> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # OpenCode Go: Basis-URL und OpenAI-kompatibler Endpunkt > Konfigurieren Sie OpenCode Zen (Go-Abonnement) in GoModel über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. [OpenCode Zen](https://opencode.ai/docs/zen/) stellt die Modelle seines „Go“-Abonnements hinter einer OpenAI-kompatiblen API bereit. GoModel bringt einen nativen Provider `opencode_go` mit, der die Basis-URL vorbelegt; Sie benötigen also nur einen API-Key. ## Konfiguration ```bash theme={null} OPENCODE_GO_API_KEY=sk-... # Optional: den Standard-Endpunkt überschreiben. # OPENCODE_GO_BASE_URL=https://opencode.ai/zen/go/v1 ``` Oder in der `config.yaml`: ```yaml theme={null} providers: opencode_go: type: opencode_go api_key: "${OPENCODE_GO_API_KEY}" # Optional: den Standard-Endpunkt überschreiben. # base_url: "https://opencode.ai/zen/go/v1" ``` Die Standard-Basis-URL ist `https://opencode.ai/zen/go/v1`. Die Authentifizierung erfolgt über `Authorization: Bearer ` mit dem Key, der in der OpenCode Zen Console erzeugt wurde. ## Modelle `GET /v1/models` reicht die Modellliste von OpenCode Zen durch und stellt IDs wie `glm-5.1`, `kimi-k2.7-code`, `deepseek-v4-pro` und `mimo-v2.5-pro` bereit. Beschränken Sie die ausgewiesene Menge mit einer konfigurierten Liste, wenn Sie nur eine Teilmenge möchten: ```bash theme={null} OPENCODE_GO_MODELS=glm-5.1,kimi-k2.7-code,deepseek-v4-pro ``` ## Endpunkte OpenCode Zen bedient die meisten Modelle über das OpenAI-artige `/chat/completions` (Bearer-Authentifizierung) und einige Modelle ausschließlich über den Anthropic-nativen Endpunkt `/messages` (Authentifizierung über `x-api-key`). GoModel routet pro Modell: * **OpenAI-artige Modelle** (GLM, Kimi, DeepSeek, MiMo, MiniMax, die meisten Qwen-Modelle) gehen an `/chat/completions`. `/models` und `/v1/responses` (auf Chat Completions übersetzt) nutzen denselben Pfad. * **Reine Anthropic-Modelle** werden in den Dialekt der Anthropic Messages API übersetzt und an `/messages` gesendet – so, wie GoModel bereits natives Anthropic bedient. Beide Pfade werden auf dieselbe OpenAI-kompatible Response normalisiert, sodass Clients unabhängig vom gewählten Modell eine einheitliche Oberfläche sehen — ob sie nun `/v1/chat/completions` oder `/v1/messages` aufrufen. Die Menge der Modelle, die nur über `/messages` erreichbar sind, wird derzeit manuell gepflegt (Standard: `qwen3.7-max`), weil OpenCode Zen noch keine Endpunkt-Metadaten pro Modell bereitstellt. Überschreiben Sie sie bei Bedarf: ```bash theme={null} OPENCODE_GO_MESSAGES_MODELS=qwen3.7-max ``` > [!NOTE] > > Diese manuelle Aufteilung ist vorübergehend und wird durch metadatengesteuertes > Routing ersetzt, sobald die Upstream-Modellliste Endpunkte unterscheidet. ## Session-Header OpenCode Zen verlangt von jedem Client einen Header `x-opencode-session`, damit es eine Konversation zum selben Upstream routen und dessen Prompt-Cache warm halten kann. Upstream hat angekündigt, dass Requests ohne diesen Header künftig fehlschlagen können. GoModel fügt den Header standardmäßig jedem OpenCode-Go-Request hinzu, sowohl auf dem Pfad `/chat/completions` als auch auf `/messages`, und verwendet dabei den ersten verfügbaren Wert: 1. Ein vom Client gesendeter Header `x-opencode-session` (OpenCode selbst, pi und andere Tools, die den Dialekt von OpenCode Zen sprechen) wird unverändert weitergeleitet. 2. Andernfalls die Session, die GoModel über [Session Keeping](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/features/session-keeping.md) erkannt hat: OpenCodes `X-Session-Id`, die Session-ID von Claude Code, ein Session-Feld im Body oder die aus dem Inhalt abgeleitete `auto-…`-ID für Agents, die überhaupt kein Signal senden. Ein Request ohne erkennbare Session wird ohne den Header gesendet. GoModel identifiziert sich außerdem mit `x-opencode-client` (der eigene Wert des Clients wird weitergeleitet, falls vorhanden, sonst `gomodel`) und einem User-Agent `gomodel/`, wie es die [Nutzungsrichtlinien](https://opencode.ai/docs/go/#where-can-i-use-it) des Upstreams verlangen. Deaktivieren Sie die Weiterleitung der Session nur, wenn der Upstream Sie dazu auffordert: ```bash theme={null} OPENCODE_GO_SESSION_HEADER=false ``` ## Reasoning Einige Modelle von OpenCode Zen denken immer und lehnen Requests ab, in denen der Reasoning-Parameter fehlt: ```text theme={null} [1210] This model always engages in thinking and cannot be disabled; please use low, high, or max ``` GoModel sendet daher auf `/chat/completions` `reasoning_effort: "low"`, wenn ein Request überhaupt keinen Reasoning-Parameter enthält. Modelle, die den Parameter ignorieren, sind davon nicht betroffen. Erhöhen Sie den Standardwert pro Deployment: ```bash theme={null} OPENCODE_GO_DEFAULT_REASONING_EFFORT=high ``` Setzen Sie ihn auf `none` (oder `off`), um nichts einzufügen und Requests unverändert weiterzuleiten. Clients behalten die Kontrolle, wenn sie selbst Reasoning anfordern: Über ein explizites `reasoning.effort` oder ein `reasoning_effort` auf oberster Ebene wird nichts eingefügt. Die von GoModel erkannten Effort-Stufen werden auf ihre nächste Entsprechung in der Menge low / high / max abgebildet, die OpenCode Zen akzeptiert: | Angeforderter Effort | Upstream gesendet | | - | - | | `none`, `minimal`, `low` | `low` | | `medium` | `low` | | `high` | `high` | | `xhigh`, `max` | `max` | Jeder andere Wert (etwa `turbo`) wird unverändert weitergeleitet, damit der Upstream darüber entscheidet. `reasoning.effort` ist das kanonische Feld von GoModel; ein Request, der sowohl dieses Feld als auch ein `reasoning_effort` auf oberster Ebene setzt, wird daher mit dem abgebildeten `reasoning.effort` gesendet — dieselbe Rangfolge, die jeder andere GoModel-Provider anwendet. Modelle, die zu `/messages` geroutet werden, verwenden stattdessen den Thinking-Dialekt von Anthropic und sind von dieser Abbildung nicht betroffen. ## DeepSeek-Modelle Modell-IDs, die mit `deepseek` beginnen, erhalten dieselbe Request-Behandlung wie beim nativen DeepSeek-Provider, auch wenn ein virtuelles Modell zu ihnen routet: `reasoning_content` wird in früheren Assistant-Turns ergänzt, wenn Tools vorhanden sind, und Structured Output über `json_schema` folgt `DEEPSEEK_JSON_SCHEMA_MODE`. Details finden Sie unter [DeepSeek](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/providers/deepseek.md#structured-outputs). ## Nicht unterstützt * Embeddings (liefert `invalid_request_error`). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.