OpenCode Ollama: Coding-Agent lokal anbinden

TL;DR

OpenCode Ollama hängt den Terminal-Coding-Agent an die lokale Ollama-API. Der kürzeste Pfad in der Ollama-Integrationsdoku ist ollama launch opencode. Manuell tragen Sie den Provider in opencode.json ein; die Base-URL lautet dort http://localhost:11434/v1. OpenCode spricht den OpenAI-kompatiblen Endpunkt, nicht die native Route /api/chat. Lokale Modelle brauchen laut Integrationsseite eine Kontextlänge von 64k oder höher. Gelesen in Ollama-Integration, Context length und OpenCode-Providers am 2026-10-12. Kein Ranking, kein Kaufguide.

Coding-Agent, nicht Chat-UI

IT-Leiter suchen „opencode ollama“, wenn der Agent im Repository liest, Dateien ändert und Befehle ausführt — nicht, wenn nur die Chat-Oberfläche fehlt. Die Produkteinführung bleibt OpenCode: Open-Source-Coding-Agent. Die Editor-Variante mit Cursor steht in Cursor mit Ollama. Der persönliche Gateway-Assistent hängt an OpenClaw Ollama und nutzt dort /api/chat. Die UI-Schicht bleibt OpenWebUI hinter Nginx.

Ollama selbst installieren Sie über Ollama Download oder den Linux-Dienst. Port und Bind-Adresse bleiben 11434. Die Modellwahl für den Alltag steht in Ollama Models.

Die Integrationsseite listet Fähigkeiten, keine Bewertung: Chat über das Repository, Kommandozeile im Arbeitsverzeichnis, Dateiedits, Subagents, Web-Fetch, Vision.

Schnellstart: ollama launch opencode

Die Integrationsseite, Abschnitt Get started:

ollama launch opencode

Der Wrapper startet OpenCode mit einer Inline-Config für das gewählte Ollama-Modell. Er überschreibt ~/.config/opencode/opencode.json nicht; bestehende OpenCode-Einstellungen gelten weiter. Modelle, die nur in opencode.json stehen, erscheinen nicht im Modellwähler von ollama launch.

Nur konfigurieren, ohne interaktive Sitzung:

ollama launch opencode --config

Manuelles Setup

Die Integrationsseite trennt Installation und Provider-Block.

macOS und Linux laut derselben Seite:

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Alternativ, ebenfalls dort genannt:

npm install -g opencode-ai

Provider in opencode.json. Die globale Datei liegt laut OpenCode-Config-Doku in ~/.config/opencode/opencode.json. Beispiel der Integrationsseite (Modellname dort qwen3.5):

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3.5": {
          "name": "qwen3.5"
        }
      }
    }
  }
}

Die OpenCode-Providerseite erklärt die Felder: ollama ist eine beliebige Provider-ID, npm setzt @ai-sdk/openai-compatible für eine OpenAI-kompatible API, name ist der Anzeigename, options.baseURL ist der lokale Endpunkt, models die Liste für die Modellauswahl.

Start:

opencode

/v1, nicht die native Chat-Route

OpenCode hängt an http://localhost:11434/v1. Das ist derselbe Host wie der Default-Port, aber der OpenAI-kompatible Pfad. OpenClaw verwendet auf demselben Host /api/chat ohne /v1. Beide Varianten sind Herstellerangaben, keine eigene Messung. Nach einem Portwechsel muss die Base-URL in opencode.json mitziehen.

Kontextlänge für den Agent

Die Ollama-Seite Context length: der Default hängt am VRAM.

Dieselbe Seite: Aufgaben mit großem Kontext — Web-Suche, Agenten, Coding-Tools — sollen auf mindestens 64000 Tokens gesetzt werden. Die Integrationsseite verlangt für OpenCode 64k oder höher. Cloud- Modelle stehen laut Context-length-Seite standardmäßig auf ihrer maximalen Kontextlänge.

CLI, wenn die App den Wert nicht setzt:

OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

Größerer Kontext braucht mehr Speicher. Die Seite empfiehlt, das Modell nicht auf die CPU auszulagern; die Aufteilung zeigt ollama ps unter PROCESSOR.

Wenn Tool-Aufrufe scheitern, nennt die OpenCode-Providerseite einen anderen Hebel: num_ctx in Ollama anheben, dort als Startbereich 16k–32k. Das ist ein Tipp der Provider-Doku, kein Widerspruch zur 64k-Untergrenze der Integrationsseite — beide Angaben so lassen.

Ollama Cloud, kurz

Lokal bleibt der Kern dieses Textes. Die OpenCode-Providerseite beschreibt zusätzlich Cloud: Konto auf ollama.com, API-Key unter Settings, in OpenCode /connect und „Ollama Cloud“, Schlüssel eintragen, Modelldaten lokal ziehen (ollama pull gpt-oss:20b-cloud ist das Beispiel dort), danach /models. Ohne den lokalen Pull erscheint das Cloud-Modell in OpenCode nicht.

Häufige Fragen

Muss ich OpenCode extra installieren?

ollama launch opencode startet den Agent. Fehlt die Binary, nennt die Integrationsseite curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash oder npm install -g opencode-ai.

Überschreibt der Launch meine opencode.json?

Nein. Die Integrationsseite: Inline-Config für das gewählte Modell, keine Überschreibung von ~/.config/opencode/opencode.json.

Warum /v1, wenn OpenClaw /api/chat nutzt?

Zwei Clients, zwei Hersteller-APIs auf demselben Port. OpenCode über @ai-sdk/openai-compatible und /v1. OpenClaw über native /api/chat. Die falsche Route am jeweiligen Client ist ein Konfigurationsfehler, kein Portproblem.

Tool-Calls bleiben leer — woran liegt das?

Zuerst Kontext prüfen: Integrationsseite 64k+, Context-length-Seite mindestens 64000 für Coding-Tools. Zusätzlich der Provider-Tipp: num_ctx auf 16k–32k anheben, wenn Aufrufe scheitern. Modell mit Tool-Unterstützung wählen; die Modellübersicht bleibt Ollama Models.

Fazit

„OpenCode Ollama“ ist die Provider-Schicht: Launch-Wrapper oder opencode.json, Endpunkt /v1, Kontext laut Doku mindestens 64k. Der Agent bleibt lokal, sobald Ollama lokal läuft. Cloud ist ein zweiter Pfad derselben Doku, kein Ersatz für den GPU-Host. Kein Ranking, keine Preise.