chore: generate
This commit is contained in:
opencode-agent[bot]
@@ -127,10 +127,10 @@ OpenCode의 다른 공급자와 같이 작동하고 사용하기에 완전히
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||||
OpenCode로 Amazon Bedrock을 사용하려면:
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1. Amazon Bedrock 콘솔 및 요청에서 ** 모델 카탈로그**에 머리
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원하는 모델에 액세스.
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||||
원하는 모델에 액세스.
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:::tip
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||||
Amazon Bedrock에서 원하는 모델에 액세스해야합니다.
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||||
Amazon Bedrock에서 원하는 모델에 액세스해야합니다.
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:::
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2. ** 설정** 다음 방법 중 하나를 사용하여:
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@@ -139,76 +139,79 @@ Amazon Bedrock에서 원하는 모델에 액세스해야합니다.
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opencode를 실행하는 동안 이러한 환경 변수 중 하나를 설정:
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```bash
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||||
# Option 1: Using AWS access keys
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||||
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
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||||
```bash
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||||
# Option 1: Using AWS access keys
|
||||
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
|
||||
|
||||
# Option 2: Using named AWS profile
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||||
AWS_PROFILE=my-profile opencode
|
||||
# Option 2: Using named AWS profile
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||||
AWS_PROFILE=my-profile opencode
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||||
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||||
# Option 3: Using Bedrock bearer token
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||||
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
|
||||
```
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||||
# Option 3: Using Bedrock bearer token
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||||
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
|
||||
```
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||||
또는 bash 프로필에 추가:
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||||
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||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
|
||||
export AWS_REGION=us-east-1
|
||||
```
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||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
|
||||
export AWS_REGION=us-east-1
|
||||
```
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||||
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||||
#### 설정 파일 (추천)
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||||
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||||
프로젝트 별 또는 지속적 구성의 경우 `opencode.json`를 사용하십시오.
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||||
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||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
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||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "my-aws-profile"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "my-aws-profile"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
** 유효한 옵션:**
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||||
- `region` - AWS 지역 (예: `us-east-1`, `eu-west-1`)
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||||
- `profile` - AWS는 `~/.aws/credentials`에서 단면도를 지명했습니다
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||||
- `endpoint` - VPC 엔드 포인트에 대한 사용자 정의 엔드 포인트 URL (일반 `baseURL` 옵션 별)
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||||
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||||
:::tip
|
||||
구성 파일 옵션은 환경 변수에 대한 precedence를 가져옵니다.
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||||
:::
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||||
:::tip
|
||||
구성 파일 옵션은 환경 변수에 대한 precedence를 가져옵니다.
|
||||
:::
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||||
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||||
#### 고급: VPC 엔드포인트
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||||
|
||||
Bedrock의 VPC 엔드포인트를 사용하는 경우:
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||||
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||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "production",
|
||||
"endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
|
||||
"$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"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
:::note
|
||||
:::note
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||||
`endpoint` 옵션은 일반적인 `baseURL` 옵션의 별칭입니다. `endpoint`와 `baseURL` 둘 다 지정되는 경우에, `endpoint`는 전진합니다.
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:::
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||||
:::
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||||
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||||
#### 인증 방법
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-**`AWS_ACCESS_KEY_ID`/`AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: IAM 사용자 생성 및 AWS 콘솔에서 액세스 키를 생성
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||||
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||||
- **`AWS_PROFILE`**: `~/.aws/credentials`의 프로필 이름을 사용합니다. `aws configure --profile my-profile` 또는 `aws sso login`로 첫번째 구성
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||||
- **`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`**: Amazon Bedrock 콘솔에서 장기적인 API 키 생성
|
||||
- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: EKS IRSA (서비스 계정을위한IAM 역할) 또는 OIDC federation과 다른 쿠버네티스 환경. 이 환경 변수는 서비스 계정 할당을 사용할 때 쿠버네티스에 의해 자동으로 주사됩니다.
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||||
@@ -216,11 +219,12 @@ Bedrock의 VPC 엔드포인트를 사용하는 경우:
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||||
#### 인증
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||||
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||||
Amazon Bedrock은 다음과 같은 인증 우선 순위를 사용합니다.
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||||
1. ** 브라우저 토큰 ** - `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 환경 변수 또는 `/connect` 명령에서 토큰
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||||
2. **AWS Credential Chain ** - 프로필, 액세스 키, 공유 자격 증명, IAM 역할, 웹 ID 토큰 (EKS IRSA), 인스턴스 메타 데이터
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||||
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||||
:::note
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||||
Bearer 토큰을 설정할 때 (`/connect` 또는 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`를 통해), 구성 된 프로파일을 포함한 모든 AWS 자격 방법을 통해 우선 순위가됩니다.
|
||||
Bearer 토큰을 설정할 때 (`/connect` 또는 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`를 통해), 구성 된 프로파일을 포함한 모든 AWS 자격 방법을 통해 우선 순위가됩니다.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
3. 당신이 원하는 모형을 선정하기 위하여 `/models` 명령을 실행하십시오.
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||||
@@ -261,7 +265,7 @@ custom inference profiles를 위해, 열쇠에 있는 모형 그리고 공급자
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||||
```
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||||
|
||||
2. **Claude Pro/Max** 옵션을 선택하고 브라우저를 열 수 있습니다.
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||||
자주 묻는 질문
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||||
자주 묻는 질문
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||||
|
||||
```txt
|
||||
┌ Select auth method
|
||||
@@ -297,13 +301,14 @@ Pro/Max 구독이 없는 경우 **Create an API Key**를 선택할 수 있습니
|
||||
:::
|
||||
|
||||
1. [Azure 포털](https://portal.azure.com/) 이상으로 머리와 **Azure OpenAI** 리소스를 만듭니다. 당신은 필요로 할 것이다:
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||||
|
||||
- **소스 이름**: 이것은 API 엔드 포인트의 일부가됩니다 (`https://RESOURCE_NAME.openai.azure.com/`)
|
||||
- ** API 키**: `KEY 1` 또는 당신의 자원에서 `KEY 2`
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||||
|
||||
2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/)로 이동하여 모델을 배포합니다.
|
||||
|
||||
:::note
|
||||
배포 이름은 제대로 작동하려면 opencode의 모델 이름을 일치해야합니다.
|
||||
배포 이름은 제대로 작동하려면 opencode의 모델 이름을 일치해야합니다.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
3. `/connect` 명령을 실행하고 **Azure**를 검색하십시오.
|
||||
@@ -329,9 +334,9 @@ Pro/Max 구독이 없는 경우 **Create an API Key**를 선택할 수 있습니
|
||||
|
||||
또는 bash 프로파일에 추가:
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||||
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||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
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||||
```
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||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
|
||||
```
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||||
|
||||
6. `/models` 명령을 실행하여 배포 된 모델을 선택하십시오.
|
||||
|
||||
@@ -344,13 +349,14 @@ Pro/Max 구독이 없는 경우 **Create an API Key**를 선택할 수 있습니
|
||||
### Azure Cognitive 서비스
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||||
|
||||
1. [Azure 포털](https://portal.azure.com/) 이상으로 머리와 **Azure OpenAI** 리소스를 만듭니다. 당신은 필요로 할 것이다:
|
||||
|
||||
- **소스 이름**: 이것은 API 엔드 포인트의 일부가됩니다 (`https://AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`)
|
||||
- ** API 키**: `KEY 1` 또는 당신의 자원에서 `KEY 2`
|
||||
|
||||
2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/)로 이동하여 모델을 배포합니다.
|
||||
|
||||
:::note
|
||||
배포 이름은 제대로 작동하려면 opencode의 모델 이름을 일치해야합니다.
|
||||
배포 이름은 제대로 작동하려면 opencode의 모델 이름을 일치해야합니다.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
3. `/connect` 명령을 실행하고 **Azure Cognitive Services**를 검색하십시오.
|
||||
@@ -376,9 +382,9 @@ Pro/Max 구독이 없는 경우 **Create an API Key**를 선택할 수 있습니
|
||||
|
||||
또는 bash 프로파일에 추가:
|
||||
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
|
||||
```
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
|
||||
```
|
||||
|
||||
6. `/models` 명령을 실행하여 배포 된 모델을 선택하십시오.
|
||||
|
||||
@@ -434,7 +440,7 @@ Pro/Max 구독이 없는 경우 **Create an API Key**를 선택할 수 있습니
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Qwen 3 Coder 480B .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Qwen 3 Coder 480B .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -472,9 +478,9 @@ Cloudflare AI 게이트웨이는 OpenAI, Anthropic, Workers AI 등의 모델에
|
||||
|
||||
또는 환경 변수로 설정한다.
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||||
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
|
||||
```
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
|
||||
```
|
||||
|
||||
5. 모델을 선택하려면 `/models` 명령을 실행하십시오.
|
||||
|
||||
@@ -484,19 +490,19 @@ Cloudflare AI 게이트웨이는 OpenAI, Anthropic, Workers AI 등의 모델에
|
||||
|
||||
Opencode config를 통해 모델을 추가할 수 있습니다.
|
||||
|
||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"cloudflare-ai-gateway": {
|
||||
"models": {
|
||||
"openai/gpt-4o": {},
|
||||
"anthropic/claude-sonnet-4": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
```json title="opencode.json"
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"cloudflare-ai-gateway": {
|
||||
"models": {
|
||||
"openai/gpt-4o": {},
|
||||
"anthropic/claude-sonnet-4": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -519,7 +525,7 @@ Opencode config를 통해 모델을 추가할 수 있습니다.
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -546,7 +552,7 @@ Opencode config를 통해 모델을 추가할 수 있습니다.
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 DeepSeek 모델을 선택하십시오. DeepSeek Reasoner .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 DeepSeek 모델을 선택하십시오. DeepSeek Reasoner .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -627,7 +633,7 @@ Opencode config를 통해 모델을 추가할 수 있습니다.
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -660,22 +666,20 @@ Opencode config를 통해 모델을 추가할 수 있습니다.
|
||||
Select**OAuth**와 브라우저는 권한이 없습니다.
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||||
|
||||
### 개인 액세스 토큰 사용
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||||
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||||
1. [GitLab User Settings > Access Tokens](https://gitlab.com/-/user settings/personal access tokens)로 이동
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||||
2. 새 토큰 추가 **
|
||||
2. 새 토큰 추가 \*\*
|
||||
3. 이름: `OpenCode`의 범위: `api`
|
||||
4. 토큰 복사 (`glpat-`와 함께 시작)
|
||||
5. 맨끝에서 그것을 입력하십시오
|
||||
|
||||
3. 유효한 모형을 보기 위하여 `/models` 명령을 실행하십시오.
|
||||
6. 유효한 모형을 보기 위하여 `/models` 명령을 실행하십시오.
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
```
|
||||
|
||||
세 개의 클로드 기반 모델은 다음과 같습니다.
|
||||
-**duo-chat-haiku-4-5** (기본값) - 빠른 작업에 대한 빠른 응답
|
||||
-**duo-chat-sonnet-4-5** - 대부분의 워크플로우의 밸런스 성능
|
||||
-**duo-chat-opus-4-5** - 복잡한 분석 가능
|
||||
세 개의 클로드 기반 모델은 다음과 같습니다. -**duo-chat-haiku-4-5** (기본값) - 빠른 작업에 대한 빠른 응답 -**duo-chat-sonnet-4-5** - 대부분의 워크플로우의 밸런스 성능 -**duo-chat-opus-4-5** - 복잡한 분석 가능
|
||||
|
||||
:::note
|
||||
'GITLAB TOKEN' 환경 변수를 지정할 수도 있습니다.
|
||||
@@ -726,9 +730,10 @@ GitLab 관리자는 다음을 활성화해야합니다.
|
||||
|
||||
1. [Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/gitlab duo/turn on off/) 사용자, 그룹 또는 인스턴스
|
||||
2. 특징 깃발 (철도 콘솔을 통해):
|
||||
|
||||
- `agent_platform_claude_code`
|
||||
- `third_party_agents_enabled`
|
||||
:::
|
||||
:::
|
||||
|
||||
####OAuth for Self-Hosted 인스턴스
|
||||
|
||||
@@ -826,13 +831,14 @@ GitHub Copilot 구독을 사용하여 opencode:
|
||||
OpenCode로 Google Vertex AI를 사용하려면:
|
||||
|
||||
1. Google Cloud Console에서 ** Model Garden**을 통해 헤드를 확인하고 확인하십시오.
|
||||
당신의 지역에서 유효한 모형.
|
||||
당신의 지역에서 유효한 모형.
|
||||
|
||||
:::note
|
||||
Vertex AI API를 사용하여 Google Cloud 프로젝트를 수행해야합니다.
|
||||
Vertex AI API를 사용하여 Google Cloud 프로젝트를 수행해야합니다.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
2. 필요한 환경 변수를 설정:
|
||||
|
||||
- `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`: 당신의 구글 클라우드 프로젝트 ID
|
||||
- `VERTEX_LOCATION` (선택): Vertex AI를 위한 지구 (`global`에 과태)
|
||||
- 인증(초당):
|
||||
@@ -841,17 +847,17 @@ Vertex AI API를 사용하여 Google Cloud 프로젝트를 수행해야합니다
|
||||
|
||||
opencode를 실행하면서 설정한다.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
|
||||
```
|
||||
```bash
|
||||
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
|
||||
```
|
||||
|
||||
또는 bash 프로파일에 추가하십시오.
|
||||
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
|
||||
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
|
||||
export VERTEX_LOCATION=global
|
||||
```
|
||||
```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` 지구는 가용성을 개량하고 추가 비용 없이 과실을 감소시킵니다. 데이터 거주 요건에 대한 지역 엔드포인트(e.g., `us-central1`)를 사용하십시오. [더 알아보기](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional and global endpoints)
|
||||
@@ -913,7 +919,7 @@ opencode를 실행하면서 설정한다.
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi-K2-Instruct 또는 GLM-4.6 .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi-K2-Instruct 또는 GLM-4.6 .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -1023,12 +1029,12 @@ npm install -g opencode-helicone-session
|
||||
|
||||
# # # # # # 공통 헬리콥터
|
||||
|
||||
| 헤드러 | Description
|
||||
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
|
||||
| `Helicone-Cache-Enabled` | 대응 캐싱 (`true`/`false`) |
|
||||
| `Helicone-User-Id` | 사용자별 추적 가능 |
|
||||
| 헤드러 | Description |
|
||||
| -------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
|
||||
| `Helicone-Cache-Enabled` | 대응 캐싱 (`true`/`false`) |
|
||||
| `Helicone-User-Id` | 사용자별 추적 가능 |
|
||||
| `Helicone-Property-[Name]` | 사용자 정의 속성 추가(예: `Helicone-Property-Environment`) |
|
||||
| `Helicone-Prompt-Id` | 신속한 대응 |
|
||||
| `Helicone-Prompt-Id` | 신속한 대응 |
|
||||
|
||||
모든 사용 가능한 헤더에 대한 [Helicone Header Directory](https://docs.helicone.ai/helicone-headers/header-directory)를 참조하십시오.
|
||||
|
||||
@@ -1156,7 +1162,7 @@ Moonshot AI에서 Kimi K2 사용 :
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 Kimi K2 .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 Kimi K2 .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -1183,7 +1189,7 @@ Moonshot AI에서 Kimi K2 사용 :
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 M2.1 .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 M2.1 .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -1210,7 +1216,7 @@ Moonshot AI에서 Kimi K2 사용 :
|
||||
└ enter
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
/models
|
||||
@@ -1310,7 +1316,7 @@ OpenCode로 Ollama Cloud를 사용하려면:
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **ChatGPT Plus/Pro** 옵션을 선택하고 브라우저를 열 수 있습니다.
|
||||
자주 묻는 질문
|
||||
자주 묻는 질문
|
||||
|
||||
```txt
|
||||
┌ Select auth method
|
||||
@@ -1353,7 +1359,7 @@ OpenCode Zen은 OpenCode 팀에서 제공하는 테스트 및 검증된 모델
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└ enter
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```
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Qwen 3 Coder 480B .
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Qwen 3 Coder 480B .
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```txt
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/models
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@@ -1388,18 +1394,18 @@ OpenCode Zen은 OpenCode 팀에서 제공하는 테스트 및 검증된 모델
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Opencode config를 통해 추가 모델을 추가할 수 있습니다.
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```json title="opencode.json" {6}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"provider": {
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"openrouter": {
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"models": {
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"somecoolnewmodel": {}
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}
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}
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}
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}
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```
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```json title="opencode.json" {6}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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||||
"provider": {
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||||
"openrouter": {
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"models": {
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"somecoolnewmodel": {}
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}
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}
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}
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}
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```
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5. 당신은 또한 당신의 opencode config를 통해 그들을 주문을 받아서 만들 수 있습니다. 공급자 지정의 예입니다.
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@@ -1432,7 +1438,7 @@ SAP AI Core는 OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, Mistral 및 AI21의 40+
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1. [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/)로 이동하여 SAP AI Core 서비스 인스턴스로 이동하고 서비스 키를 만듭니다.
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:::tip
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서비스 키는 `clientid`, `clientsecret`, `url` 및 `serviceurls.AI_API_URL`를 포함하는 JSON 객체입니다. **Services** > **Instances 및 Subscriptions** 아래 AI Core 인스턴스를 찾을 수 있습니다.
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서비스 키는 `clientid`, `clientsecret`, `url` 및 `serviceurls.AI_API_URL`를 포함하는 JSON 객체입니다. **Services** > **Instances 및 Subscriptions** 아래 AI Core 인스턴스를 찾을 수 있습니다.
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:::
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2. `/connect` 명령을 실행하고 **SAP AI Core**를 검색하십시오.
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@@ -1452,15 +1458,15 @@ SAP AI Core는 OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, Mistral 및 AI21의 40+
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또는 `AICORE_SERVICE_KEY` 환경 변수를 설정:
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```bash
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AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
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```
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```bash
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AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
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```
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또는 bash 프로파일에 추가:
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```bash title="~/.bash_profile"
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export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
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```
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```bash title="~/.bash_profile"
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||||
export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
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```
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4. 선택적으로 배치 ID 및 자원 그룹:
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@@ -1469,7 +1475,7 @@ SAP AI Core는 OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, Mistral 및 AI21의 40+
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```
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:::note
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||||
이 설정은 선택 사항이며 SAP AI Core 설정에 따라 구성해야합니다.
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||||
이 설정은 선택 사항이며 SAP AI Core 설정에 따라 구성해야합니다.
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:::
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||||
5. `/models` 명령을 실행하여 40+ 유효한 모형에서 선택하십시오.
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@@ -1499,7 +1505,7 @@ SAP AI Core는 OpenAI, Anthropic, Google, Amazon, Meta, Mistral 및 AI21의 40+
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||||
└ enter
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```
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 gpt-oss-120b .
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 gpt-oss-120b .
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```txt
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||||
/models
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@@ -1528,7 +1534,7 @@ Opencode를 사용하여 [Scaleway Generative APIs](https://www.scaleway.com/en/
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└ enter
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```
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오. devstral-2-123b-instruct-2512 또는 gpt-oss-120b .
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오. devstral-2-123b-instruct-2512 또는 gpt-oss-120b .
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```txt
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||||
/models
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@@ -1555,7 +1561,7 @@ Opencode를 사용하여 [Scaleway Generative APIs](https://www.scaleway.com/en/
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└ enter
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```
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Kimi K2 Instruct .
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```txt
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/models
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@@ -1582,7 +1588,7 @@ Opencode를 사용하여 [Scaleway Generative APIs](https://www.scaleway.com/en/
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└ enter
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```
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Llama 3.3 70B .
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4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Llama 3.3 70B .
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||||
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||||
```txt
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||||
/models
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@@ -1638,15 +1644,15 @@ Opencode config를 통해 모델을 사용자 정의 할 수 있습니다. 공
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몇몇 유용한 여정 선택권:
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| 옵션 | 설명 |
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| ------------------- | ---------------------------------------------------- |
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||||
| `order` | 공급자의 순서 |
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||||
| `only` | 특정 공급자 제한 |
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||||
| 옵션 | 설명 |
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||||
| ------------------- | --------------------------------- |
|
||||
| `order` | 공급자의 순서 |
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||||
| `only` | 특정 공급자 제한 |
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| `zeroDataRetention` | 제로 데이터 보유 정책만 이용 가능 |
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---
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# # # # # # # # # # #
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#
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1. [xAI 콘솔](https://console.x.ai/)에 머리, 계정을 만들고 API 키를 생성합니다.
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@@ -1665,7 +1671,7 @@ Opencode config를 통해 모델을 사용자 정의 할 수 있습니다. 공
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└ enter
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```
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Grok Beta .
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 Grok Beta .
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||||
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||||
```txt
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||||
/models
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||||
@@ -1694,7 +1700,7 @@ Opencode config를 통해 모델을 사용자 정의 할 수 있습니다. 공
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└ enter
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||||
```
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 GLM-4.7 .
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||||
4. `/models` 명령을 실행하여 같은 모델을 선택하십시오 GLM-4.7 .
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||||
|
||||
```txt
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/models
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||||
@@ -1729,18 +1735,18 @@ Opencode config를 통해 모델을 사용자 정의 할 수 있습니다. 공
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|
||||
Opencode config를 통해 추가 모델을 추가할 수 있습니다.
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||||
```json title="opencode.json" {6}
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||||
{
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||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"zenmux": {
|
||||
"models": {
|
||||
"somecoolnewmodel": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
```json title="opencode.json" {6}
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"zenmux": {
|
||||
"models": {
|
||||
"somecoolnewmodel": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
@@ -1778,7 +1784,7 @@ Opencode를 사용하여 OpenAI 호환 공급자를 사용할 수 있습니다.
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||||
```
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||||
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||||
:::note
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||||
기억에 남는 ID를 선택하면 구성 파일에서 이것을 사용할 수 있습니다.
|
||||
기억에 남는 ID를 선택하면 구성 파일에서 이것을 사용할 수 있습니다.
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||||
:::
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||||
|
||||
3. 공급자를 위한 당신의 API 열쇠를 입력하십시오.
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||||
@@ -1818,8 +1824,8 @@ Opencode를 사용하여 OpenAI 호환 공급자를 사용할 수 있습니다.
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||||
```
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||||
여기에 구성 옵션:
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||||
- **npm**: AI SDK 패키지, OpenAI 호환 공급자 `@ai-sdk/openai-compatible`
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||||
-**name**: UI의 표시 이름.
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||||
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||||
- **npm**: AI SDK 패키지, OpenAI 호환 공급자 `@ai-sdk/openai-compatible` -**name**: UI의 표시 이름.
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||||
- ** 모델**: 유효한 모델.
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||||
- **options.baseURL**: API 엔드포인트 URL.
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||||
- **options.apiKey**: 선택적으로 auth를 사용하지 않는 경우 API 키 설정.
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||||
@@ -1865,8 +1871,7 @@ Opencode를 사용하여 OpenAI 호환 공급자를 사용할 수 있습니다.
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||||
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||||
구성 세부 사항:
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||||
- **apiKey**: `env` 변수 구문을 사용하여 설정, [learn more](/docs/config#env-vars).
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||||
-**headers**: 각 요청으로 전송된 사용자 정의 헤더.
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||||
- **apiKey**: `env` 변수 구문을 사용하여 설정, [learn more](/docs/config#env-vars). -**headers**: 각 요청으로 전송된 사용자 정의 헤더.
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||||
- **limit.context**: 최대 입력 토큰 모델은 받아들입니다.
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||||
- **limit.output**: 최대 토큰은 모델을 생성할 수 있습니다.
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||||
@@ -1879,11 +1884,12 @@ Opencode를 사용하여 OpenAI 호환 공급자를 사용할 수 있습니다.
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||||
공급자 구성에 문제가 있는 경우 다음을 확인하십시오.
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1. **주의 설정 확인 **: `opencode auth list`를 실행하여 자격 증명을 볼 수 있습니다.
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공급자는 config에 추가됩니다.
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||||
공급자는 config에 추가됩니다.
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이것은 Amazon Bedrock과 같은 공급자에 적용되지 않습니다. 환경 변수에 의존합니다.
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2. 주문 공급자를 위해, opencode config를 검사하고:
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- `/connect` 명령에 사용되는 공급자 ID가 opencode config에서 ID를 일치시킵니다.
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- 오른쪽 npm 패키지는 공급자에 사용됩니다. 예를 들어 Cerebras의 `@ai-sdk/cerebras`를 사용합니다. 그리고 다른 모든 OpenAI 호환 공급자를 위해, 사용 `@ai-sdk/openai-compatible`.
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- 올바른 API 엔드포인트는 `options.baseURL` 필드에 사용됩니다.
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