用了4个月Claude Code后，我换成了OpenCode

为什么换工具

我从去年11月开始用Claude Code写代码。体验确实好，理解能力强，多文件重构一气呵成。但用了4个月后，两个问题越来越让人烦：

第一，Claude API挂了两次。一次是凌晨2点，赶一个线上bug的热修复，Claude全球限流，我的终端卡在那里转圈。当时项目只能干等。

第二，费用。Claude Code跑一个大仓库的重构任务，一次对话烧掉十几美元是常事。我算了一下，一个月光CLI agent就花了400多刀。Sonnet便宜点，但复杂任务它经常漏改文件。

今年3月初，同事丢了一个GitHub链接给我：OpenCode。装上试了一周，现在它成了我的默认工具。

OpenCode是什么

一句话：一个支持75+模型的AI编程CLI工具。你可以接Claude、GPT、Gemini、Llama、DeepSeek，甚至本地跑的Ollama模型。核心卖点就是不绑定任何一家。

它不是简单的API封装。v1.3.0（本周刚发布）有几个我觉得值得说的功能：

双Agent架构。一个Plan Agent负责分析代码、理清依赖关系、出方案；一个Build Agent负责改文件、跑测试。Tab键切换。Plan Agent是只读的，不会动你的代码，适合先看方案再决定改不改。

Auto Compact。长对话的token会越来越多，越到后面响应越慢、越贵。OpenCode会自动压缩对话历史，保留关键信息，把冗余上下文丢掉。我在一个持续3天的重构任务里试了这个，token消耗比Claude Code低了大概40%。

Git集成的Session Review。不用再开另一个终端跑git diff了。TUI里直接能看哪些文件被改了，改了什么，Agent为什么这么改。

安装和配置

macOS/Linux用Homebrew：

brew install anomalyco/tap/opencode

npm也行：

npm i -g opencode-ai@latest

装好之后在项目目录里运行：

opencode

第一次启动会让你配置模型。这里是重点——你可以同时配多个Provider。

配置文件示例

在项目根目录创建 opencode.json：

{
  "provider": {
    "default": "anthropic",
    "anthropic": {
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}",
      "model": "claude-sonnet-4-20250514"
    },
    "openai": {
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      "model": "gpt-4.1"
    },
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434",
      "model": "llama3:70b"
    }
  },
  "fallback": ["openai", "ollama"],
  "autoCompact": true
}

fallback字段是关键。如果默认的Anthropic挂了或者限流了，OpenCode会自动切到OpenAI；OpenAI也不行，就用本地Ollama。不用你手动切换，不用中断工作流。

复用已有订阅

如果你已经有ChatGPT Plus或GitHub Copilot的订阅，OpenCode可以直接用这些账号的模型。配置方式：

# 用ChatGPT Plus的额度
opencode auth login --provider openai --method browser

# 用GitHub Copilot
opencode auth login --provider copilot --method github

这个我要说一句：用聊天订阅跑CLI agent，在技术上可行，但可能违反某些Provider的TOS。自己权衡风险。

实际使用：一个重构案例

上周我用OpenCode重构了一个Node.js项目的数据库层，从原生pg迁移到Drizzle ORM。项目大概有120个文件，30多个数据库查询散落在各处。

第一步：用Plan Agent分析

> /plan 把所有pg原生查询迁移到Drizzle ORM，需要分析哪些文件有数据库调用

Plan Agent扫描了整个仓库，列出了：
- 14个service文件包含直接的pool.query()调用
- 3个middleware里有事务处理
- 2个cron job文件有批量INSERT
- 1个migration脚本需要重写

这一步完全只读，不改任何代码。我花了5分钟过了一遍Plan Agent列出的文件列表和依赖关系，确认没有遗漏。

第二步：切到Build Agent执行

> /build 按照plan的结果，从service层开始迁移。先处理user-service.ts

Build Agent的操作：
1. 安装了drizzle-orm和drizzle-kit（自动跑npm install）
2. 根据现有SQL创建了schema定义文件
3. 把user-service.ts里的6个pool.query改成了Drizzle的链式API
4. 跑了项目的测试套件
5. 测试失败了2个——一个是类型不匹配，一个是null处理
6. 自动修了这两个问题，重新跑测试，全过完了

整个过程我就是在TUI里看着它干活。需要我确认的地方，它会停下来问。

14个service文件，我大概花了3个小时全部迁移完。手动做这个活儿，我估计至少两天。

费用对比

这次重构任务，我用的是Claude Sonnet作为默认模型。3个小时的对话，Auto Compact开着，总费用大概8.5美元。

同样规模的任务，我之前用Claude Code做过类似的（另一个项目从Sequelize迁移到Prisma），花了大概22美元。差异主要来自Auto Compact省下的token。

踩坑记录

用了一周多，踩了几个坑，写出来给后来人：

1. Ollama本地模型的上下文窗口问题。 Llama3 70B默认的上下文窗口是8K。作为fallback模型跑大仓库分析，8K完全不够。需要启动Ollama的时候加参数：

OLLAMA_NUM_CTX=32768 ollama serve

或者在Modelfile里设置：

PARAMETER num_ctx 32768

2. 文件权限。 OpenCode会直接用shell命令操作文件。如果你的项目目录有些文件是只读的（比如生成的protobuf代码），它改不了会报错，但不会告诉你是权限问题，只会说"failed to write file"。排查了半天才发现。

3. Auto Compact可能丢上下文。 我有一次在对话早期提了一个特定的代码风格要求（所有数据库错误用自定义Error类包装），对话进行到第40多轮的时候，Auto Compact把这条信息压缩掉了。后面生成的代码又开始用原生Error。解决办法：把重要的约束写到项目根目录的 .opencode/rules.md 文件里，这个文件每次都会被加载，不会被Compact掉。

4. Node.js运行时的问题。 v1.3.0之前OpenCode只支持Bun。如果你公司只允许Node.js，之前没法用。这个版本加了Node.js支持，但要注意用 opencode --runtime node 启动，否则默认还是找Bun。

和Claude Code对比怎么看

不想做那种"A工具比B工具好"的结论。实际情况是各有适合的场景。

Claude Code的优势在于：Anthropic对自家模型的调优没得说，上下文理解能力确实更强。做那种"帮我理解这段代码在干什么"的分析任务，Claude Code的输出质量比OpenCode套一个同模型要好一点。可能是Anthropic在System Prompt层面做了针对性优化。

OpenCode的优势在于：灵活。不怕单点故障，不怕一家涨价。本地模型兜底让你在没有网络的环境也能干活。Auto Compact在长任务上省钱。

我现在的用法：日常开发用OpenCode（默认Claude Sonnet，fallback到本地Llama），需要做复杂代码分析或者架构设计的时候切回Claude Code用Opus。

总结

OpenCode不是什么革命性的东西。它解决的问题很具体：别把自己绑死在一家模型上。

2026年的AI编程工具市场变化太快了。去年此时Cursor还是绝对主流，现在大家都在CLI里写代码了。哪家模型明天会降价、哪家会限流、哪家会发布新版本改掉API——你控制不了。但你可以选择一个工具，让切换成本接近于零。

OpenCode GitHub：https://github.com/anomalyco/opencode 文档：https://opencode.ai/docs 本周v1.3.0更新日志：https://github.com/anomalyco/opencode/releases/tag/v1.3.0