本地模型
使用兼容端点接入本地推理服务，并核对端口、模型 ID 和工具调用能力。
本地模型通过运行中的推理服务接入，OpenCode 配置本身不会自动创建或启动这些服务。官方主要使用 @ai-sdk/openai-compatible 对接本地 OpenAI 兼容 API。
官方示例端点
| 服务 | 示例 baseURL | 说明 |
|---|---|---|
| Atomic Chat | http://127.0.0.1:1337/v1 | 文档给出的默认接口 |
| llama.cpp 的 llama-server | http://127.0.0.1:8080/v1 | 以实际服务监听配置为准 |
| LM Studio | http://127.0.0.1:1234/v1 | 以实际服务监听配置为准 |
| Ollama | http://localhost:11434/v1 | 使用 OpenAI 兼容接口 |
| NVIDIA NIM | http://localhost:8000/v1 | 在 provider.nvidia.options.baseURL 覆盖 |
这些端点来自官方示例，除明确说明外不作为所有版本的固定默认。跨容器或 WSL 使用时，localhost 指向哪个环境也需要核对。
配置本地提供商
为服务定义 provider ID、npm、options.baseURL 和 models。自定义 provider ID 可以自行命名，但模型 ID 必须与实际服务一致，不能任取显示名称。
Atomic Chat 示例使用 curl http://127.0.0.1:1337/v1/models 查询已加载模型的 ID。其他服务也应按照自己的模型目录选择。通用 JSON 结构见自定义提供商。
工具调用与容量
模型能回答文本，不代表能正确调用编辑和 shell 工具。官方建议选择具有较强工具调用能力的模型；Ollama 工具调用异常时，可尝试提高 num_ctx，文档给出的起点为约 16k–32k。
这只是排查建议，不保证任何模型都能通过增大上下文获得工具能力。llama.cpp 示例中的 context/output 限制同样是示例值，应按实际模型和服务配置填写。
Ollama Cloud 与本地 Ollama 不同
Cloud 方式在 Ollama 账户创建 API Key，再在 /connect 选择 Ollama Cloud。官方还要求在使用云模型前先拉取模型信息，示例命令是 ollama pull gpt-oss:20b-cloud，之后再从 /models 选择。
该示例型号不是永久推荐或保证可用清单。云端服务凭据和本地兼容端点是不同接入方式，不能因为名字相同就混用。