dsh-opencode-zen：零配置接入 OpenCode Zen 免費模型

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 採用插件化架構，開發者可以通過添加外部 LLM 提供商來擴展模型能力。dsh-opencode-zen 插件旨在解決在無預算或不想配置複雜 API 密鑰的情況下，獲取具備工具調用和推理能力的免費模型的需求。它直接將 OpenCode Zen 的免費模型集成到 DSH 的模型選擇器中。

插件信息¶

• 名稱：dsh-opencode-zen
• 所有者：keman-ai
• 分類：模型推理
• 協議：MIT
• 核心價值：零配置、無需 API Key、實時從上游獲取模型目錄

核心功能¶

• 工具調用與推理支持：集成的 7 個模型均支持工具調用和推理內容，可運行完整的智能體循環，而非僅支持聊天。
• 零配置運行：默認匿名調用即可使用，無需註冊賬號或充值餘額。
• 動態目錄：模型列表並非硬編碼，而是在運行時從上游動態獲取，確保模型可用性。

安裝與啓用¶

插件未發佈至 npm，需從 GitHub 安裝。

1. 執行以下命令安裝插件（請確保使用 -w 標誌，否則會報錯）：

    dsh plugin --profile web add -w github:keman-ai/dsh-opencode-zen

*   `--profile` 參數需根據當前 DSH 的使用場景選擇（`web` 或 `headless`）。
*   安裝完成後，重啓 DSH。

2. 重啓後，opencode-zen 模型組會出現在模型選擇器中。

模型列表¶

插件默認提供以下 7 個免費模型（具體列表可能隨上游更新而變化）：

• nemotron-3-ultra-free：1M 上下文
• nemotron-3.5-lightning-free：256K 上下文，256K 輸出
• laguna-s-2.1-free：256K 上下文
• deepseek-v4-flash-free：200K 上下文，128K 輸出
• big-pickle：Zen 自身的匿名評估模型
• mimo-v2.5-free：200K 上下文
• hy3-free：190K 上下文

配置說明¶

插件配置完全可選，留空即可使用默認行爲。

若需使用私有配額或自定義參數，可編輯配置文件：

plugins:
  dsh-opencode-zen:
    apiKeyEnv: OPENCODE_API_KEY        # 憑證引用（環境變量名）
    baseURL: https://opencode.ai/zen/v1
    catalogUrl: https://models.dev/api.json
    catalogTtlMs: 3600000              # 目錄緩存時間，默認 1 小時
    catalogTimeoutMs: 8000             # 目錄請求超時
    maxTokens: 32000                   # 輸出長度上限，模型自身上限會生效
    defaultContextWindow: 128000       # 目錄無記錄時的默認上下文窗口

若使用私有配額，需設置環境變量或通過 DSH 的憑證服務管理 Key：

export OPENCODE_API_KEY=<your key>

適用場景與限制¶

適用場景¶

• 需要測試工具調用和複雜推理能力的開發者。
• 想要低成本運行智能體，且希望配置最簡化的用戶。

注意事項¶

• 共享配額限制：免費配額爲共享資源，匿名調用極易觸發速率限制。建議在配額用盡前切換至 Key 模式。
• 推理內容不回傳：推理過程僅在對話中顯示，不會作爲歷史記錄回傳給模型（受限於 OpenAI 兼容接口）。
• 僅支持文本：所有模型僅支持文本輸入，圖片輸入會被替換爲單行佔位符。
• 排除付費模型：插件僅包含免費模型，OpenCode Zen 的付費模型（如 Claude、GPT 等）未包含在內。

開發與維護¶

• 插件未發佈至 npm，源碼位於 GitHub。
• 倉庫已提交構建產物（lib/），無需本地構建工具鏈即可直接從源碼安裝。
• 開發環境準備：

    git clone https://github.com/keman-ai/dsh-opencode-zen
    cd dsh-opencode-zen && pnpm install && pnpm build
    dsh plugin --profile web add <絕對路徑>

總結¶

dsh-opencode-zen 爲 DeepSeek Harness 用戶提供了直接訪問 OpenCode Zen 免費模型的途徑。通過動態獲取模型列表和零配置啓動，它降低了使用先進 LLM 能力的門檻，適合用於快速原型開發或成本敏感的智能體任務。

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