wip(docs): i18n (#12681)

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diff --git a/packages/web/src/content/docs/zh-tw/providers.mdx b/packages/web/src/content/docs/zh-tw/providers.mdx
new file mode 100644
index 000000000..bba1341ca
--- /dev/null
+++ b/packages/web/src/content/docs/zh-tw/providers.mdx
@@ -0,0 +1,1889 @@
+---
+title: 供應商
+description: 使用 OpenCode 中的任何 LLM 提供商。
+---
+
+import config from "../../../../config.mjs"
+export const console = config.console
+
+OpenCode 使用[人工智能軟件開發工具包](https://ai-sdk.dev/) 和[模型.dev](https://models.dev) 來支持**75+ LLM 提供商**，並且它支持運行本地模型。
+
+要添加提供商，您需要：
+
+1. 使用 `/connect` 命令添加提供程序的 API 密鑰。
+2. 在 OpenCode 配置中配置提供程序。
+
+---
+
+### 證書
+
+當您使用 `/connect` 命令添加提供商的 API 密鑰時，它們會被存儲
+在`~/.local/share/opencode/auth.json`。
+
+---
+
+### 配置
+
+您可以通過 OpenCode 中的 `provider` 部分自定義提供程序
+配置。
+
+---
+
+#### 基本網址
+
+您可以通過設置 `baseURL` 選項來自定義任何提供程序的基本 URL。這在使用代理服務或自定義端點時非常有用。
+
+```json title="opencode.json" {6}
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "anthropic": {
+      "options": {
+        "baseURL": "https://api.anthropic.com/v1"
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 開放代碼禪
+
+OpenCode Zen 是 OpenCode 團隊提供的模型列表，這些模型已被
+經過測試和驗證，可以與 OpenCode 良好配合。 [了解更多](/docs/zen)。
+
+:::tip
+如果您是新手，我們建議您從 OpenCode Zen 開始。
+:::
+
+1. 在 TUI 中運行 `/connect` 命令，選擇 opencode，然後前往 [opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth)。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+2. 登錄，添加您的賬單詳細信息，然後復制您的 API 密鑰。
+
+3. 粘貼您的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 在 TUI 中運行 `/models` 以查看我們推薦的型號列表。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+它的工作方式與 OpenCode 中的任何其他提供程序一樣，並且完全可以選擇使用。
+
+---
+
+## 目錄
+
+讓我們詳細了解一些提供商。如果您想將提供商添加到
+列表，請隨時打開 PR。
+
+:::note
+在這裡沒有看到提供商？提交 PR。
+:::
+
+---
+
+### 302.艾伊
+
+1. 前往[302.AI控制台](https://302.ai/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**302.AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 302.AI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 亞馬遜基岩
+
+要將 Amazon Bedrock 與 OpenCode 結合使用：
+
+1. 前往 Amazon Bedrock 控制台中的 **模型目錄** 並請求
+   訪問您想要的模型。
+
+   :::tip
+   您需要能夠在 Amazon Bedrock 中訪問所需的模型。
+   :::
+
+2. **使用以下方法之一配置身份驗證**：
+
+   #### 環境變量（快速啟動）
+
+   運行 opencode 時設置以下環境變量之一：
+
+   ```bash
+   # Option 1: Using AWS access keys
+   AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
+
+   # Option 2: Using named AWS profile
+   AWS_PROFILE=my-profile opencode
+
+   # Option 3: Using Bedrock bearer token
+   AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
+   ```
+
+   或者將它們添加到您的 bash 配置文件中：
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export AWS_PROFILE=my-dev-profile
+   export AWS_REGION=us-east-1
+   ```
+
+   #### 配置文件（推薦）
+
+   對於特定於項目或持久的配置，請使用 `opencode.json`：
+
+   ```json title="opencode.json"
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "amazon-bedrock": {
+         "options": {
+           "region": "us-east-1",
+           "profile": "my-aws-profile"
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+   **可用選項：**
+   - `region` - AWS 區域（例如`us-east-1`、`eu-west-1`）
+   - `profile` - 來自 `~/.aws/credentials` 的 AWS 命名配置文件
+   - `endpoint` - VPC 終端節點的自定義終端節點 URL（通用 `baseURL` 選項的別名）
+
+   :::tip
+   配置文件選項優先於環境變量。
+   :::
+
+   #### 高級：VPC 端點
+
+   如果您使用 Bedrock 的 VPC 終端節點：
+
+   ```json title="opencode.json"
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "amazon-bedrock": {
+         "options": {
+           "region": "us-east-1",
+           "profile": "production",
+           "endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+   :::note
+   `endpoint` 選項是通用 `baseURL` 選項的別名，使用 AWS 特定術語。如果同時指定`endpoint` 和`baseURL`，則`endpoint` 優先。
+   :::
+
+   #### 認證方式
+   - **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**：創建 IAM 用戶並在 AWS 控制台中生成訪問密鑰
+   - **`AWS_PROFILE`**：使用`~/.aws/credentials` 中的命名配置文件。首先配置`aws configure --profile my-profile`或`aws sso login`
+   - **`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`**：從 Amazon Bedrock 控制台生成長期 API 密鑰
+   - **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**：適用於 EKS IRSA（服務賬戶的 IAM 角色）或具有 OIDC 聯合的其他 Kubernetes 環境。使用服務帳戶註釋時，這些環境變量由 Kubernetes 自動注入。
+
+   #### 認證優先級
+
+   Amazon Bedrock 使用以下身份驗證優先級：
+   1. **不記名令牌** - `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 環境變量或來自 `/connect` 命令的令牌
+   2. **AWS 憑證鏈** - 配置文件、訪問密鑰、共享憑證、IAM 角色、Web 身份令牌 (EKS IRSA)、實例元數據
+
+   :::note
+   設置不記名令牌（通過 `/connect` 或 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`）時，它優先於所有 AWS 憑證方法（包括配置的配置文件）。
+   :::
+
+3. 運行`/models`命令選擇所需的型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+:::note
+對於自定義推理配置文件，請在密鑰中使用模型和提供程序名稱，並將 `id` 屬性設置為 arn。這確保了正確的緩存：
+
+```json title="opencode.json"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "amazon-bedrock": {
+      // ...
+      "models": {
+        "anthropic-claude-sonnet-4.5": {
+          "id": "arn:aws:bedrock:us-east-1:xxx:application-inference-profile/yyy"
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+:::
+
+---
+
+### 人擇
+
+1. 註冊後，運行 `/connect` 命令並選擇 Anthropic。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+2. 在這裡您可以選擇 **Claude Pro/Max** 選項，它將打開您的瀏覽器
+   並要求您進行身份驗證。
+
+   ```txt
+   ┌ Select auth method
+   │
+   │ Claude Pro/Max
+   │ Create an API Key
+   │ Manually enter API Key
+   └
+   ```
+
+3. 現在，當您使用 `/models` 命令時，所有 Anthropic 模型都應該可用。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+:::info
+[人擇](https://anthropic.com) 不正式支持在 OpenCode 中使用您的 Claude Pro/Max 訂閱。
+:::
+
+##### 使用 API 密鑰
+
+如果您沒有 Pro/Max 訂閱，您還可以選擇 **創建 API 密鑰**。它還會打開您的瀏覽器並要求您登錄 Anthropic 並為您提供一個可以粘貼到終端中的代碼。
+
+或者，如果您已有 API 密鑰，則可以選擇 **手動輸入 API 密鑰** 並將其粘貼到您的終端中。
+
+---
+
+### Azure 開放人工智能
+
+:::note
+如果遇到“抱歉，但我無法協助該請求”錯誤，請嘗試將 Azure 資源中的內容篩選器從 **DefaultV2** 更改為 **Default**。
+:::
+
+1. 轉到 [Azure 門戶](https://portal.azure.com/) 並創建 **Azure OpenAI** 資源。你需要：
+   - **資源名稱**：這將成為您的 API 端點 (`https://RESOURCE_NAME.openai.azure.com/`) 的一部分
+   - **API 密鑰**：來自您的資源的 `KEY 1` 或 `KEY 2`
+
+2. 轉到[Azure 人工智能鑄造廠](https://ai.azure.com/) 並部署模型。
+
+   :::note
+   部署名稱必須與模型名稱匹配，opencode 才能正常工作。
+   :::
+
+3. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Azure**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+4. 輸入您的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+5. 將您的資源名稱設置為環境變量：
+
+   ```bash
+   AZURE_RESOURCE_NAME=XXX opencode
+   ```
+
+   或者將其添加到您的 bash 配置文件中：
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
+   ```
+
+6. 運行 `/models` 命令以選擇您部署的模型。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### Azure 認知服務
+
+1. 轉到 [Azure 門戶](https://portal.azure.com/) 並創建 **Azure OpenAI** 資源。你需要：
+   - **資源名稱**：這將成為您的 API 端點 (`https://AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`) 的一部分
+   - **API 密鑰**：來自您的資源的 `KEY 1` 或 `KEY 2`
+
+2. 轉到[Azure 人工智能鑄造廠](https://ai.azure.com/) 並部署模型。
+
+   :::note
+   部署名稱必須與模型名稱匹配，opencode 才能正常工作。
+   :::
+
+3. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Azure 認知服務**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+4. 輸入您的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+5. 將您的資源名稱設置為環境變量：
+
+   ```bash
+   AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX opencode
+   ```
+
+   或者將其添加到您的 bash 配置文件中：
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
+   ```
+
+6. 運行 `/models` 命令以選擇您部署的模型。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 巴吉度獵犬
+
+1. 前往[巴吉度獵犬](https://app.baseten.co/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**Baseten**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Baseten API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 大腦
+
+1. 前往[大腦控制台](https://inference.cerebras.ai/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Cerebras**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Cerebras API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇型號，如_Qwen 3 Coder 480B_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### Cloudflare AI 網關
+
+Cloudflare AI Gateway 讓您可以通過統一端點訪問來自 OpenAI、Anthropic、Workers AI 等的模型。使用[統一計費](https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/unified-billing/)，您不需要為每個提供商提供單獨的 API 密鑰。
+
+1. 前往[Cloudflare 儀表板](https://dash.cloudflare.com/)，導航至 **AI** > **AI Gateway**，然後創建一個新網關。
+
+2. 將您的帳戶 ID 和網關 ID 設置為環境變量。
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=your-32-character-account-id
+   export CLOUDFLARE_GATEWAY_ID=your-gateway-id
+   ```
+
+3. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Cloudflare AI Gateway**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+4. 輸入您的 Cloudflare API 令牌。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+   或者將其設置為環境變量。
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
+   ```
+
+5. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+   您還可以通過 opencode 配置添加模型。
+
+   ```json title="opencode.json"
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "cloudflare-ai-gateway": {
+         "models": {
+           "openai/gpt-4o": {},
+           "anthropic/claude-sonnet-4": {}
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+---
+
+### 皮質
+
+1. 前往[Cortecs 控制台](https://cortecs.ai/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Cortecs**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Cortecs API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇一個模型，如_Kimi K2 Instruct_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 深度搜索
+
+1. 前往[DeepSeek 控制台](https://platform.deepseek.com/)，創建一個帳戶，然後單擊“**創建新的 API 密鑰**”。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**DeepSeek**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 DeepSeek API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行 `/models` 命令以選擇 DeepSeek 模型，例如 _DeepSeek Reasoner_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 深層基礎設施
+
+1. 前往[深度基礎設施儀表板](https://deepinfra.com/dash)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Deep Infra**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Deep Infra API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 韌體
+
+1. 前往[固件儀表板](https://app.firmware.ai/signup)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**固件**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的固件 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 煙花人工智能
+
+1. 前往[Fireworks AI 控制台](https://app.fireworks.ai/)，創建一個帳戶，然後單擊“**創建 API 密鑰**”。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Fireworks AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Fireworks AI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇一個模型，如_Kimi K2 Instruct_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 亞搏體育app二人組
+
+GitLab Duo 通過 GitLab 的 Anthropic 代理提供具有本機工具調用功能的 AI 驅動的代理聊天。
+
+1. 運行 `/connect` 命令並選擇 GitLab。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+2. 選擇您的身份驗證方法：
+
+   ```txt
+   ┌ Select auth method
+   │
+   │ OAuth (Recommended)
+   │ Personal Access Token
+   └
+   ```
+
+   #### 使用 OAuth（推薦）
+
+   選擇**OAuth**，您的瀏覽器將打開以進行授權。
+
+   #### 使用個人訪問令牌
+   1. 前往[GitLab 用戶設置 > 訪問令牌](https://gitlab.com/-/user_settings/personal_access_tokens)
+   2. 單擊**添加新令牌**
+   3. 名稱：`OpenCode`，範圍：`api`
+   4. 複製令牌（以`glpat-`開頭）
+   5. 在終端中輸入
+
+3. 運行 `/models` 命令以查看可用模型。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+   提供三種基於 Claude 的模型：
+   - **duo-chat-haiku-4-5**（默認）- 快速任務的快速響應
+   - **duo-chat-sonnet-4-5** - 大多數工作流程的平衡性能
+   - **duo-chat-opus-4-5** - 最有能力進行複雜分析
+
+:::note
+如果您不想，也可以指定“GITLAB_TOKEN”環境變量
+將令牌存儲在 opencode auth 存儲中。
+:::
+
+##### 自託管 GitLab
+
+:::note[compliance 筆記]
+OpenCode 使用小型模型來執行某些 AI 任務，例如生成會話標題。
+默認情況下，它配置為使用 gpt-5-nano，由 Zen 託管。鎖定 OpenCode
+要僅使用您自己的 GitLab 託管實例，請將以下內容添加到您的
+`opencode.json` 文件。還建議禁用會話共享。
+
+```json
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5",
+  "share": "disabled"
+}
+```
+
+:::
+
+對於自託管的 GitLab 實例：
+
+```bash
+export GITLAB_INSTANCE_URL=https://gitlab.company.com
+export GITLAB_TOKEN=glpat-...
+```
+
+如果您的實例運行自定義 AI 網關：
+
+```bash
+GITLAB_AI_GATEWAY_URL=https://ai-gateway.company.com
+```
+
+或者添加到您的 bash 配置文件中：
+
+```bash title="~/.bash_profile"
+export GITLAB_INSTANCE_URL=https://gitlab.company.com
+export GITLAB_AI_GATEWAY_URL=https://ai-gateway.company.com
+export GITLAB_TOKEN=glpat-...
+```
+
+:::note
+您的 GitLab 管理員必須啟用以下功能：
+
+1. [雙代理平台](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/) 用於用戶、組或實例
+2. 功能標誌（通過 Rails 控制台）：
+   - `agent_platform_claude_code`
+   - `third_party_agents_enabled`
+     :::
+
+##### 適用於自託管實例的 OAuth
+
+為了使 Oauth 適用於您的自託管實例，您需要創建
+一個新的應用程序（設置→應用程序）
+回調 URL `http://127.0.0.1:8080/callback` 和以下範圍：
+
+- api（代表您訪問API）
+- read_user（讀取您的個人信息）
+- read_repository（允許對存儲庫進行只讀訪問）
+
+然後將應用程序 ID 公開為環境變量：
+
+```bash
+export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here
+```
+
+更多文檔請參見 [opencode-gitlab-auth](https://www.npmjs.com/package/@gitlab/opencode-gitlab-auth) 主頁。
+
+##### 配置
+
+通過`opencode.json`定制：
+
+```json title="opencode.json"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "gitlab": {
+      "options": {
+        "instanceUrl": "https://gitlab.com",
+        "featureFlags": {
+          "duo_agent_platform_agentic_chat": true,
+          "duo_agent_platform": true
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+##### GitLab API 工具（可選，但強烈推薦）
+
+要訪問 GitLab 工具（合併請求、問題、管道、CI/CD 等）：
+
+```json title="opencode.json"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "plugin": ["@gitlab/opencode-gitlab-plugin"]
+}
+```
+
+該插件提供全面的 GitLab 存儲庫管理功能，包括 MR 審查、問題跟踪、管道監控等。
+
+---
+
+### GitHub 副駕駛
+
+要將 GitHub Copilot 訂閱與 opencode 結合使用：
+
+:::note
+某些型號可能需要 [Pro+
+訂閱](https://github.com/features/copilot/plans) 來使用。
+
+某些模型需要在您的[GitHub Copilot 設置](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use) 中手動啟用。
+:::
+
+1. 運行 `/connect` 命令並蒐索 GitHub Copilot。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+2. 導航至[github.com/login/device](https://github.com/login/device) 並輸入代碼。
+
+   ```txt
+   ┌ Login with GitHub Copilot
+   │
+   │ https://github.com/login/device
+   │
+   │ Enter code: 8F43-6FCF
+   │
+   └ Waiting for authorization...
+   ```
+
+3. 現在運行`/models`命令來選擇您想要的型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 谷歌頂點人工智能
+
+要將 Google Vertex AI 與 OpenCode 結合使用：
+
+1. 前往 Google Cloud Console 中的 **Model Garden** 並檢查
+   您所在地區提供的型號。
+
+   :::note
+   您需要有一個啟用了 Vertex AI API 的 Google Cloud 項目。
+   :::
+
+2. 設置所需的環境變量：
+   - `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`：您的 Google Cloud 項目 ID
+   - `VERTEX_LOCATION`（可選）：Vertex AI 的區域（默認為`global`）
+   - 身份驗證（選擇一項）：
+     - `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: Path to your service account JSON key file
+     - Authenticate using gcloud CLI: `gcloud auth application-default login`
+
+   在運行 opencode 時設置它們。
+
+   ```bash
+   GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
+   ```
+
+   或者將它們添加到您的 bash 配置文件中。
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
+   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
+   export VERTEX_LOCATION=global
+   ```
+
+:::tip
+`global` 區域無需額外成本即可提高可用性並減少錯誤。使用區域端點（例如`us-central1`）來滿足數據駐留要求。 [了解更多](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints)
+:::
+
+3. 運行`/models`命令選擇所需的型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 格羅克
+
+1. 前往[格羅克控制台](https://console.groq.com/)，單擊“**創建 API 密鑰**”，然後復制密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索Groq。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入提供商的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇您想要的。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 抱臉
+
+[Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.](https://huggingface.co/docs/inference-providers) 提供對超過 17 個提供商支持的開放模型的訪問。
+
+1. 前往[擁抱臉部設置](https://huggingface.co/settings/tokens/new?ownUserPermissions=inference.serverless.write&tokenType=fineGrained) 創建一個具有調用推理提供程序權限的令牌。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Hugging Face**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的擁抱臉標記。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行 `/models` 命令來選擇模型，如 _Kimi-K2-Instruct_ 或 _GLM-4.6_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 螺旋錐
+
+[螺旋錐](https://helicone.ai) 是一個 LLM 可觀察性平台，可為您的 AI 應用程序提供日誌記錄、監控和分析。 Helicone AI Gateway 根據模型自動將您的請求路由到適當的提供商。
+
+1. 前往[螺旋錐](https://helicone.ai)，創建一個帳戶，並從您的儀表板生成 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Helicone**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Helicone API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+有關更多提供程序和高級功能（例如緩存和速率限制），請查看[螺旋錐文檔](https://docs.helicone.ai)。
+
+#### 可選配置
+
+如果您發現 Helicone 的功能或模型未通過開放代碼自動配置，您始終可以自行配置。
+
+這是[Helicone 的模型目錄](https://helicone.ai/models)，您將需要它來獲取要添加的模型的 ID。
+
+```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "helicone": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "Helicone",
+      "options": {
+        "baseURL": "https://ai-gateway.helicone.ai",
+      },
+      "models": {
+        "gpt-4o": {
+          // Model ID (from Helicone's model directory page)
+          "name": "GPT-4o", // Your own custom name for the model
+        },
+        "claude-sonnet-4-20250514": {
+          "name": "Claude Sonnet 4",
+        },
+      },
+    },
+  },
+}
+```
+
+#### 自定義標頭
+
+Helicone 支持緩存、用戶跟踪和會話管理等功能的自定義標頭。使用 `options.headers` 將它們添加到您的提供程序配置中：
+
+```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "helicone": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "Helicone",
+      "options": {
+        "baseURL": "https://ai-gateway.helicone.ai",
+        "headers": {
+          "Helicone-Cache-Enabled": "true",
+          "Helicone-User-Id": "opencode",
+        },
+      },
+    },
+  },
+}
+```
+
+##### 會話跟踪
+
+Helicone 的 [會議](https://docs.helicone.ai/features/sessions) 功能可讓您將相關的 LLM 請求分組在一起。使用 [opencode-helicone-會話](https://github.com/H2Shami/opencode-helicone-session) 插件自動將每個 OpenCode 對話記錄為 Helicone 中的會話。
+
+```bash
+npm install -g opencode-helicone-session
+```
+
+將其添加到您的配置中。
+
+```json title="opencode.json"
+{
+  "plugin": ["opencode-helicone-session"]
+}
+```
+
+該插件將 `Helicone-Session-Id` 和 `Helicone-Session-Name` 標頭注入您的請求中。在 Helicone 的會話頁面中，您將看到每個 OpenCode 對話都列為單獨的會話。
+
+##### 常見 Helicone 接頭
+
+|標題 |描述 |
+| -------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
+| `Helicone-Cache-Enabled` |啟用響應緩存 (`true`/`false`) |
+| `Helicone-User-Id` |按用戶跟踪指標 |
+| `Helicone-Property-[Name]` |添加自定義屬性（例如`Helicone-Property-Environment`）|
+| `Helicone-Prompt-Id` |將請求與提示版本相關聯 |
+
+有關所有可用標頭，請參閱[Helicone 頭目錄](https://docs.helicone.ai/helicone-headers/header-directory)。
+
+---
+
+### 調用.cpp
+
+您可以通過[駱駝.cpp 的](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) llama-server實用程序配置opencode以使用本地模型
+
+```json title="opencode.json" "llama.cpp" {5, 6, 8, 10-15}
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "llama.cpp": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "llama-server (local)",
+      "options": {
+        "baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1"
+      },
+      "models": {
+        "qwen3-coder:a3b": {
+          "name": "Qwen3-Coder: a3b-30b (local)",
+          "limit": {
+            "context": 128000,
+            "output": 65536
+          }
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+在這個例子中：
+
+- `llama.cpp` 是自定義提供商 ID。這可以是您想要的任何字符串。
+- `npm` 指定用於此提供程序的包。這裡，`@ai-sdk/openai-compatible` 用於任何 OpenAI 兼容的 API。
+- `name` 是 UI 中提供程序的顯示名稱。
+- `options.baseURL` 是本地服務器的端點。
+- `models` 是模型 ID 與其配置的映射。型號名稱將顯示在型號選擇列表中。
+
+---
+
+### IO網絡
+
+IO.NET 提供了 17 種針對各種用例進行優化的模型：
+
+1. 前往[IO.NET控制台](https://ai.io.net/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**IO.NET**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 IO.NET API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### LM工作室
+
+您可以通過 LM Studio 配置 opencode 以使用本地模型。
+
+```json title="opencode.json" "lmstudio" {5, 6, 8, 10-14}
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "lmstudio": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "LM Studio (local)",
+      "options": {
+        "baseURL": "http://127.0.0.1:1234/v1"
+      },
+      "models": {
+        "google/gemma-3n-e4b": {
+          "name": "Gemma 3n-e4b (local)"
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+在這個例子中：
+
+- `lmstudio` 是自定義提供商 ID。這可以是您想要的任何字符串。
+- `npm` 指定用於此提供程序的包。這裡，`@ai-sdk/openai-compatible` 用於任何 OpenAI 兼容的 API。
+- `name` 是 UI 中提供程序的顯示名稱。
+- `options.baseURL` 是本地服務器的端點。
+- `models` 是模型 ID 與其配置的映射。型號名稱將顯示在型號選擇列表中。
+
+---
+
+### 登月人工智能
+
+要使用 Moonshot AI 中的 Kimi K2：
+
+1. 前往[Moonshot 人工智能控制台](https://platform.moonshot.ai/console)，創建一個帳戶，然後單擊“**創建 API 密鑰**”。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Moonshot AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Moonshot API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇_Kimi K2_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 最小最大
+
+1. 前往[MiniMax API 控制台](https://platform.minimax.io/login)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **MiniMax**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 MiniMax API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇型號，如_M2.1_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### Nebius 代幣工廠
+
+1. 前往[Nebius 令牌工廠控制台](https://tokenfactory.nebius.com/)，創建一個帳戶，然後單擊“**添加密鑰**”。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**Nebius令牌工廠**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Nebius 令牌工廠 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇一個模型，如_Kimi K2 Instruct_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 成為
+
+您可以通過 Ollama 配置 opencode 以使用本地模型。
+
+:::tip
+Ollama 可以自動為 OpenCode 配置自身。詳情請參閱[Ollama 集成文檔](https://docs.ollama.com/integrations/opencode)。
+:::
+
+```json title="opencode.json" "ollama" {5, 6, 8, 10-14}
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "ollama": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "Ollama (local)",
+      "options": {
+        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
+      },
+      "models": {
+        "llama2": {
+          "name": "Llama 2"
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+在這個例子中：
+
+- `ollama` 是自定義提供商 ID。這可以是您想要的任何字符串。
+- `npm` 指定用於此提供程序的包。這裡，`@ai-sdk/openai-compatible` 用於任何 OpenAI 兼容的 API。
+- `name` 是 UI 中提供程序的顯示名稱。
+- `options.baseURL` 是本地服務器的端點。
+- `models` 是模型 ID 與其配置的映射。型號名稱將顯示在型號選擇列表中。
+
+:::tip
+如果工具調用不起作用，請嘗試增加 Ollama 中的`num_ctx`。從 16k - 32k 左右開始。
+:::
+
+---
+
+### 奧拉馬雲
+
+要將 Ollama Cloud 與 OpenCode 結合使用：
+
+1. 前往[https://llama.com/](https://ollama.com/) 並登錄或創建帳戶。
+
+2. 導航到 **設置** > **密鑰**，然後單擊 **添加 API 密鑰** 以生成新的 API 密鑰。
+
+3. 複製 API 密鑰以在 OpenCode 中使用。
+
+4. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Ollama Cloud**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+5. 輸入您的 Ollama Cloud API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+6. **重要**：在OpenCode中使用雲模型之前，必須將模型信息拉取到本地：
+
+   ```bash
+   ollama pull gpt-oss:20b-cloud
+   ```
+
+7. 運行 `/models` 命令以選擇您的 Ollama Cloud 型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 開放人工智能
+
+我們建議註冊[ChatGPT Plus 或 Pro](https://chatgpt.com/pricing)。
+
+1. 註冊後，運行 `/connect` 命令並選擇 OpenAI。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+2. 在這裡您可以選擇 **ChatGPT Plus/Pro** 選項，它將打開您的瀏覽器
+   並要求您進行身份驗證。
+
+   ```txt
+   ┌ Select auth method
+   │
+   │ ChatGPT Plus/Pro
+   │ Manually enter API Key
+   └
+   ```
+
+3. 現在，當您使用 `/models` 命令時，所有 OpenAI 模型都應該可用。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+##### 使用 API 密鑰
+
+如果您已有 API 密鑰，可以選擇 **手動輸入 API 密鑰** 並將其粘貼到您的終端中。
+
+---
+
+### 開放代碼禪
+
+OpenCode Zen 是 OpenCode 團隊提供的經過測試和驗證的模型列表。 [了解更多](/docs/zen)。
+
+1. 登錄 **<a href={console}>OpenCode Zen</a>** 並單擊 **創建 API 密鑰**。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **OpenCode Zen**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 OpenCode API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇型號，如_Qwen 3 Coder 480B_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 開放路由器
+
+1. 前往[OpenRouter儀表板](https://openrouter.ai/settings/keys)，單擊“**創建 API 密鑰**”，然後復制密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索OpenRouter。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入提供商的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. OpenRouter默認預加載了多種型號，運行`/models`命令選擇您想要的型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+   您還可以通過 opencode 配置添加其他模型。
+
+   ```json title="opencode.json" {6}
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "openrouter": {
+         "models": {
+           "somecoolnewmodel": {}
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+5. 您還可以通過 opencode 配置自定義它們。這是指定提供商的示例
+
+   ```json title="opencode.json"
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "openrouter": {
+         "models": {
+           "moonshotai/kimi-k2": {
+             "options": {
+               "provider": {
+                 "order": ["baseten"],
+                 "allow_fallbacks": false
+               }
+             }
+           }
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+---
+
+### SAP人工智能核心
+
+SAP AI Core 通過統一平台提供對 OpenAI、Anthropic、Google、Amazon、Meta、Mistral 和 AI21 的 40 多個模型的訪問。
+
+1. 轉到[SAP BTP 駕駛艙](https://account.hana.ondemand.com/)，導航到 SAP AI Core 服務實例，然後創建服務密鑰。
+
+   :::tip
+   服務密鑰是一個包含`clientid`、`clientsecret`、`url` 和`serviceurls.AI_API_URL` 的JSON 對象。您可以在 BTP Cockpit 的 **服務** > **實例和訂閱** 下找到您的 AI Core 實例。
+   :::
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **SAP AI Core**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的服務密鑰 JSON。
+
+   ```txt
+   ┌ Service key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+   或者設置`AICORE_SERVICE_KEY`環境變量：
+
+   ```bash
+   AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
+   ```
+
+   或者將其添加到您的 bash 配置文件中：
+
+   ```bash title="~/.bash_profile"
+   export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
+   ```
+
+4. （可選）設置部署 ID 和資源組：
+
+   ```bash
+   AICORE_DEPLOYMENT_ID=your-deployment-id AICORE_RESOURCE_GROUP=your-resource-group opencode
+   ```
+
+   :::note
+   這些設置是可選的，應根據您的 SAP AI Core 設置進行配置。
+   :::
+
+5. 運行 `/models` 命令從 40 多個可用型號中進行選擇。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### OVHcloud AI 端點
+
+1. 前往[OVH雲面板](https://ovh.com/manager)。導航到 `Public Cloud` 部分，`AI & Machine Learning` > `AI Endpoints`，然後在 `API Keys` 選項卡中單擊 **創建新的 API 密鑰**。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **OVHcloud AI Endpoints**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 OVHcloud AI Endpoints API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇型號，如_gpt-oss-120b_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 斯卡威
+
+要將 [Scaleway 生成 API](https://www.scaleway.com/en/docs/generative-apis/) 與 Opencode 一起使用：
+
+1. 前往[Scaleway 控制台 IAM 設置](https://console.scaleway.com/iam/api-keys) 生成新的 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Scaleway**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Scaleway API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇模型，如_devstral-2-123b-instruct-2512_或_gpt-oss-120b_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 一起人工智能
+
+1. 前往[一起AI控制台](https://api.together.ai)，創建一個帳戶，然後單擊“**添加密鑰**”。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Together AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Together AI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇一個模型，如_Kimi K2 Instruct_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 威尼斯人工智能
+
+1. 前往[威尼斯人工智能控制台](https://venice.ai)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**Venice AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Venice AI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇型號，如_Llama 3.3 70B_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### Vercel人工智能網關
+
+Vercel AI Gateway 可讓您通過統一端點訪問來自 OpenAI、Anthropic、Google、xAI 等的模型。型號按標價提供，不加價。
+
+1. 前往[維塞爾儀表板](https://vercel.com/)，導航至 **AI Gateway** 選項卡，然後單擊 **API 密鑰** 以創建新的 API 密鑰。
+
+2. 運行 `/connect` 命令並蒐索 **Vercel AI Gateway**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 Vercel AI Gateway API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 執行`/models`命令選擇型號。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+您還可以通過 opencode 配置自定義模型。以下是指定提供者路由順序的示例。
+
+```json title="opencode.json"
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "vercel": {
+      "models": {
+        "anthropic/claude-sonnet-4": {
+          "options": {
+            "order": ["anthropic", "vertex"]
+          }
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+一些有用的路由選項：
+
+|選項 |描述 |
+| ------------------- | ---------------------------------------------------- |
+| `order` |提供者嘗試順序|
+| `only` |限制特定提供商 |
+| `zeroDataRetention` |僅使用零數據保留政策的提供商 |
+
+---
+
+### 人工智慧
+
+1. 前往[xAI控制台](https://console.x.ai/)，創建一個帳戶並生成一個 API 密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**xAI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入您的 xAI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇一個模型，如_Grok Beta_。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 扎艾
+
+1. 前往[Z.AI API控制台](https://z.ai/manage-apikey/apikey-list)，創建一個帳戶，然後單擊“**創建新的 API 密鑰**”。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索**Z.AI**。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+   如果您訂閱了 **GLM 編碼計劃**，請選擇 **Z.AI 編碼計劃**。
+
+3. 輸入您的 Z.AI API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 運行`/models`命令選擇_GLM-4.7_等模型。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+---
+
+### 多路復用器
+
+1. 前往[ZenMux 儀表板](https://zenmux.ai/settings/keys)，單擊“**創建 API 密鑰**”，然後復制密鑰。
+
+2. 運行`/connect`命令並蒐索ZenMux。
+
+   ```txt
+   /connect
+   ```
+
+3. 輸入提供商的 API 密鑰。
+
+   ```txt
+   ┌ API key
+   │
+   │
+   └ enter
+   ```
+
+4. 默認情況下預加載了許多 ZenMux 模型，運行 `/models` 命令選擇您想要的模型。
+
+   ```txt
+   /models
+   ```
+
+   您還可以通過 opencode 配置添加其他模型。
+
+   ```json title="opencode.json" {6}
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "zenmux": {
+         "models": {
+           "somecoolnewmodel": {}
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+---
+
+## 定制提供商
+
+要添加 `/connect` 命令中未列出的任何 **OpenAI 兼容** 提供程序：
+
+:::tip
+您可以將任何與 OpenAI 兼容的提供程序與 opencode 結合使用。大多數現代人工智能提供商都提供與 OpenAI 兼容的 API。
+:::
+
+1. 運行 `/connect` 命令並向下滾動到 **其他**。
+
+   ```bash
+   $ /connect
+
+   ┌  Add credential
+   │
+   ◆  Select provider
+   │  ...
+   │  ● Other
+   └
+   ```
+
+2. 輸入提供商的唯一 ID。
+
+   ```bash
+   $ /connect
+
+   ┌  Add credential
+   │
+   ◇  Enter provider id
+   │  myprovider
+   └
+   ```
+
+   :::note
+   選擇一個容易記住的 ID，您將在配置文件中使用它。
+   :::
+
+3. 輸入提供商的 API 密鑰。
+
+   ```bash
+   $ /connect
+
+   ┌  Add credential
+   │
+   ▲  This only stores a credential for myprovider - you will need to configure it in opencode.json, check the docs for examples.
+   │
+   ◇  Enter your API key
+   │  sk-...
+   └
+   ```
+
+4. 在項目目錄中創建或更新 `opencode.json` 文件：
+
+   ```json title="opencode.json" ""myprovider"" {5-15}
+   {
+     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+     "provider": {
+       "myprovider": {
+         "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+         "name": "My AI ProviderDisplay Name",
+         "options": {
+           "baseURL": "https://api.myprovider.com/v1"
+         },
+         "models": {
+           "my-model-name": {
+             "name": "My Model Display Name"
+           }
+         }
+       }
+     }
+   }
+   ```
+
+   以下是配置選項：
+   - **npm**：要使用的 AI SDK 包，`@ai-sdk/openai-compatible` 用於 OpenAI 兼容提供商
+   - **名稱**：UI 中的顯示名稱。
+   - **型號**：可用型號。
+   - **options.baseURL**：API 端點 URL。
+   - **options.apiKey**：如果不使用身份驗證，可以選擇設置 API 密鑰。
+   - **options.headers**：可選擇設置自定義標頭。
+
+   有關高級選項的更多信息，請參見下面的示例。
+
+5. 運行 `/models` 命令，您的自定義提供程序和模型將出現在選擇列表中。
+
+---
+
+##### 例子
+
+以下是設置`apiKey`、`headers` 和模型`limit` 選項的示例。
+
+```json title="opencode.json" {9,11,17-20}
+{
+  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
+  "provider": {
+    "myprovider": {
+      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
+      "name": "My AI ProviderDisplay Name",
+      "options": {
+        "baseURL": "https://api.myprovider.com/v1",
+        "apiKey": "{env:ANTHROPIC_API_KEY}",
+        "headers": {
+          "Authorization": "Bearer custom-token"
+        }
+      },
+      "models": {
+        "my-model-name": {
+          "name": "My Model Display Name",
+          "limit": {
+            "context": 200000,
+            "output": 65536
+          }
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+配置詳情：
+
+- **apiKey**：使用`env`變量語法[了解更多](/docs/config#env-vars)設置。
+- ** headers **：隨每個請求發送的自定義標頭。
+- **limit.context**：模型接受的最大輸入標記。
+- **limit.output**：模型可以生成的最大令牌。
+
+`limit` 字段允許 OpenCode 了解您還剩下多少上下文。標準提供商會自動從 models.dev 中提取這些內容。
+
+---
+
+## 故障排除
+
+如果您在配置提供商時遇到問題，請檢查以下內容：
+
+1. **檢查身份驗證設置**：運行 `opencode auth list` 以查看憑據是否
+   提供商的配置已添加到您的配置中。
+
+   這不適用於 Amazon Bedrock 等依賴環境變量進行身份驗證的提供商。
+
+2. 對於自定義提供程序，請檢查 opencode 配置並：
+   - 確保 `/connect` 命令中使用的提供程序 ID 與 opencode 配置中的 ID 匹配。
+   - 正確的 npm 包用於提供程序。例如，對 Cerebras 使用 `@ai-sdk/cerebras`。對於所有其他 OpenAI 兼容提供商，請使用 `@ai-sdk/openai-compatible`。
+   - 檢查 `options.baseURL` 字段中使用了正確的 API 端點。