OpenCode + OMO 配置教程

安装 OpenCode 与 Oh My OpenCode，并配置 GPT88 OpenAI 兼容网关和 API Key。

适用范围：涉及账户、Key、模型、计费或接口的内容，请以 GPT88 当前控制台和对应 API 文档为准。

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GPT88 使用说明 配置界面、客户端字段和连通性检查以 GPT88 当前接入文档为准。

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OpenCode + OMO 安装与 GPT88 接入配置教程

文档概述

适用范围 本文档完整覆盖 OpenCode 客户端安装、OMO 组件部署，以及将 OpenCode 对接 GPT88 OpenAI 兼容网关的全流程操作规范。

一、安装前置准备

部署前请提前准备以下依赖与凭证：

已完成 Node.js / npm 环境安装；
GPT88 专属 API Key；
GPT88 OpenAI 兼容接口 Base URL。未获取密钥与接口地址请查阅配套文档：令牌选择与 API 配置

接口地址规范说明

OpenCode、OpenAI 兼容类工具必须使用携带 /v1 后缀的网关地址，标准示例：

https://api.gpt88.cc

建议网络备选地址：全球 CDN 访问异常时可替换直连地址 https://api.gpt88.cc/v1。

二、安装 OpenCode 主程序

在终端执行全局安装命令：

npm i -g opencode-ai

下载缓慢处理方案

若安装命令长时间转圈、下载超时，优先配置 npm 国内镜像后重试，参考文档： Node.js / npm 国内镜像配置教程

安装校验

安装完成后执行启动命令验证：

opencode

验证成功 能够正常唤起 OpenCode 客户端即代表安装成功。

三、OMO 组件两种安装方式

OpenCode 内置免费大模型，可自动执行 OMO 安装脚本，也支持手动部署。

方式一：OpenCode 自动安装 OMO

正常打开 OpenCode 客户端；
在对话输入框粘贴下方指令并发送：

Install and configure by following the instructions here https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/refs/heads/master/README.md

客户端将自动拉取并运行 OMO 安装脚本。

方式二：手动命令行安装 OMO

依次执行两条终端指令：

opencode

bunx oh-my-opencode install

指令说明：

opencode：校验主程序可正常启动；
bunx oh-my-opencode install：执行 OMO 组件安装流程。

四、GPT88 网关接入说明

GPT88 标准 OpenAI 兼容网关地址：

https://api.gpt88.cc

在 OpenCode 配置中，将 GPT88 作为自定义 OpenAI 服务商接入使用。

五、定位 OpenCode 配置文件 opencode.json

配置文件系统存放路径：

Windows：\.config/opencode.json（用户根目录下）
Linux / macOS：~/.config/opencode.json

建议查找提示：若目录无配置文件，先启动一次 OpenCode，程序会自动生成空白配置后再修改。

六、服务商与模型完整配置模板

将以下完整 JSON 内容写入 opencode.json，务必替换 把你的 GPT88 API Key 填到这里 为自身真实密钥，不可直接原样保存：

{
  "provider": {
    "openai": {
      "options": {
        "baseURL": "https://api.gpt88.cc/v1",
        "apiKey": "把你的 GPT88 API Key 填到这里",
        "protocol": "responses"
      },
      "models": {
        "gpt-5.5": {
          "name": "GPT-5.5",
          "limit": {
            "context": 1050000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "store": false,
            "reasoningEffort": "xhigh"
          },
          "variants": {
            "low": {},
            "medium": {},
            "high": {},
            "xhigh": {}
          }
        },
        "gpt-5.4": {
          "name": "GPT-5.4",
          "limit": {
            "context": 1050000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "store": false,
            "reasoningEffort": "xhigh"
          },
          "variants": {
            "low": {},
            "medium": {},
            "high": {},
            "xhigh": {}
          }
        },
        "gpt-5.4-mini": {
          "name": "GPT-5.4 Mini",
          "limit": {
            "context": 400000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "store": false,
            "reasoningEffort": "xhigh"
          },
          "variants": {
            "low": {},
            "medium": {},
            "high": {},
            "xhigh": {}
          }
        },
        "gpt-5.3-codex": {
          "name": "GPT-5.3 Codex",
          "limit": {
            "context": 400000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "store": false,
            "reasoningEffort": "xhigh"
          },
          "variants": {
            "low": {},
            "medium": {},
            "high": {},
            "xhigh": {}
          }
        }
      }
    }
  },
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json"
}

七、配置生效验证流程

保存修改后的 opencode.json 文件；
完全关闭并重新启动 OpenCode；
客户端模型列表可读取到配置的服务商与模型，且可正常发起对话，即代表接入完成。

八、常见问题排查

问题1：npm 安装 OpenCode 缓慢、长时间无响应

解决方法：先部署 npm 国内镜像，再重新执行安装命令： Node.js / npm 国内镜像配置教程

npm i -g opencode-ai

问题2：API Key 填写位置说明

密钥写入配置内 apiKey 对应字段：

"apiKey": "把你的 GPT88 API Key 填到这里"

安全提醒 安全提示：API Key 属于私密凭证，禁止发送至公开群、共享文档或截图泄露。

问题3：Base URL 填写规范

OpenCode 兼容网关必须使用带 /v1 的地址，标准值：

https://api.gpt88.cc

若「令牌选择与 API 配置」页面更新网关地址，以页面最新内容为准替换。