Урок 3 из 8 · 20 мин · обновлено

Как выбрать модель: бесплатные и платные, быстрые и сильные

Как выбрать модель для OpenCode: чем бесплатные отличаются от платных, быстрые Flash-модели от сильных. Как подключить DeepSeek, GLM, MiniMax, Kimi или Qwen по ключу через /connect, переключать модели и варианты рассуждения.

Бесплатные и платные

Бесплатные модели в OpenCode нужны, чтобы познакомиться с агентом без оплаты и ключей. Для учебного проекта их хватает. Ограничения такие:

  • список меняется: любимая модель может стать платной или исчезнуть;
  • запросы могут храниться и использоваться для улучшения моделей;
  • при нагрузке они бывают медленнее, а иногда ненадолго недоступны.

Платные модели подключают, когда агент становится рабочим инструментом: для закрытого кода, больших проектов и ежедневной работы. Платят обычно за объём текста, который модель прочитала и написала, поэтому длинные сессии с большими файлами обходятся дороже коротких.

Быстрые и сильные

Внутри одной компании обычно есть модели разного «веса»:

  • быстрые — часто с Flash, Lite или Mini в названии. Отвечают быстро, хорошо делают простые и понятные правки;
  • сильные — часто с Pro, Max или большим номером. Медленнее, но лучше держат большой проект в голове, планируют и находят хитрые ошибки.

Удобная привычка: простые правки — быстрой модели, план большой задачи и поиск непонятной ошибки — сильной.

У многих моделей есть ещё варианты рассуждения: модель может отвечать сразу или сначала подумать подольше. В OpenCode их переключают сочетанием Ctrl+T. Дольше думать полезно для сложных задач, для простых — лишняя трата времени.

Какие модели выбирают для кода

OpenCode работает с моделями многих компаний. Для кода часто берут:

  • DeepSeek — быстрая Flash-версия и сильная Pro;
  • GLM — модели компании Zhipu;
  • MiniMax — модели, рассчитанные на работу агентов;
  • Kimi — модели компании Moonshot;
  • Qwen — модели компании Alibaba, в том числе специальные для кода.

Новые версии выходят каждые несколько месяцев, поэтому конкретные номера быстро устаревают. Смотрите на свежие версии в списке /models и проверяйте их на своих задачах.

Модель можно запустить и на своём компьютере, но для этого нужен мощный компьютер и отдельная настройка — для начала проще облачные модели.

Подключить модель по ключу

Чтобы пользоваться платной моделью, нужен ключ доступа — длинная строка, которую выдаёт провайдер в личном кабинете. В OpenCode введите:

Текст
/connect

Выберите провайдера из списка, например DeepSeek, и вставьте ключ. После этого его модели появятся в /models. Ключ хранится у вас на компьютере, а посмотреть, какие провайдеры подключены, можно командой в терминале:

Терминал
opencode auth list

Ключ — как пароль: не пишите его в сообщениях агенту, не кладите в файлы проекта и не показывайте на скриншотах.

Сменить модель на ходу

Модель меняют в любой момент: /models — выбрать другую — продолжить разговор. Агент сохранит всю историю сессии, просто дальше думать будет другая модель.

Это удобно, когда быстрая модель застряла: переключитесь на сильную и попросите разобраться. И наоборот: сильная модель составила план, а простые шаги по нему сделает быстрая.

Попробуйте сами. В папке habits дайте двум разным бесплатным моделям одну и ту же задачу: «Предложи план простого трекера привычек на одной странице: что на ней будет и из каких файлов он состоит. Код пока не пиши». Сравните ответы.

На что смотреть при сравнении
  • Понятность: легко ли прочитать план, нет ли воды.
  • Точность: выполнила ли модель условие «код пока не пиши» и не создала ли файлы.
  • Разумность: не предлагает ли модель лишнего — серверов, баз данных и регистрации для простого трекера.
  • Скорость: как долго пришлось ждать ответа.

Запишите, какая модель вам понравилась больше, — с ней удобно продолжить следующий урок. Если обе ответили одинаково хорошо, выбирайте ту, что быстрее.

Мини-тест: проверьте себя

Закрепите урок: несколько вопросов, разбор ответов — в конце.

  1. Задача: поменять цвет кнопки и текст заголовка. Какая модель подойдёт?

  2. Как подключить в OpenCode платную модель, например DeepSeek?

  3. Как понять, какая модель лучше подходит для вашего проекта?