想用 OpenCode 做商业化 AI 编程服务？你可能需要一个叫 LLMProxy 的“隐形引擎”

最近，anomalyco 开源的 OpenCode 在开发者圈子里火了起来。它不像传统 Copilot 插件那样只做补全，而是一个能理解自然语言指令、自主操作文件系统、运行测试甚至调试的 AI 编码代理（AI Coding Agent） 。很多团队开始尝试基于它构建内部工具，甚至探索对外提供 SaaS 服务。

但很快，一个问题浮现出来：OpenCode 默认依赖 Claude 或 OpenAI。这意味着：

• 成本不可控（尤其高频调用场景）
• 数据可能出境，不符合企业合规要求
• 无法灵活定价、难以实现按客户计费

于是，不少人转向 自建开源代码大模型（如 Meta 的 CodeLlama、DeepSeek-Coder、StarCoder2），通过 vLLM 或 TGI 部署推理服务。这解决了模型层的问题，但新的挑战又来了：

这时候，我注意到一个低调但极其务实的开源项目 —— LLMProxy。它不做模型、不搞 UI，只专注一件事：为自建 LLM 服务提供生产级网关能力。而在 OpenCode 的商业化路径中，它恰好扮演了关键角色。

为什么 LLMProxy 特别适合 OpenCode 场景？

1. 无缝对接 OpenCode 的 API 要求

OpenCode 期望后端提供标准的 OpenAI 兼容接口（/v1/chat/completions）。LLMProxy 能将你的 vLLM/TGI 服务自动包装成这一格式，无需修改 OpenCode 客户端配置——只需把 api_base 指向 LLMProxy 地址即可。

2. 原生支持流式响应，保障编码体验

写代码时，用户需要逐 token 实时看到输出。LLMProxy 对 SSE（Server-Sent Events）做了零缓冲透传，确保首 token 延迟（TTFT）几乎无增加，体验媲美商用服务。

3. 自动用量计量，打通计费闭环

这是商业化的核心。当 OpenCode 发起一次请求，LLMProxy 会在响应结束后（包括流式请求的 [DONE] 事件）异步推送 prompt_tokens 和 completion_tokens 到你的 Webhook。你可以据此实现：

• 按客户/租户统计用量
• 生成月度账单
• 超额自动限流或停服

整个过程非阻塞，不影响主链路性能。

4. 轻量、可靠、无侵入

• 单 Go 二进制，Docker 镜像 < 20MB
• 配置仅需一个 YAML 文件
• 不依赖数据库，不解析业务逻辑
• 内置 Prometheus 指标 + Grafana 面板

对于希望快速验证商业模式的小团队来说，这种“开箱即用”的设计极大降低了运维成本。

一个典型的部署架构

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编辑

1[OpenCode Client]
2        ↓
3[LLMProxy] ←→ [Webhook 计费系统]
4        ↓
5[vLLM + CodeLlama-34B]  ← 私有化部署，数据不出内网

你只需：

1. 用 vLLM 启动 CodeLlama
2. 配置 LLMProxy 指向该后端 + 设置 Webhook
3. 修改 OpenCode 的 api_base 为 LLMProxy 地址

即可拥有一个完全自主可控、可计量、可收费的 AI 编程服务平台。

写在最后

LLMProxy 并不是一个“炫技”型项目，它没有大模型、没有前端、甚至没有复杂的控制台。但它精准地解决了 自建 LLM 服务走向生产落地的最后一公里问题——尤其是像 OpenCode 这类需要稳定、可计量、低延迟后端的智能代理场景。

如果你正在探索：

• 用开源模型替代 OpenAI/Claude
• 构建内部 AI 编程助手
• 对外提供 MaaS（Model-as-a-Service）服务

那么，LLMProxy 值得你花 10 分钟试一试。

PS：目前已有团队基于此方案为中小开发团队提供按 token 计费的 OpenCode 服务，客单价从几百到数千元/月不等。基础设施的成熟，正在让“一个人的 AI 公司”成为可能。