoro di sviluppo
  • plan – Agente in sola lettura per analisi ed esplorazione del codice
    • Nega le modifiche ai file per impostazione predefinita
    • Chiede il permesso prima di eseguire comandi bash
    • Ideale per esplorare codebase sconosciute o pianificare modifiche

È inoltre incluso un sotto-agente general per ricerche complesse e attività multi-step. Viene utilizzato internamente e può essere invocato usando @general nei messaggi.

Scopri di più sugli agenti.

Documentazione

Per maggiori informazioni su come configurare OpenCode, consulta la nostra documentazione.

Contribuire

Se sei interessato a contribuire a OpenCode, leggi la nostra guida alla contribuzione prima di inviare una pull request.

Costruire su OpenCode

Se stai lavorando a un progetto correlato a OpenCode e che utilizza “opencode” come parte del nome (ad esempio “opencode-dashboard” o “opencode-mobile”), aggiungi una nota nel tuo README per chiarire che non è sviluppato dal team OpenCode e che non è affiliato in alcun modo con noi.

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