Provider 설정: Claude, OpenAI, Gemini 및 다중 모델 전략

학습 완료 후 할 수 있는 것

Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini, GitHub Copilot 등 다양한 AI Provider 설정
다중 모델 우선순위 다운그레이드 메커니즘 이해 및 시스템이 자동으로 최적의 사용 가능 모델을 선택하도록 설정
다양한 AI 에이전트와 작업 유형에 가장 적합한 모델 지정
Z.ai Coding Plan 및 OpenCode Zen과 같은 타사 서비스 설정
doctor 명령어를 사용하여 모델 해석 설정 진단

현재의 어려움

oh-my-opencode를 설치했지만 다음 사항이 명확하지 않습니다:

여러 AI Provider(Claude, OpenAI, Gemini 등)를 추가하는 방법
때때로 에이전트가 예상과 다른 모델을 사용하는 이유
다양한 작업(예: 연구 작업에는 저렴한 모델, 프로그래밍 작업에는 강력한 모델)에 다른 모델을 구성하는 방법
특정 Provider를 사용할 수 없을 때 시스템이 백업 모델로 자동 전환하는 방식
opencode.json과 oh-my-opencode.json에서 모델 설정이 어떻게 협력하는지

이 기능을 사용하는 시점

최초 구성: oh-my-opencode 설치 후 AI Provider를 추가하거나 조정해야 할 때
새 구독 추가: 새 AI 서비스 구독(예: Gemini Pro)을 구매하여 통합하려 할 때
비용 최적화: 특정 에이전트가 더 저렴하거나 빠른 모델을 사용하도록 하려 할 때
문제 해결: 에이전트가 예상대로 모델을 사용하지 않는 문제를 진단해야 할 때
다중 모델 오케스트레이션: 다양한 모델의 강점을 최대한 활용하여 지능형 개발 워크플로우를 구축하려 할 때

🎒 시작하기 전 준비사항

사전 확인

이 튜토리얼은 다음을 완료했다고 가정합니다:

✅ 설치 및 초기 구성 완료
✅ OpenCode 설치(버전 >= 1.0.150)
✅ 기본적인 JSON/JSONC 구성 파일 형식 이해

핵심 개념

oh-my-opencode는 다중 모델 오케스트레이션 시스템을 사용하여, 사용자의 구독 및 구성에 따라 다양한 AI 에이전트와 작업 유형에 가장 적합한 모델을 선택합니다.

다중 모델이 필요한 이유

다양한 모델에는 각각 다른 강점이 있습니다:

Claude Opus 4.5: 복잡한 추론 및 아키텍처 설계에 탁월(비용이 높지만 품질이 우수)
GPT-5.2: 코드 디버깅 및 전략 컨설팅에 탁월
Gemini 3 Pro: 프론트엔드 및 UI/UX 작업에 탁월(시각적 능력이 뛰어남)
GPT-5 Nano: 빠르고 무료이며, 코드 검색 및 간단한 탐색에 적합
GLM-4.7: 가성비가 우수하여 연구 및 문서 검색에 적합

oh-my-opencode의 지능적인 점은 모든 작업에 동일한 모델을 사용하는 대신, 각 작업에 가장 적합한 모델을 사용하는 것입니다.

구성 파일 위치

oh-my-opencode 구성은 두 가지 레벨을 지원합니다:

위치	경로	우선순위	사용 사례
프로젝트 구성	`.opencode/oh-my-opencode.json`	낮음	프로젝트별 구성(코드베이스에 커밋)
사용자 구성	`~/.config/opencode/oh-my-opencode.json`	높음	전역 구성(모든 프로젝트에서 공유)

구성 병합 규칙: 사용자 구성이 프로젝트 구성을 덮어씁니다.

권장 구성 파일 구조:

jsonc

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/master/assets/oh-my-opencode.schema.json",
  // JSON Schema 자동 완성 활성화

  "agents": {
    // 에이전트 모델 오버라이드
  },
  "categories": {
    // 카테고리 모델 오버라이드
  }
}

Schema 자동 완성

VS Code 등의 편집기에서 $schema 필드를 추가하면, 입력할 때 완전한 자동 완성 및 타입 검사를 받을 수 있습니다.

Provider 구성 방법

oh-my-opencode는 6가지 주요 Provider를 지원합니다. 구성 방법은 Provider마다 다릅니다.

Anthropic Claude(권장)

사용 사례: 주 오케스트레이터 Sisyphus 및 대부분의 핵심 에이전트

구성 단계:

OpenCode 인증 실행:
bash
```
opencode auth login
```
Provider 선택:
- Provider: Anthropic 선택
- Login method: Claude Pro/Max 선택
OAuth 프로세스 완료:
- 시스템이 자동으로 브라우저 열기
- Claude 계정으로 로그인
- 인증 완료 대기
성공 확인:
bash
```
opencode models | grep anthropic
```
다음을 확인해야 합니다:
- anthropic/claude-opus-4-5
- anthropic/claude-sonnet-4-5
- anthropic/claude-haiku-4-5

모델 매핑(Sisyphus 기본 구성):

에이전트	기본 모델	용도
Sisyphus	`anthropic/claude-opus-4-5`	주 오케스트레이터, 복잡한 추론
Prometheus	`anthropic/claude-opus-4-5`	프로젝트 계획
Metis	`anthropic/claude-sonnet-4-5`	사전 계획 분석
Momus	`anthropic/claude-opus-4-5`	계획 검토

OpenAI(ChatGPT Plus)

사용 사례: Oracle 에이전트(아키텍처 검토, 디버깅)

구성 단계:

OpenCode 인증 실행:
bash
```
opencode auth login
```
Provider 선택:
- Provider: OpenAI 선택
- Login method: OAuth 또는 API Key 선택
인증 프로세스 완료(선택한 방법에 따라)
성공 확인:
bash
```
opencode models | grep openai
```

모델 매핑(Oracle 기본 구성):

에이전트	기본 모델	용도
Oracle	`openai/gpt-5.2`	아키텍처 검토, 디버깅

수동 오버라이드 예시:

jsonc

{
  "agents": {
    "oracle": {
      "model": "openai/gpt-5.2",  // 전략적 추론에 GPT 사용
      "temperature": 0.1
    }
  }
}

Google Gemini(권장)

사용 사례: Multimodal Looker(미디어 분석), Frontend UI/UX 작업

강력 추천

Gemini 인증을 위해 opencode-antigravity-auth 플러그인을 강력히 추천합니다. 제공 기능:

최대 10개 계정의 다중 계정 로드 밸런싱
Variant 시스템 지원(low/high 변형)
이중 할당량 시스템(Antigravity + Gemini CLI)

구성 단계:

Antigravity 인증 플러그인 추가:

~/.config/opencode/opencode.json을 편집합니다:

json

{
  "plugin": [
    "oh-my-opencode",
    "opencode-antigravity-auth@latest"
  ]
}

Gemini 모델 구성(중요):
Antigravity 플러그인은 다른 모델 이름을 사용합니다. opencode.json에 전체 모델 구성을 복사해야 하며, 기존 설정을 손상시키지 않도록 주의하여 병합하세요.
사용 가능한 모델(Antigravity 할당량):
- google/antigravity-gemini-3-pro — 변형: low, high
- google/antigravity-gemini-3-flash — 변형: minimal, low, medium, high
- google/antigravity-claude-sonnet-4-5 — 변형 없음
- google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking — 변형: low, max
- google/antigravity-claude-opus-4-5-thinking — 변형: low, max
사용 가능한 모델(Gemini CLI 할당량):
- google/gemini-2.5-flash, google/gemini-2.5-pro, google/gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-pro-preview

에이전트 모델 오버라이드(oh-my-opencode.json에서):

jsonc

{
  "agents": {
    "multimodal-looker": {
      "model": "google/antigravity-gemini-3-flash"
    }
  }
}

인증 실행:
bash
```
opencode auth login
```
Provider 선택:
- Provider: Google 선택
- Login method: OAuth with Google (Antigravity) 선택
인증 프로세스 완료:
- 시스템이 자동으로 브라우저 열기
- Google 로그인 완료
- 선택사항: 로드 밸런싱을 위해 더 많은 Google 계정 추가

모델 매핑(기본 구성):

에이전트	기본 모델	용도
Multimodal Looker	`google/antigravity-gemini-3-flash`	PDF, 이미지 분석

GitHub Copilot(백업 Provider)

사용 사례: 기본 Provider를 사용할 수 없을 때 백업 옵션

백업 Provider

GitHub Copilot은 프록시 Provider로, 요청을 구독한 기본 모델로 라우팅합니다.

구성 단계:

OpenCode 인증 실행:
bash
```
opencode auth login
```
Provider 선택:
- Provider: GitHub 선택
- Login method: Authenticate via OAuth 선택
GitHub OAuth 프로세스 완료
성공 확인:
bash
```
opencode models | grep github-copilot
```

모델 매핑(GitHub Copilot이 최적의 사용 가능 Provider일 때):

에이전트	모델	용도
Sisyphus	`github-copilot/claude-opus-4.5`	주 오케스트레이터
Oracle	`github-copilot/gpt-5.2`	아키텍처 검토
Explore	`opencode/gpt-5-nano`	빠른 탐색
Librarian	`zai-coding-plan/glm-4.7` (Z.ai를 사용할 수 있을 경우)	문서 검색

Z.ai Coding Plan(선택사항)

사용 사례: Librarian 에이전트(다중 저장소 연구, 문서 검색)

특징:

GLM-4.7 모델 제공
높은 가성비
활성화되면 Librarian 에이전트는 다른 사용 가능한 Provider에 관계없이 zai-coding-plan/glm-4.7을 사용함

구성 단계:

대화형 설치기 사용:

bash

bunx oh-my-opencode install
# 프롬프트: "Do you have a Z.ai Coding Plan subscription?" → "Yes" 선택

모델 매핑(Z.ai가 유일한 사용 가능 Provider일 때):

에이전트	모델	용도
Sisyphus	`zai-coding-plan/glm-4.7`	주 오케스트레이터
Oracle	`zai-coding-plan/glm-4.7`	아키텍처 검토
Explore	`zai-coding-plan/glm-4.7-flash`	빠른 탐색
Librarian	`zai-coding-plan/glm-4.7`	문서 검색

OpenCode Zen(선택사항)

사용 사례: opencode/ 접두사 모델 제공(Claude Opus 4.5, GPT-5.2, GPT-5 Nano, Big Pickle)

구성 단계:

bash

bunx oh-my-opencode install
# 프롬프트: "Do you have access to OpenCode Zen (opencode/ models)?" → "Yes" 선택

모델 매핑(OpenCode Zen이 최적의 사용 가능 Provider일 때):

에이전트	모델	용도
Sisyphus	`opencode/claude-opus-4-5`	주 오케스트레이터
Oracle	`opencode/gpt-5.2`	아키텍처 검토
Explore	`opencode/gpt-5-nano`	빠른 탐색
Librarian	`opencode/big-pickle`	문서 검색

모델 해석 시스템(3단계 우선순위)

oh-my-opencode는 3단계 우선순위 메커니즘을 사용하여 각 에이전트와 카테고리에 사용할 모델을 결정합니다. 이 메커니즘은 시스템이 항상 사용 가능한 모델을 찾을 수 있도록 보장합니다.

단계 1: 사용자 오버라이드

사용자가 oh-my-opencode.json에 모델을 명시적으로 지정하면 해당 모델을 사용합니다.

예시:

jsonc

{
  "agents": {
    "oracle": {
      "model": "openai/gpt-5.2"  // 사용자가 명시적으로 지정
    }
  }
}

이 경우:

✅ openai/gpt-5.2를 직접 사용
❌ Provider 다운그레이드 단계 건너뛰기

단계 2: Provider 다운그레이드

사용자가 모델을 명시적으로 지정하지 않으면, 시스템은 에이전트가 정의한 Provider 우선순위 체인을 따라 사용 가능한 모델을 찾을 때까지 순차적으로 시도합니다.

Sisyphus의 Provider 우선순위 체인:

anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google

해석 프로세스:

anthropic/claude-opus-4-5 시도
- 사용 가능? → 해당 모델 반환
- 사용 불가? → 다음 단계로
github-copilot/claude-opus-4-5 시도
- 사용 가능? → 해당 모델 반환
- 사용 불가? → 다음 단계로
opencode/claude-opus-4-5 시도
- ...
google/antigravity-claude-opus-4-5-thinking 시도(구성된 경우)
- ...
시스템 기본 모델 반환

모든 에이전트의 Provider 우선순위 체인:

에이전트	모델(접두사 없음)	Provider 우선순위 체인
Sisyphus	`claude-opus-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google
Oracle	`gpt-5.2`	openai → anthropic → google → github-copilot → opencode
Librarian	`big-pickle`	opencode → github-copilot → anthropic
Explore	`gpt-5-nano`	anthropic → opencode
Multimodal Looker	`gemini-3-flash`	google → openai → zai-coding-plan → anthropic → opencode
Prometheus	`claude-opus-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google
Metis	`claude-sonnet-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google
Momus	`claude-opus-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google
Atlas	`claude-sonnet-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google

카테고리의 Provider 우선순위 체인:

카테고리	모델(접두사 없음)	Provider 우선순위 체인
ultrabrain	`gpt-5.2-codex`	openai → anthropic → google → github-copilot → opencode
artistry	`gemini-3-pro`	google → openai → anthropic → github-copilot → opencode
quick	`claude-haiku-4-5`	anthropic → github-copilot → opencode → antigravity → google
writing	`gemini-3-flash`	google → openai → anthropic → github-copilot → opencode

단계 3: 시스템 기본

모든 Provider를 사용할 수 없으면 OpenCode의 기본 모델(opencode.json에서 읽음)을 사용합니다.

전역 우선순위 순서:

사용자 오버라이드 > Provider 다운그레이드 > 시스템 기본

함께 해보기: 여러 Provider 구성

1단계: 구독 계획 수립

구성을 시작하기 전에 구독 상황을 정리하세요:

markdown

- [ ] Anthropic Claude (Pro/Max)
- [ ] OpenAI ChatGPT Plus
- [ ] Google Gemini
- [ ] GitHub Copilot
- [ ] Z.ai Coding Plan
- [ ] OpenCode Zen

2단계: 대화형 설치기 사용(권장)

oh-my-opencode는 대부분의 구성을 자동으로 처리하는 대화형 설치기를 제공합니다:

bash

bunx oh-my-opencode install

설치기가 다음을 묻습니다:

Do you have a Claude Pro/Max Subscription?
- yes, max20 → --claude=max20
- yes, regular → --claude=yes
- no → --claude=no
Do you have an OpenAI/ChatGPT Plus Subscription?
- yes → --openai=yes
- no → --openai=no
Will you integrate Gemini models?
- yes → --gemini=yes
- no → --gemini=no
Do you have a GitHub Copilot Subscription?
- yes → --copilot=yes
- no → --copilot=no
Do you have access to OpenCode Zen (opencode/ models)?
- yes → --opencode-zen=yes
- no → --opencode-zen=no
Do you have a Z.ai Coding Plan subscription?
- yes → --zai-coding-plan=yes
- no → --zai-coding-plan=no

비대화형 모드(스크립트화된 설치에 적합):

bash

bunx oh-my-opencode install --no-tui \
  --claude=max20 \
  --openai=yes \
  --gemini=yes \
  --copilot=no

3단계: 각 Provider 인증

설치기 구성을 완료한 후, 개별적으로 인증합니다:

bash

# Anthropic 인증
opencode auth login
# Provider: Anthropic
# Login method: Claude Pro/Max
# OAuth 프로세스 완료

# OpenAI 인증
opencode auth login
# Provider: OpenAI
# OAuth 프로세스 완료

# Google Gemini 인증(antigravity 플러그인 필요)
opencode auth login
# Provider: Google
# Login method: OAuth with Google (Antigravity)
# OAuth 프로세스 완료

# GitHub Copilot 인증
opencode auth login
# Provider: GitHub
# Login method: Authenticate via OAuth
# GitHub OAuth 완료

4단계: 구성 확인

bash

# OpenCode 버전 확인
opencode --version
# >= 1.0.150이어야 함

# 사용 가능한 모든 모델 보기
opencode models

# doctor 진단 실행
bunx oh-my-opencode doctor --verbose

확인해야 할 사항(doctor 출력 예시):

✅ OpenCode version: 1.0.150
✅ Plugin loaded: oh-my-opencode

📊 Model Resolution:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent           │ Requirement            │ Resolved         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Sisyphus        │ anthropic/claude-opus-4-5  │ anthropic/claude-opus-4-5 │
│ Oracle           │ openai/gpt-5.2              │ openai/gpt-5.2              │
│ Librarian        │ opencode/big-pickle           │ opencode/big-pickle           │
│ Explore          │ anthropic/gpt-5-nano          │ anthropic/gpt-5-nano          │
│ Multimodal Looker│ google/gemini-3-flash          │ google/gemini-3-flash          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

✅ All models resolved successfully

5단계: 에이전트 모델 사용자 정의(선택사항)

특정 에이전트에 다른 모델을 지정하려면:

jsonc

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/master/assets/oh-my-opencode.schema.json",

  "agents": {
    // Oracle은 아키텍처 검토에 GPT 사용
    "oracle": {
      "model": "openai/gpt-5.2",
      "temperature": 0.1
    },

    // Librarian은 연구에 더 저렴한 모델 사용
    "librarian": {
      "model": "opencode/gpt-5-nano",
      "temperature": 0.1
    },

    // Multimodal Looker는 Antigravity Gemini 사용
    "multimodal-looker": {
      "model": "google/antigravity-gemini-3-flash",
      "variant": "high"
    }
  }
}

6단계: Category 모델 사용자 정의(선택사항)

다양한 유형의 작업에 모델 지정:

jsonc

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/master/assets/oh-my-opencode.schema.json",

  "categories": {
    // 빠른 작업에는 저렴한 모델 사용
    "quick": {
      "model": "opencode/gpt-5-nano",
      "temperature": 0.1
    },

    // 프론트엔드 작업에는 Gemini 사용
    "visual-engineering": {
      "model": "google/gemini-3-pro",
      "temperature": 0.7,
      "prompt_append": "Use shadcn/ui components and Tailwind CSS."
    },

    // 고급 추론 작업에는 GPT Codex 사용
    "ultrabrain": {
      "model": "openai/gpt-5.2-codex",
      "temperature": 0.1
    }
  }
}

Category 사용:

markdown

// 대화에서 delegate_task 사용
delegate_task(category="visual", prompt="Create a responsive dashboard component")
delegate_task(category="quick", skills=["git-master"], prompt="Commit these changes")

체크포인트 ✅

[ ] opencode --version이 버전 >= 1.0.150을 표시함
[ ] opencode models가 구성한 모든 Provider의 모델을 나열함
[ ] bunx oh-my-opencode doctor --verbose가 모든 에이전트의 모델이 올바르게 해석되었음을 표시함
[ ] opencode.json에서 "oh-my-opencode"가 plugin 배열에 있음을 확인할 수 있음
[ ] 에이전트(예: Sisyphus) 사용을 시도하여 모델이 정상 작동하는지 확인함

주의사항

❌ 함정 1: Provider 인증을 잊음

증상: Provider를 구성했지만 모델 해석에 실패함.

원인: 설치기가 모델을 구성했지만 인증을 완료하지 않음.

해결:

bash

opencode auth login
# 해당 Provider를 선택하고 인증 완료

❌ 함정 2: Antigravity 모델 이름 오류

증상: Gemini를 구성했지만 에이전트가 사용하지 않음.

원인: Antigravity 플러그인은 다른 모델 이름을 사용함(google/gemini-3-pro가 아닌 google/antigravity-gemini-3-pro).

해결:

jsonc

{
  "agents": {
    "multimodal-looker": {
      "model": "google/antigravity-gemini-3-flash"  // 올바름
      // model: "google/gemini-3-flash"  // ❌ 잘못됨
    }
  }
}

❌ 함정 3: 구성 파일 위치 오류

증상: 구성을 수정했지만 시스템에 적용되지 않음.

원인: 잘못된 구성 파일을 수정함(사용자 구성 vs 프로젝트 구성).

해결:

bash

# 사용자 구성(전역, 우선순위 높음)
~/.config/opencode/oh-my-opencode.json

# 프로젝트 구성(로컬, 우선순위 낮음)
.opencode/oh-my-opencode.json

# 어떤 파일이 사용되는지 확인
bunx oh-my-opencode doctor --verbose

❌ 함정 4: Provider 우선순위 체인이 중단됨

증상: 특정 에이전트가 항상 잘못된 모델을 사용함.

원인: 사용자 오버라이드(1단계)가 Provider 다운그레이드(2단계)를 완전히 건너뜀.

해결: 자동 다운그레이드를 활용하려면 oh-my-opencode.json에 모델을 하드코딩하지 말고, 시스템이 우선순위 체인에 따라 자동으로 선택하도록 하세요.

예시:

jsonc

{
  "agents": {
    "oracle": {
      // ❌ 하드코딩: Anthropic을 사용할 수 있어도 항상 GPT 사용
      "model": "openai/gpt-5.2"
    }
  }
}

다운그레이드를 활용하려면 model 필드를 제거하고 시스템이 자동으로 선택하도록 하세요:

jsonc

{
  "agents": {
    "oracle": {
      // ✅ 자동: anthropic → google → github-copilot → opencode
      "temperature": 0.1
    }
  }
}

❌ 함정 5: Z.ai가 Librarian을 항상 차지함

증상: 다른 Provider를 구성했어도 Librarian이 GLM-4.7을 사용함.

원인: Z.ai가 활성화되면 Librarian이 zai-coding-plan/glm-4.7을 사용하도록 하드코딩됨.

해결: 이 동작이 필요 없으면 Z.ai를 비활성화하세요:

bash

bunx oh-my-opencode install --no-tui --zai-coding-plan=no

또는 수동으로 오버라이드:

jsonc

{
  "agents": {
    "librarian": {
      "model": "opencode/big-pickle"  // Z.ai의 하드코딩을 오버라이드
    }
  }
}

본 강의 요약

oh-my-opencode는 Anthropic, OpenAI, Google, GitHub Copilot, Z.ai, OpenCode Zen 등 6가지 주요 Provider를 지원함
대화형 설치기 bunx oh-my-opencode install를 사용하여 여러 Provider를 빠르게 구성할 수 있음
모델 해석 시스템은 3단계 우선순위(사용자 오버라이드 → Provider 다운그레이드 → 시스템 기본)를 통해 동적으로 모델을 선택함
각 에이전트와 카테고리는 항상 사용 가능한 모델을 찾을 수 있도록 자체 Provider 우선순위 체인을 가짐
doctor --verbose 명령을 사용하여 모델 해석 구성을 진단할 수 있음
에이전트와 카테고리 모델을 사용자 정의할 때는 자동 다운그레이드 메커니즘을 깨뜨리지 않도록 주의해야 함

다음 강의 예고

다음 강의에서는 **다중 모델 전략: 자동 다운그레이드와 우선순위**를 학습합니다.
배울 내용:
모델 해석 시스템의 완전한 워크플로우
다양한 작업에 최적의 모델 조합을 설계하는 방법
백그라운드 작업의 동시성 제어 전략
모델 해석 문제를 진단하는 방법

부록: 소스 코드 참조

소스 코드 위치 보기

업데이트 시간: 2026-01-26

기능	파일 경로	라인
구성 Schema 정의	`src/config/schema.ts`	1-378
설치 가이드(Provider 구성)	`docs/guide/installation.md`	1-299
구성 참조(모델 해석)	`docs/configurations.md`	391-512
에이전트 오버라이드 구성 Schema	`src/config/schema.ts:AgentOverrideConfigSchema`	98-119
카테고리 구성 Schema	`src/config/schema.ts:CategoryConfigSchema`	154-172
Provider 우선순위 체인 문서	`docs/configurations.md`	445-473

주요 상수:

없음: Provider 우선순위 체인은 구성 문서에 하드코딩되며, 코드 상수가 아님

주요 함수:

없음: 모델 해석 로직은 OpenCode 코어에서 처리하며, oh-my-opencode는 구성 및 우선순위 정의를 제공함

Provider 설정: Claude, OpenAI, Gemini 및 다중 모델 전략 ​

학습 완료 후 할 수 있는 것 ​

현재의 어려움 ​

이 기능을 사용하는 시점 ​

🎒 시작하기 전 준비사항 ​

핵심 개념 ​

구성 파일 위치 ​

Provider 구성 방법 ​

Anthropic Claude(권장) ​

OpenAI(ChatGPT Plus) ​

Google Gemini(권장) ​

GitHub Copilot(백업 Provider) ​

Z.ai Coding Plan(선택사항) ​

OpenCode Zen(선택사항) ​

모델 해석 시스템(3단계 우선순위) ​

단계 1: 사용자 오버라이드 ​

단계 2: Provider 다운그레이드 ​

단계 3: 시스템 기본 ​

함께 해보기: 여러 Provider 구성 ​

1단계: 구독 계획 수립 ​

2단계: 대화형 설치기 사용(권장) ​

3단계: 각 Provider 인증 ​

4단계: 구성 확인 ​

5단계: 에이전트 모델 사용자 정의(선택사항) ​

6단계: Category 모델 사용자 정의(선택사항) ​

체크포인트 ✅ ​

주의사항 ​

❌ 함정 1: Provider 인증을 잊음 ​

❌ 함정 2: Antigravity 모델 이름 오류 ​

❌ 함정 3: 구성 파일 위치 오류 ​

❌ 함정 4: Provider 우선순위 체인이 중단됨 ​

❌ 함정 5: Z.ai가 Librarian을 항상 차지함 ​

본 강의 요약 ​

다음 강의 예고 ​

부록: 소스 코드 참조 ​

Provider 설정: Claude, OpenAI, Gemini 및 다중 모델 전략

학습 완료 후 할 수 있는 것

현재의 어려움

이 기능을 사용하는 시점

🎒 시작하기 전 준비사항

핵심 개념

구성 파일 위치

Provider 구성 방법

Anthropic Claude(권장)

OpenAI(ChatGPT Plus)

Google Gemini(권장)

GitHub Copilot(백업 Provider)

Z.ai Coding Plan(선택사항)

OpenCode Zen(선택사항)

모델 해석 시스템(3단계 우선순위)

단계 1: 사용자 오버라이드

단계 2: Provider 다운그레이드

단계 3: 시스템 기본

함께 해보기: 여러 Provider 구성

1단계: 구독 계획 수립

2단계: 대화형 설치기 사용(권장)

3단계: 각 Provider 인증

4단계: 구성 확인

5단계: 에이전트 모델 사용자 정의(선택사항)

6단계: Category 모델 사용자 정의(선택사항)

체크포인트 ✅

주의사항

❌ 함정 1: Provider 인증을 잊음

❌ 함정 2: Antigravity 모델 이름 오류

❌ 함정 3: 구성 파일 위치 오류

❌ 함정 4: Provider 우선순위 체인이 중단됨

❌ 함정 5: Z.ai가 Librarian을 항상 차지함

본 강의 요약

다음 강의 예고

부록: 소스 코드 참조