# OpenCode: Installation, Modelle und erster Start > Installation unter macOS, Linux und Windows, OpenCode 1.x und 2.0, Verbindung mit Providern und Ollama, Konfiguration, Kosten und Fehlerbehebung. Source: https://ailoot.ai/blog/de/opencode-installation-models/ Canonical: https://ailoot.ai/blog/de/opencode-installation-models/ Language: de Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/) Translation: guide-190 Revision: sha256-88fdd8c32ef05e45b07bf2e32f42bbcb002e6df9724a3e4482879a08351e1e6a OpenCode ist ein quelloffener KI-Coding-Agent für das Terminal: Das Tool selbst ist kostenlos (MIT-Lizenz), und du kannst jedes Modell verbinden – von Claude und GPT bis hin zu einem lokalen Modell über Ollama. Das Projekt-Repository hat auf GitHub bereits mehr als zweihunderttausend Sterne. Die Formulierung „kostenloses Claude Code mit jedem Modell“ klingt verlockend, muss aber präzisiert werden: Das Tool ist kostenlos; die Nutzungsbedingungen hängen vom gewählten Modell ab. Im Folgenden findest du alles gemäß der offiziellen Dokumentation: was das Tool ist, wie du es unter macOS, Linux oder Windows installierst, wie du ein Modell verbindest und was beim ersten Start zu tun ist. Ein eigener Abschnitt behandelt die Kosten, denn „kostenlos“ bezieht sich hier nur auf das Tool: Modelle kosten Geld, und genau das sorgt am häufigsten für Verwirrung. [Praktische Informationen zur Arbeit mit Ailoot findest du in der Dokumentation](https://ailoot.ai/docs/). ## Was ist OpenCode, einfach erklärt?
Das Wichtigste OpenCode ist ein quelloffener KI-Coding-Agent (MIT-Lizenz) des Anomaly-Teams. Er läuft im Terminal und ist außerdem als Desktop-App, Editor-Erweiterung und Webversion verfügbar. Du sagst ihm, was in einem Projekt zu tun ist, und der Agent liest Dateien, bearbeitet Code und führt selbstständig Befehle aus. Das Tool selbst ist kostenlos; du verbindest dein eigenes Modell, ob aus der Cloud oder lokal.
Kurz gesagt macht OpenCode dasselbe wie Claude Code: Es nimmt eine Aufgabe in natürlicher Sprache entgegen und erledigt sie in deinem Projekt. Die beiden unterscheiden sich in zwei Punkten. Der Code ist vollständig offen, sodass du ihn lesen und prüfen kannst. Außerdem ist das Tool nicht an einen einzelnen Modellanbieter gebunden: Es funktioniert mit mehr als 75 Anbietern, von Anthropic und OpenAI bis hin zu einem lokalen Modell auf deiner Hardware. Das Projekt wird vom Anomaly-Team entwickelt. Das Repository wurde am 30. April 2025 erstellt und hat zum 4. Oktober 2026 [mehr als 211.000 Sterne und 28.000 Forks](https://github.com/anomalyco/opencode) (über eine GitHub-API-Anfrage geprüft). Die Sprache ist TypeScript. Die Dokumentation wird laufend aktualisiert; die folgenden Anleitungen basieren daher auf der aktuellen Version. Verwechsle die Namen nicht: Das npm-Paket der aktuellen Linie heißt `opencode-ai`, das Repository `anomalyco/opencode` und der Terminalbefehl einfach `opencode`. Ältere Artikel verwenden möglicherweise die Adresse `sst/opencode`: Die Organisation hat ihren Namen geändert, und der alte Link leitet jetzt auf den neuen weiter. **Aktualisiert am 4. Oktober 2026:** Das Team hat OpenCode 2.0 veröffentlicht, die nächste Hauptgeneration des Tools. Die Installations- und Modellverbindungsanleitungen unten beziehen sich weiterhin auf die aktuelle 1.x-Linie (Installation mit dem Befehl `curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash`; die aktuelle Version zum 30. September 2026 ist 1.18.34): Sie wird aktiv unterstützt und ist die Version, die in der offiziellen Dokumentation unter opencode.ai/docs installiert wird. Was sich in der zweiten Version genau geändert hat und wann sich ein Wechsel lohnt, wird weiter unten in einem eigenen Abschnitt behandelt. ## Worin unterscheidet sich OpenCode von Claude Code und Codex?
Das Wichtigste Claude Code funktioniert nur mit Anthropic-Modellen. Codex ist ein OpenAI-Agent, der an das ChatGPT-Ökosystem gebunden ist. OpenCode ist ein offenes Tool ohne Anbieterbindung: Es ist kostenlos, du wählst ein Modell aus mehr als 75 Anbietern, darunter ChatGPT-Plus- und GitHub-Copilot-Abos, sowie lokale Modelle.
| Merkmal | OpenCode | Claude Code | Codex | |----|----|----|----| | Code | Offen, MIT | Geschlossen | Offen | | Modelle | Mehr als 75 Anbieter und lokale Modelle | Nur Claude | OpenAI-Modelle | | Preis des Tools | Kostenlos | Abo oder Token | ChatGPT-Abo oder Token | | Abozugang | ChatGPT Plus, GitHub Copilot, GitLab Duo | Claude Pro/Max (eigenes Abo) | ChatGPT (eigenes Abo) | | Plattformen | Terminal, Desktop, Editor, Browser | Terminal und Editor | Terminal, Web, Editor | | Projektkonfiguration | AGENTS.md | CLAUDE.md | AGENTS.md | Wenn du bereits ein Claude-Abo hast, ist es sinnvoll, Claude Code als Haupttool beizubehalten – dazu gibt es unseren [ausführlichen Installationsleitfaden](https://ailoot.ai/blog/de/install-claude-code/). OpenCode eignet sich in drei Fällen: Wenn du über ein ChatGPT-Plus- oder GitHub-Copilot-Abo arbeiten möchtest, ein lokales Modell ohne API-Kosten ausführen willst oder eine einzige Oberfläche für mehrere Modelle benötigst. Außerdem gibt es unseren [Testbericht mit Installationsanleitung](https://ailoot.ai/blog/de/openai-codex-install/) für Codex. Wenn du noch ein Tool auswählst, beginne mit diesem Überblick: [Womit Menschen 2026 programmieren](https://ailoot.ai/blog/de/ai-coding-tools/). Wenn OpenCode bereits installiert ist und du es über ACP mit anderen Agenten in Devin Desktop verbinden musst, findest du dazu unseren [Einrichtungsleitfaden](https://ailoot.ai/blog/de/codex-claude-agent-opencode-devin-desktop-acp/). ## Was hat sich in OpenCode 2.0 geändert?
Das Wichtigste Zum 4. Oktober 2026 ist OpenCode 2.0 auf opencode.ai verfügbar, mit eigenem Installer und dem neuen npm-Paket `@opencode/cli`. Die erste Version – die in diesem Artikel installiert wird – ist weiterhin verfügbar: Sie ist ein eigener `V1`-Zweig der Dokumentation, wird aktiv unterstützt und bleibt die Standardoption. In v2 gibt es drei Bereiche, in denen die Entwickler die Kompatibilität mit der ersten Version bewusst nicht beibehalten haben: die Plugin-API, das Serverprotokoll und die Terminal-Einstellungsdatei.
Die zweite Version wird mit dem Befehl `curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash` installiert. Laut dem offiziellen Migrationsleitfaden (`opencode.ai/v2/docs/migrate-v1`) verwenden beide Versionen denselben Befehl `opencode` und werden standardmäßig nicht mehr parallel installiert: Der v2-Installer ersetzt das v1-Binary, und vor einer Installation von v2 über einen Paketmanager bittet die Dokumentation ausdrücklich darum, zuerst Version v1 zu entfernen. Die Konfiguration wird jedoch aus denselben Dateien gelesen – `~/.config/opencode/` und `/.opencode/` –, sodass Einstellungen, Agenten und MCP-Server ohne Umschreiben übernommen werden. Drei Dinge müssen umgeschrieben werden: Plugins (sie haben eine neue API), Integrationen mit der Server-API (das Protokoll hat sich geändert) und Terminaleinstellungen (jetzt eine gemeinsame Datei `cli.json` statt mehrerer `tui.json`-Dateien). Die zwei bemerkenswertesten neuen Funktionen in v2 sind folgende. Erstens wurde Console eingeführt – ein kostenpflichtiger Dienst für Teams mit Nutzungsübersicht, Budgets und gemeinsamen Richtlinien für alle Mitglieder. Zweitens hat das Team endlich den Preis des Go-Abos bekannt gegeben: \$10 pro Monat für Go und \$40 pro Monat für Go Plus mit höheren Limits (die Seite `opencode.ai/go`, geprüft am 4. Oktober 2026). Zuvor hieß es in der Dokumentation lediglich „kostengünstiges Abo“, ohne konkrete Zahl. Wenn du neu bist und den Agenten einfach installieren möchtest, folge den Anleitungen weiter unten; sie behandeln die aktuelle erste Version, die auch von der Dokumentation selbst empfohlen wird. Ziehe v2 in Betracht, wenn du die neuen Plugin-Funktionen oder Console für Teams brauchst – ältere Plugins müssen dafür möglicherweise auf die neue API umgeschrieben werden. Wenn du dich eher für eine quelloffene Desktop-App interessierst, die kein Terminal erfordert, findest du unseren [Testbericht zu ZCode](https://ailoot.ai/blog/de/zcode-claude-code-alternative/), einem ähnlichen Agenten mit eigener Oberfläche. ## Was brauchst du vor der Installation?
Das Wichtigste Du brauchst zwei Dinge: einen modernen Terminal-Emulator (in der Dokumentation werden WezTerm, Alacritty, Ghostty oder Kitty genannt) und Zugang zu einem Modell – einen API-Schlüssel eines Anbieters, ein unterstütztes Abo oder ein lokales Modell über Ollama. Das Modell brauchst du nach der Installation: Du verbindest es beim ersten Start.
Ein paar Worte mehr zum Terminal, denn nur dort kann die Installation möglicherweise anders verlaufen als geplant. OpenCode stellt im Terminal eine vollständige Oberfläche mit Bereichen und Hervorhebungen dar. Deshalb empfiehlt die Dokumentation einen modernen Emulator. Wenn die Oberfläche nach dem Start falsch dargestellt wird, installiere zuerst eine der vier genannten Optionen: WezTerm (funktioniert auf allen Systemen), Alacritty, Ghostty oder Kitty. Unter Windows ist WSL der wichtigste Weg; dazu gibt es weiter unten einen eigenen Abschnitt. Das zweite ist ein Modell. OpenCode arbeitet über das Modell, das du verbindest: Für sich allein verarbeitet es keine Anfragen. Es gibt vier Optionen: ein Abo (ChatGPT Plus, GitHub Copilot, GitLab Duo), ein API-Schlüssel von einem beliebigen Anbieter, OpenCode Zen, der Aggregator des Teams selbst, oder ein lokales Modell über Ollama. Alle vier Möglichkeiten werden im Abschnitt zur Modellverbindung behandelt. Ohne eine Projektbeschreibung muss der Agent Build-Befehle, Dateistruktur und geltende Konventionen erraten – daher die „Halluzinationen“. OpenCode verwendet dafür eine Datei namens AGENTS.md. Derselbe Ansatz gilt für Claude Code und jeden anderen Agenten; nur der Name der Anweisungsdatei ändert sich. ## Wie installierst du OpenCode unter macOS und Linux?
Das Wichtigste Ein Befehl im Terminal: curl -fsSL \| bash. Die Dokumentation bezeichnet dies als einfachste Methode. Alternativen: brew install anomalyco/tap/opencode, npm install -g opencode-ai und unter Arch Linux pacman oder paru.
Der empfohlene Weg führt über den offiziellen Installer: 1. ### Installer ausführen ```bash curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash ``` Das Skript erkennt dein System und lädt OpenCode herunter. Wenn der Befehl nach der Installation nicht gefunden wird, schließe das Terminal und öffne es erneut; der Pfad wird in der neuen Sitzung erkannt. 2. ### Prüfen, ob die Installation erfolgreich war ```bash opencode --version ``` Der Befehl gibt eine Versionsnummer zurück, was bedeutet, dass die Installation erfolgreich war. Die Meldung „command not found“ führt dich zurück zum ersten Schritt: Starte eine neue Terminalsitzung oder bearbeite PATH manuell. Wenn du Pakete lieber selbst verwaltest, stehen diese Optionen zur Verfügung: ```bash brew install anomalyco/tap/opencode ``` ```bash npm install -g opencode-ai ``` Der Homebrew-Befehl beginnt bewusst mit `anomalyco/tap/`: Die Dokumentation empfiehlt den eigenen Tap, weil das Homebrew-Team die Formel für `brew install opencode` seltener aktualisiert. Derselbe Paketname `opencode-ai` funktioniert auch mit bun, pnpm und yarn (`bun install -g opencode-ai`, `yarn global add opencode-ai`). Unter Arch Linux verwendest du `sudo pacman -S opencode` aus dem Stable-Repository oder `paru -S opencode-bin` für die neueste Version aus dem AUR. Aktualisiere OpenCode mit `opencode upgrade`; bei aktiviertem Auto-Update lädt es Aktualisierungen auch selbst herunter, wenn es gestartet wird. Prüfe nach der Aktualisierung die Version mit dem bekannten Befehl `opencode --version`. Auch die Deinstallation ist integriert: ```bash opencode uninstall ``` Der Befehl zeigt genau an, was gelöscht wird, und bittet um Bestätigung. Bei Bedarf kannst du Konfiguration und Sitzungsdaten behalten: Verwende die Flags `--keep-config` und `--keep-data`. ## Wie installierst du OpenCode unter Windows?
Das Wichtigste Die Dokumentation empfiehlt WSL für Leistung und vollständige Kompatibilität: Installiere Windows Subsystem for Linux und anschließend OpenCode darin mit dem üblichen Linux-Befehl. Ohne WSL kannst du Chocolatey (`choco install opencode`), Scoop (`scoop install opencode`), npm oder die Desktop-App verwenden.
Die erste Option, die auch die Entwickler selbst empfehlen, ist WSL. Installiere es mit einem Befehl in PowerShell, die als Administrator ausgeführt wird: ```powershell wsl --install ``` Öffne nach dem Neustart Ubuntu über das Startmenü und führe darin den bekannten Befehl aus: ```bash curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash ``` Deine Dateien auf Windows-Laufwerken sind in WSL über `/mnt/` verfügbar – Laufwerk C: unter `/mnt/c/` und Laufwerk D: unter `/mnt/d/`. Ein Projekt unter `C:\Users\Name\project` kannst du daher so öffnen: ```bash cd /mnt/c/Users/Name/project opencode ``` Die zweite Option ist, WSL zu überspringen und Windows-Paketmanager zu verwenden. In PowerShell: ```powershell choco install opencode ``` ```powershell scoop install opencode ``` Die dritte Option sind die Desktop-App und die Webversion. Die App wird wie ein gewöhnliches Programm installiert und zeigt die Oberfläche in einem Fenster ohne Terminal an. Die Webversion startest du mit dem Befehl `opencode web`: Sie öffnet OpenCode im Browser, und die Dokumentation empfiehlt, sie ebenfalls aus WSL zu starten, um Probleme beim Dateizugriff zu vermeiden. Die Dokumentation führt auch weniger verbreitete Optionen auf – mise, Docker und ein fertiges Binary von der GitHub-Releases-Seite. Die Installation über bun unter Windows ist noch in Arbeit; wenn bun dein Hauptpaketmanager ist, verwende die npm-Option. ## Wie verbindest du ein Modell mit OpenCode?
Das Wichtigste Gib in der Terminaloberfläche `/connect` ein und wähle einen Anbieter aus der Liste: OpenCode Zen für den Einstieg ohne eigene Schlüssel, Anthropic oder OpenAI mit einem API-Schlüssel, ChatGPT Plus oder GitHub Copilot mit einem Abo oder Ollama für ein lokales Modell. Schlüssel werden in der Datei auth.json gespeichert; mit `/models` wählst du ein bestimmtes Modell aus.
OpenCode unterstützt über das AI SDK und Models.dev mehr als 75 Anbieter sowie lokale Modelle. Die meisten werden über den Befehl `/connect` in der Oberfläche verbunden; bei lokalen Modellen gibst du zusätzlich die Serveradresse in der Konfiguration an. Die Optionen unterscheiden sich hinsichtlich der Zahlungsweise und der Computeranforderungen: | Option | Was es ist | Kosten | |----|----|----| | OpenCode Zen | Vom OpenCode-Team geprüfter Modell-Aggregator | Zahlung pro Anfrage, Guthaben aufladen | | OpenCode Go | Abo für Open-Modelle des Teams | \$10 pro Monat (Go) oder \$40 pro Monat (Go Plus, höhere Limits) | | API-Schlüssel | Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek und andere | Nutzung beim Anbieter bezahlen | | Abo | ChatGPT Plus, GitHub Copilot, GitLab Duo | Bereits bezahlt | | Ollama / LM Studio | Lokales Modell auf deiner Hardware | Keine API-Kosten, aber ein leistungsfähiger Computer ist nötig | Die Dokumentation empfiehlt Einsteigern, mit OpenCode Zen zu beginnen. Das Team hat Modelle ausgewählt, die speziell als Agenten gut funktionieren, und ihre Kombinationen mit Anbietern anhand eigener Aufgaben getestet. Die Verbindung funktioniert so: Gib `/connect` ein, wähle OpenCode Zen, melde dich an und füge unter opencode.ai/auth eine Zahlungsmethode hinzu, rufe einen Schlüssel ab und füge ihn ein. Anschließend zeigt `/models` die Liste der empfohlenen Modelle. Zum 4. Oktober 2026 umfasst die Liste zum Beispiel GPT 6.1 Sol, GPT 6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5, GLM 5.3 und Kimi K2.5. Die Dokumentation weist ausdrücklich darauf hin, dass die Liste nicht vollständig ist und schnell veraltet, weil jede Woche neue Modelle erscheinen. Abos verbindest du mit demselben Befehl `/connect`: Wähle ChatGPT Plus oder GitHub Copilot aus der Liste und melde dich bei deinem Konto an – eine zusätzliche Einrichtung ist nicht nötig. Wenn du Anthropic auswählst, bietet `/connect` zwei Optionen: einen API-Schlüssel manuell eingeben oder Claude Pro/Max auswählen und dich über einen Browser authentifizieren. Anthropic verbietet jedoch Plugins von Drittanbietern zur Nutzung eines Claude-Pro-/Max-Abos, und entsprechende integrierte Plugins wurden ab Version 1.3.0 aus OpenCode entfernt. Wenn du auf einen älteren Artikel über „OpenCode über ein Claude-Abo“ stößt, geht es dort um diese entfernten Plugins, nicht um eine offizielle Autorisierung. Die Abos ChatGPT Plus, GitHub Copilot, GitLab Duo (als experimentell gekennzeichnet) und Atomic Chat funktionieren ohne zusätzliche Einrichtung. OpenCode speichert die Schlüssel, die du über `/connect` eingibst, in der Datei `~/.local/share/opencode/auth.json`. Wenn du nicht jedes Mal ein Modell auswählen möchtest, legst du das Standardmodell in der Konfigurationsdatei `opencode.json` im Projektstammverzeichnis fest: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5" } ``` Das Format lautet `provider/model`; beide Bezeichner werden in der Ausgabe von `/models` angezeigt. ## Wie verbindest du über Ollama ein lokales Modell?
Das Wichtigste Installiere Ollama von ollama.com und lade mit dem Befehl `ollama pull` ein Modell herunter – Ollama kann sich automatisch für OpenCode konfigurieren. Der manuelle Weg führt über einen Provider-Eintrag in `opencode.json` mit der Adresse des lokalen Servers . Wähle das Modell mit `/models` aus. Wenn der Agent keine Tools aufruft, erhöhe `num_ctx` in Ollama auf 16k–32k.
Bei dieser Option fallen keine API-Kosten an: Das Modell läuft auf deinem Computer. Wenn du allgemein kostenlose Modelle vergleichst, findest du in unserem [separaten Testbericht](https://ailoot.ai/blog/de/free-coding-models/), welche als Agenten einigermaßen gut funktionieren und welche das nur auf dem Papier tun. Für OpenCode installierst du Ollama von der offiziellen Website und lädst ein Modell herunter: ```bash ollama pull qwen3-coder ``` Ein nützliches Detail aus der Dokumentation: Ollama kann sich automatisch für OpenCode konfigurieren; dafür gibt es einen eigenen Integrationsleitfaden. Wenn du alles manuell einrichten möchtest, füge in `opencode.json` einen Provider mit der Adresse deines lokalen Ollama-Servers hinzu: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "ollama": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ollama (local)", "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" }, "models": { "qwen3-coder": { "name": "Qwen3 Coder" } } } } } ``` Danach wird das lokale Modell in der Oberfläche unter `/models` in der Liste angezeigt. Wähle es aus und lege los. Ein praktischer Hinweis aus der Dokumentation: Wenn der Agent keine Tools mehr aufruft (Dateien bearbeitet oder Befehle ausführt), erhöhe `num_ctx` in den Ollama-Einstellungen – beginne mit Werten von 16k–32k. Lokale Modelle sind speziell bei Agentenaufgaben schwächer als Cloud-Modelle, und ein kleiner Kontext verschlechtert das weiter. Wenn die lokale Version nicht ausreicht, kannst du Qwen aus der Cloud mit einem Schlüssel verbinden; wo du einen erhältst, erfährst du im Leitfaden [So erhältst du einen API-Schlüssel für Qwen Code](https://ailoot.ai/blog/de/qwen-code-api-key/). ## Was kosten OpenCode und seine Nutzung?
Das Wichtigste OpenCode selbst ist kostenlos: Sein Quellcode steht unter der MIT-Lizenz. Du bezahlst nur für das Modell: nach tatsächlicher Nutzung über einen API-Schlüssel oder Zen, mit einem Go-Abo, über dein ChatGPT-Plus- oder Copilot-Abo oder gar nichts – Anfragen an ein lokales Modell über Ollama sind kostenlos.
Alle Kosten hier betreffen das Modell, und es gibt vier Szenarien. Mit einem API-Schlüssel oder Zen zahlst du nach tatsächlicher Nutzung; der Betrag hängt davon ab, wie viel der Agent arbeitet. Go ist ein Abo für Open-Modelle des OpenCode-Teams: \$10 pro Monat für Go und \$40 pro Monat für Go Plus mit höheren Limits (auf der Seite `opencode.ai/go` am 4. Oktober 2026 geprüft). Das Limit hängt vom Modell ab: Go erlaubt zum Beispiel etwa 110 Anfragen pro 5 Stunden (440 pro Monat) für Kimi K3 und etwa 26.000 Anfragen pro 5 Stunden für das leichtere DeepSeek V4.1 Flash. Für den Zugang zu einem bestimmten Modell über das Limit hinaus nennt die Dokumentation einen separaten Preis (\$15 pro Monat für Kimi K3, \$60 für Go Plus). Die Abo-Seite beim Verbinden enthält die vollständige Liste der Modelle und Limits. Bei ChatGPT Plus oder Copilot sind Anfragen durch das Abo abgedeckt, das du ohnehin bezahlst; beachte, dass Abos eigene Nutzungsintensitätsgrenzen haben. Schließlich kosten Anfragen an ein lokales Modell über Ollama nichts – dafür brauchst du einen ausreichend leistungsfähigen Computer, damit es schnell läuft. ## Was solltest du beim ersten Start tun?
Das Wichtigste Wechsle in deinen Projektordner, führe opencode aus und verwende den Befehl `/init` – der Agent prüft das Projekt und erstellt eine AGENTS.md-Datei, die es beschreibt. Drücke vor Änderungen die Tab-Taste, um in den Plan-Modus zu wechseln: Er schlägt eine Lösung vor und zeigt Änderungen zur Freigabe an. Fehlerhafte Aktionen machst du mit `/undo` rückgängig.
Erster Start – im Projektordner: ```bash cd path/to/project opencode ``` Die Oberfläche öffnet sich mit einem Eingabefeld. Verwende zuerst den Befehl `/init`: Der Agent durchsucht wichtige Repository-Dateien, stellt bei Bedarf ein paar Fragen und schreibt eine AGENTS.md-Datei – einen Leitfaden zur Projektstruktur, zu Build- und Testbefehlen und zu den verwendeten Konventionen. Die Dokumentation empfiehlt, diese Datei in Git einzuchecken; OpenCode verwendet sie dann als dauerhafte Projektanweisung. Inhaltlich ist AGENTS.md ein direktes Gegenstück zu CLAUDE.md im OpenCode-Ökosystem. Verwende als Zweites den Plan-Modus. Mit der Tab-Taste wechselst du zwischen den beiden Hauptagenten: Build arbeitet mit vollem Zugriff auf Dateien und Befehle, während Plan der Analyse und Planung dient – Dateiänderungen und Bash-Befehle im Plan-Modus erfordern standardmäßig deine Freigabe. Für neue Aufgaben empfiehlt die Dokumentation, mit einem Plan zu beginnen: Lies, was der Agent vorhat, passe die Formulierung an und wechsle erst danach mit Tab zurück zu Build. Die Dokumentation gibt diesen Rat:

Es hilft, mit ihm so zu sprechen wie mit einem Junior-Entwickler in deinem Team.

— Offizielle OpenCode-Dokumentation, https://opencode.ai/docs/
Je konkreter die Aufgabe und je mehr Kontext du bereitstellst, desto weniger Nacharbeit ist nötig. Füge einer Anfrage Dateien mit `@` hinzu – beginne einen Namen einzugeben, und die Oberfläche findet sie über eine unscharfe Suche. Du kannst Bilder direkt in das Terminal ziehen, und eine Nachricht, die mit `!` beginnt, wird als Shell-Befehl ausgeführt; ihre Ausgabe wird dem Kontext des Agenten hinzugefügt. Wenn du einen Fehler in der Aufgabe gemacht hast oder der Agent etwas Falsches getan hat, macht `/undo` die Änderungen rückgängig; du kannst den Befehl mehrmals hintereinander ausführen. Hast du es dir anders überlegt? `/redo` stellt das Rückgängiggemachte wieder her. Mit `/share` erstellst du einen Link zu einem Gespräch für dein Team; ohne diesen Befehl wird das Gespräch nirgendwo veröffentlicht. ## Was kann OpenCode sonst noch?
Das Wichtigste Benutzerdefinierte Befehle aus Markdown-Dateien im Ordner `.opencode/commands`, Subagenten für parallele Aufgaben und das Lesen von Code, MCP-Server für externe Tools, eine Webversion im Browser und ein Servermodus für die Fernarbeit.
**Benutzerdefinierte Befehle.** Jede wiederkehrende Anfrage kann zu einem Befehl werden: Lege eine Markdown-Datei in `.opencode/commands/` ab, setze `description`, `agent` und `model` im Frontmatter und schreibe darunter eine Prompt-Vorlage. Rufe den Befehl anschließend mit `/` auf. Projektprüfungen vor der Veröffentlichung, eine Durchsicht der letzten Fehler, das Erstellen einer Migration – alles, wonach du regelmäßig fragst. **Subagenten.** Neben Build und Plan gibt es drei weitere: General für mehrstufige Aufgaben (Zugriff auf alle Tools außer der Aufgabenliste), Explore zum schnellen Lesen von Code ohne Bearbeitungsberechtigung und Scout zur Recherche externer Bibliotheken. Rufe sie auf, indem du sie in einer Nachricht mit `@` erwähnst. **MCP-Server.** Verbinde externe Tools über den Abschnitt `mcp` in der Konfiguration `opencode.json` – lokale und entfernte Server werden unterstützt. Jeder MCP-Server fügt dem Kontext seine Tools hinzu; ein umfangreicher Server wie GitHub kann den Kontext sehr schnell ausschöpfen. Verbinde daher gezielt nur, was du brauchst. Wir haben einen [Leitfaden mit sofort nutzbaren Konfigurationen](https://ailoot.ai/blog/de/mcp-servers-claude-code/) zum MCP-Konzept; er beschreibt Claude Code, aber das Protokoll ist dasselbe. **Webversion und Server.** `opencode web` öffnet die Oberfläche im Browser. Für den Zugriff von einem anderen Rechner verwendest du `opencode serve --hostname 0.0.0.0 --port 4096`; sobald Netzwerkzugriff besteht, musst du über die Variable `OPENCODE_SERVER_PASSWORD` ein Passwort setzen. Ohne Passwort ist der Server ungeschützt. ## Was kannst du tun, wenn die Installation schiefgeht?
Das Wichtigste Fast alle Probleme lassen sich auf drei Dinge zurückführen: Der Befehl `opencode` wird nicht gefunden (starte eine neue Terminalsitzung oder bearbeite PATH), das Modell antwortet nicht (prüfe den Schlüssel in `/connect` und die Datei `auth.json`) oder die Oberfläche wird falsch dargestellt (verwende ein modernes Terminal wie WezTerm). Beginne die Fehlersuche mit den Protokollen unter `~/.local/share/opencode/log/`.
**„opencode: command not found“ nach der Installation.** Das Terminal kennt den neuen Pfad noch nicht. Schließe zunächst einfach das Terminal und öffne es erneut. Wenn das nicht hilft, suche den Speicherort des Binaries und füge diesen Ordner zum PATH deines Terminals hinzu. **Das Modell antwortet nicht oder meldet einen Autorisierungsfehler.** Prüfe, ob der Provider verbunden ist: Gib `/connect` ein und authentifiziere dich erneut. Schlüssel werden unter `~/.local/share/opencode/auth.json` gespeichert – wenn du die Installation von einem anderen Rechner verschoben oder Ordner geleert hast, fehlt die Datei möglicherweise. Die Dokumentation behandelt die Fehler ProviderInitError und AI_APICallError getrennt: Beim ersten musst du den Provider erneut autorisieren; beim zweiten den Ordner `~/.cache/opencode` leeren und neu starten. **Die Oberfläche ist fehlerhaft: Bereiche sind verstreut oder statt Symbolen erscheinen unlesbare Zeichen.** Prüfe zuerst dein Terminal. Installiere eine der empfohlenen Optionen – WezTerm funktioniert auf allen drei Systemen – und starte OpenCode darin. Wenn nichts hilft, prüfe die Protokolle: Unter macOS und Linux liegen sie in `~/.local/share/opencode/log/`; unter Windows drückst du Win+R und gibst `%USERPROFILE%\.local\share\opencode\log` ein. Die zehn neuesten Dateien werden aufbewahrt; ausführliche Protokollierung aktivierst du mit dem Flag `opencode --log-level DEBUG`. Mit diesen Protokollen kannst du einen Fehlerbericht im GitHub-Repository des Projekts einreichen. ## Was fragen Nutzer sonst noch zu OpenCode?
Das Wichtigste Kurze Antworten auf häufige Fragen: OpenCode ist als Tool kostenlos; du zahlst nur für das Modell. Claude Pro/Max wird über `/connect` verbunden; Plugins von Drittanbietern dafür sind verboten. Über die Webversion kannst du auch mit dem Smartphone darauf zugreifen. Aktualisiert wird OpenCode mit dem Befehl `opencode upgrade`.
### Häufig gestellte Fragen Ist OpenCode kostenlos? Ja, der Quellcode steht unter der MIT-Lizenz. Für das Modell können Kosten anfallen; alle Optionen sind oben im Abschnitt zu den Kosten aufgeführt. Kann ich ein Claude-Pro-/Max-Abo verbinden? Ja, Anthropic bietet unter `/connect` eine offizielle Claude-Pro-/Max-Option mit Browser-Authentifizierung. Ältere Artikel über die Nutzung eines Claude-Abos über Plugins sind veraltet: Anthropic verbietet diese Plugins, und sie wurden ab Version 1.3.0 aus OpenCode entfernt. Ist OpenCode auf einem Smartphone verfügbar? Die funktionierende Option ist die Webversion: Führe `opencode serve` auf einem Computer oder Server aus und verbinde dich dann über den Browser deines Smartphones. Bei jedem Netzwerkzugriff ist ein Passwort, `OPENCODE_SERVER_PASSWORD`, erforderlich. Worin ist OpenCode besser als Claude Code? Das hängt von deinen Modellen und Abos ab: Claude Code ist in Anthropic-Modelle integriert, während OpenCode mehr als 75 Anbieter, quelloffenen Code und lokale Modelle bietet. Die Tabelle oben enthält den vollständigen Vergleich. Sollte ich OpenCode 2.0 gleich installieren? Nicht unbedingt. Die Dokumentation empfiehlt standardmäßig die aktuelle erste Version – also die Version, die mit dem Befehl curl -fsSL https://opencode.ai/install \| bash in dieser Anleitung installiert wird. Die zweite Version ist seit dem 4. Oktober 2026 verfügbar, aber Plugins und Integrationen mit der Server-API funktionieren dort anders, und ein Teil des Codes muss umgeschrieben werden.
### Quellen - [OpenCode, offizielle Dokumentation](https://opencode.ai/docs/) - [Modellanbieter](https://opencode.ai/docs/providers/) - [Modelle auswählen und konfigurieren](https://opencode.ai/docs/models/) - [OpenCode Zen](https://opencode.ai/docs/zen/) - [Agenten und Subagenten](https://opencode.ai/docs/agents/) - [AGENTS.md-Regeldatei](https://opencode.ai/docs/rules/) - [Benutzerdefinierte Befehle](https://opencode.ai/docs/commands/) - [MCP-Server](https://opencode.ai/docs/mcp-servers/) - [OpenCode unter Windows über WSL](https://opencode.ai/docs/windows-wsl) - [Terminaloberfläche](https://opencode.ai/docs/tui/) - [Webversion](https://opencode.ai/docs/web/) - [Fehlerbehebung](https://opencode.ai/docs/troubleshooting/) - [Befehlszeile](https://opencode.ai/docs/cli/) - [OpenCode-Repository auf GitHub](https://github.com/anomalyco/opencode) - [OpenCode 2.0: Migration von Version 1](https://opencode.ai/v2/docs/migrate-v1/) - [OpenCode Go: Tarife und Limits](https://opencode.ai/go)
[Ailoot öffnen](https://ailoot.ai/). ## Fragen und Antworten ### Warum liefert die Installation von OpenCode noch kein funktionierendes Modell? Tool und Modellzugang sind getrennt. Verbinde unter /connect einen Anbieter oder ein unterstütztes Abo, oder konfiguriere ein lokales Modell. Wähle es unter /models aus und prüfe eine begrenzte Projektaufgabe. ### Was prüfe ich vor dem Wechsel von OpenCode 1.x zu 2.0? Prüfe Plugins, Server-API-Integrationen und Terminaleinstellungen auf Kompatibilität. Der Leitfaden nennt diese Migrationsbereiche. Bestätige die installierte Version und sichere Konfiguration und Sitzungen vor dem Ersetzen der Programmdatei. ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.