OpenCode LLM 层

核心文件

packages/llm/src/
├── llm.ts              # LLM.request/stream/client
├── route/
│   ├── protocol.ts     # API 协议定义
│   ├── endpoint.ts     # Endpoint 构造
│   ├── auth.ts         # 认证
│   └── framing.ts      # 字节流解帧
└── providers/          # Provider 实现

Route Decomposition

OpenCode 最精巧的设计是 LLM Route 的四层分解：

interface Route<Protocol, Endpoint, Auth, Framing> {
  protocol: Protocol;   // e.g. OpenAIChatProtocol
  endpoint: Endpoint;   // e.g. URL builder
  auth: Auth;           // e.g. Bearer token
  framing: Framing;     // e.g. SSE parsing
}

四层含义

层	作用	示例
Protocol	定义 API 语义	OpenAI Chat、Anthropic Messages
Endpoint	构造请求 URL	baseURL + /chat/completions
Auth	每个请求认证	Bearer sk-xxx、x-api-key
Framing	字节流 → 帧	SSE、AWS Event Stream

为什么这很妙？

为 DeepSeek 添加支持只需：

const DeepSeekRoute = Route.make(
  OpenAIChatProtocol,          // 和 OpenAI 一样的协议
  Endpoint.make("https://api.deepseek.com/v1"), // 只换 URL
  Auth.bearer("sk-xxx"),       // 自己的 key
  Framing.sse(),               // 相同的 SSE 解帧
);

5 行代码。而 Hermes 要写完整的 adapter 类，Pi 要写整个 provider 文件。

统一 LLM Client

LLM.request()
  ↓
Route → Protocol.toRequest()
  ↓
fetch() with Auth
  ↓
Framing.parse() → stream of frames
  ↓
Protocol.fromResponse() → Message[]

对比

维度	OpenCode	Hermes	Pi
抽象方式	Route decomposition	OpenAI SDK + transport	AI interface
新增 Provider	5-15 行	transport 类 + adapter	provider 文件
复杂度	高（4 层抽象）	中（2 层）	低（1 层）
扩展性	极好	好	一般
最佳适用	需要接大量 provider	以 OpenAI 为主	以主流 provider 为主