# OpenCode · SI-API Todos os 7 modelos da SI-API · uma configuração de agente Modelo inicial padrão: deepseek-flash Interface: cli Sistema: macos Modelos incluídos: GLM 5.3 Flash (glm-5.3-flash), DeepSeek V4.1 Flash (deepseek-flash), Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro), Kimi K3.1 Pro HighSpeed (kimi-k3.1-pro-highspeed), GLM 5.3 (glm-5.3), MiniMax M3.1 Flash (minimax-m3.1), Qwen3.8 Max (qwen3.8-max). Os modelos de configuração contêm apenas marcadores. Salve sua chave real localmente. Preserve configurações e permissões não relacionadas. ## 1. Prepare sua ferramenta e sua chave Instale OpenCode pela página oficial. Crie ou copie sua chave SI-API em /pt-br/keys. Crie ~/.config/opencode/siapi.key e cole apenas sua chave, sem aspas. Execute chmod 600 no arquivo da chave. ## 2. Salve a configuração Baixe e extraia o ZIP. Substitua YOUR_SIAPI_API_KEY pela sua chave e salve cada arquivo no caminho indicado abaixo. Mescle os campos com o arquivo existente, preservando outros provedores, permissões e preferências. Não substitua toda a configuração existente. Local da configuração: ~/.config/opencode ## 3. Inicie seu agente Inicie uma nova sessão e envie uma mensagem. O modelo inicial é deepseek-flash. opencode --model siapi/deepseek-flash ## 4. Alterne entre todos os modelos Após a configuração, escolha qualquer modelo abaixo dentro do agente. A mesma chave e configuração funcionam com os sete modelos; não é necessário baixar ou conectar novamente. ### GLM 5.3 Flash · glm-5.3-flash /models → SI-API → GLM 5.3 Flash (glm-5.3-flash) Configurações de raciocínio: Low, High e Max. O raciocínio fica sempre ativado; escolha Low para menos raciocínio. O padrão do modelo é Max. ### DeepSeek V4.1 Flash · deepseek-flash /models → SI-API → DeepSeek V4.1 Flash (deepseek-flash) Configurações de raciocínio: Off, Low, High e Max. Medium / XHigh correspondem a High; Ultra corresponde a Max. ### Kimi K3.1 Pro · kimi-k3.1-pro /models → SI-API → Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro) Configurações de raciocínio: Low, High e Max. O raciocínio fica sempre ativado; escolha Low para menos raciocínio. O padrão do modelo é Max. ### Kimi K3.1 Pro HighSpeed · kimi-k3.1-pro-highspeed /models → SI-API → Kimi K3.1 Pro HighSpeed (kimi-k3.1-pro-highspeed) Configurações de raciocínio: Low, High e Max. O raciocínio fica sempre ativado; escolha Low para menos raciocínio. O padrão do modelo é Max. ### GLM 5.3 · glm-5.3 /models → SI-API → GLM 5.3 (glm-5.3) Configurações de raciocínio: Low, High e Max. O raciocínio fica sempre ativado; escolha Low para menos raciocínio. O padrão do modelo é Max. ### MiniMax M3.1 Flash · minimax-m3.1 /models → SI-API → MiniMax M3.1 Flash (minimax-m3.1) Configurações de raciocínio: Use o padrão do modelo. Esta rota não oferece controles personalizados de raciocínio. ### Qwen3.8 Max · qwen3.8-max /models → SI-API → Qwen3.8 Max (qwen3.8-max) Configurações de raciocínio: Off, Low, Medium e XHigh. High / Max correspondem a XHigh, sem níveis adicionais. ## 5. Escolha o esforço de raciocínio Execute /models para trocar de modelo e escolha low ou high no seletor de variantes. ### Dentro do agente ```text /models ``` Comece com o DeepSeek V4.1 Flash. Escolha Low, envie uma tarefa curta de leitura de arquivo, depois escolha High e repita. Confira a configuração atual após cada alteração. Effort é a quantidade de raciocínio solicitada. Kimi K3.1 Pro / HighSpeed, GLM 5.3 e GLM 5.3 Flash oferecem Low / High / Max, com raciocínio sempre ativado. Escolha Low para raciocínio mais curto; não há opção Off. O padrão desses modelos é Max, mas o cliente pode substituí-lo. DeepSeek e Qwen têm os níveis próprios listados abaixo. O MiniMax M3.1 Flash usa o raciocínio padrão. As configurações do MiniMax M3 se aplicam a outro modelo. options.reasoningEffort define o esforço inicial de cada modelo. A variante selecionada substitui essa opção. Selecione DeepSeek V4.1 Flash em /models e use o controle de variante ou o atalho de variant_cycle. Escolha low e depois high; confira a variante ao lado do modelo antes de enviar. Selecionar um modelo não seleciona automaticamente uma variante. Para uma tarefa pontual na CLI, use a opção --variant abaixo. Escolha uma variante declarada para o modelo. ### Terminal · escolha modelo e variante juntos ```bash opencode run --model siapi/deepseek-flash --variant high "What is 6 × 7?" ``` - Se não houver variantes, recarregue o aplicativo após mesclar reasoning e variants do modelo. Confira sobrescritas na configuração do projeto e nas opções do agente. Não adicione reasoning_effort fixo ao corpo extra da requisição, pois ele pode substituir a variante. Resultado esperado: No DeepSeek V4.1 Flash, a configuração muda de Low para High e volta a Low antes da próxima mensagem. Os demais modelos seguem os controles abaixo. Variantes e controle de alternância do OpenCode: https://opencode.ai/docs/models/#variants ## 6. Confira o modelo e execute sua primeira tarefa Abra um projeto com README.md. Permita que a ferramenta leia o arquivo e envie o prompt abaixo. Confirme a leitura e o retorno de um resumo. Para testar outro modelo, troque pela tabela acima e repita a tarefa. /models Use a ferramenta de leitura de arquivos para ler o README.md deste projeto e resumir sua finalidade em uma frase. Não modifique nenhum arquivo. ## opencode.json Salvar em: ~/.config/opencode/opencode.json Mescle estes campos no arquivo existente, preservando outros provedores, permissões e preferências. Não substitua a configuração inteira. Preserve options.reasoningEffort e variants de cada modelo: o primeiro define o esforço padrão e as variantes permitem alterá-lo. ## Observações CLI e aplicativo de desktop usam a mesma configuração global e o mesmo arquivo de chave. A configuração de um projeto pode substituir a seleção global de modelo. Títulos e outras tarefas auxiliares usam DeepSeek Flash; essas requisições também consomem seu plano ou créditos. Escolha uma variante do modelo para alterar o esforço de raciocínio. Off, Low, High e Max. Medium / XHigh correspondem a High; Ultra corresponde a Max. Referência: https://opencode.ai/docs/providers/#custom-provider Configuração dos modelos: https://siapi.ai/pt-br/docs/models#configuration Compatibilidade dos Agents: https://siapi.ai/pt-br/docs/compatibility