将 OpenCode 接入 Scenepond

1. 准备模型与 API Key

从目录复制已启用的完整模型 ID，并创建具有相应访问权限的 Scenepond API Key。智能体任务需要确认模型支持工具调用；选择前请核对上下文限制和支持协议。

使用目录中的 deepseek-flash，并确认你的 API 密钥有访问权限。这些步骤配置的是聊天接口；图片和视频工具需要单独配置。

2. 配置自定义供应商

将这组配置合并到 ~/.config/opencode/opencode.json 或项目中的 opencode.json，保留现有供应商与设置。使用此 1.x 示例前，先运行 opencode --version 检查版本。

1{
2  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
3  "model": "scenepond/deepseek-flash",
4  "provider": {
5    "scenepond": {
6      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
7      "name": "Scenepond",
8      "options": {
9        "baseURL": "https://scenepond-api-production.up.railway.app/v1",
10        "apiKey": "{env:SCENEPOND_API_KEY}"
11      },
12      "models": {
13        "deepseek-flash": {
14          "name": "deepseek-flash"
15        }
16      }
17    }
18  }
19}

在启动 OpenCode 的环境中设置 SCENEPOND_API_KEY 原始密钥。{env:SCENEPOND_API_KEY} 引用会读取该变量，不会将密钥嵌入 JSON 文件。

export SCENEPOND_API_KEY="YOUR_SCENEPOND_API_KEY"

运行 OpenCode 智能体前，请确认模型的实际上下文与输出限制，设置 limit.context 和 limit.output。最小配置省略了未知值；若运营方尚未提供，请先获取这些信息。客户端默认值不能作为模型容量依据。

3. 检查配置并选择模型

opencode --version\nopencode models scenepond

列表应包含 scenepond/deepseek-flash。这只检查本地模型注册情况，不会验证密钥或远程访问权限。即使实际模型 ID 含斜杠，也保留 scenepond/ 前缀。

确认模型限制后，启动 opencode，使用 /models 选择配置好的 Scenepond 模型。发送新消息会发起 API 请求，并可能产生费用。

4. 核对返回结果与用量

确认客户端选中了 Scenepond 供应商和完整的模型 ID。在新会话发送下面这条简短消息，请求会使用账户余额。

不要调用工具，只回复 READY。

收到文本回复后，打开 Scenepond 用量记录，核对模型、请求时间与实际结算费用。文本回复可确认基本聊天接入；工具与推理能力应在模型支持时分别测试。

常见配置问题

找不到密钥或凭据被拒绝

确认实际运行的客户端能读取原始密钥，且 Scenepond 密钥已启用。诊断输出中不要包含密钥。

模型不可用

检查模型目录中的完整 ID、密钥权限与余额。OpenClaw 的模型引用还需要加上 scenepond/ 前缀。

供应商未列出或模型限制未知

检查已安装的主版本、配置位置、provider.scenepond 字段和 scenepond/ 模型引用。启动智能体任务前取得已核实的上下文与输出限制；列出模型并不能证明 API 可访问。

聊天成功，工具调用失败

检查所选模型的工具支持和客户端的工具设置。文本聊天成功不能证明所有智能体能力都可用。