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每个月模型上省下的钱可以拿出一部分支持一下【心流搜索】和【心流知识库】
https://www.iflow.cn/
https://platform.iflow.cn/pricingPage
说不定哪天心流高层一高兴就把我们心心念的 iflow cli 开源了呢 
OpenCode 在我这里一直都是替代品。
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源码： atomcode-auth
不开源：开源的话用得人多了官方的服务器会变卡。
使用方式：
1、下载解压
2、%USERPROFILE%\.config\opencode\opencode.json 配置文件中增加以下配置:写解压后的路径
授权登录：cli用户直接命令行输入 opencode 回车，gui用户命令行输入 opencode-cli 回车，按图操作
测试情况：(这个响应速度确实离收费模型还有很大的一段距离，各家 codingplan 基本上都是在5秒以内，没办法各种形式的免费模型皆是如此)
注：免费使用 deepseek-v4-pro 可以使用 NVIDIA 的：
baseUrl：https://integrate.api.nvidia.com/v1
apiKey 申请： https://build.nvidia.com/settings/api-keys
| 模型id | 模型别名 | 描述 | 最大输入 | 最大输出 | 最大思维链长度 | 上下文 | 类型 | TPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-ai/deepseek-v4-pro | deepseek-v4-pro | Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距。针对 Claude Code 、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流的 Agent 产品进行了适配和优化。 | - | 384k | - | 1m | 文本 | 每秒26 tokens |
供应商id（供应商标志）是：atomcode
（你可能在CC-SWITCH的OpenCode配置中需要使用，因为OMO要选择必须配置OpenCode的该供应商模型列表，配置时不需要指定 baseUrl 和 apiKey）
OpenCode 配置示例：（不需要limit，因为插件内置了正确的 且 OpenCode 会正常识别上下文大小）
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"theme": "github-transparent",
"watcher": {
"ignore": [
"node_modules/**",
"dist/**",
".git/**",
".gitnexus/**",
".idea/**"
]
},
"plugin": [
"E:/work/nreg/ai-auth/atomcode-auth",
"@mohak34/opencode-notifier@latest",
"oh-my-openagent@latest"
],
"provider": {
"atomcode": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"options": {
"setCacheKey": true
},
"models": {
"deepseek-v4-flash": {
"name": "deepseek-v4-flash",
"modalities": {
"input": [
"text"
],
"output": [
"text"
]
},
"options": {
"thinking": {
"reasoning_effort": "high",
"type": "enabled"
}
},
"limit": {
"context": 1048576,
"output": 393216,
"input": 1000000
}
},
"qwen3.6-35b-a3b": {
"name": "qwen3.6-35b-a3b",
"modalities": {
"input": [
"text",
"image"
],
"output": [
"text"
]
},
"limit": {
"context": 262144,
"output": 65536,
"input": 260096
}
},
"glm-5.1": {
"name": "glm-5.1",
"modalities": {
"input": [
"text"
],
"output": [
"text"
]
},
"limit": {
"context": 202752,
"output": 131072,
"input": 196608
}
},
"qwen3-vl-8b-instruct": {
"name": "qwen3-vl-8b-instruct",
"modalities": {
"input": [
"text",
"image"
],
"output": [
"text"
]
},
"limit": {
"context": 131072,
"output": 32768,
"input": 129024
}
}
}
}
},
"mcp": {},
"disabled_providers": []
}
使用插件前，需要先领取：
PowerShell 安装 启动 领取：
irm https://atomgit.com/atomgit_atomcode/atomcode/releases/download/v4.20.3/install.ps1 | iex
atomcode
/codingplan
切换小号注意：
网站1：https://ai.atomgit.com/ (用于 查看5小时余量)
网站2：https://atomgit.com/ （用于真正切换小号，因为授权用的这个地址 ）
（这两个网站竟然可以登录不同的账号，账号并不是互通的，光退网站1没用，授权的还是老账号）
下载链接已更新：
1、支持思考过程流式响应
2、同步支持新模型：qwen3-vl-8b-instruct、glm-5.1
3、支持 DEBUG=1 和 OPENCODE_ATOMCODE_DEBUG=1 两种环境变量，环境变量生效时日志输出到~/.atomcode-auth/debug.log
4、去掉 重试逻辑 和 指数退避策略 ，OpenCode本身就有 重试机制 和 fallback 机制，快速失败可以让 OpenCode 立即切换到其他提供商，任务体验更流畅，提升性能快速响应，避免无效等待
5、触发限流429错误会在OpenCode中友好提示（目前估测官方3000W tokens/5小时）
6、修复官方 qwen3-vl-8b-instruct 非推理模型以 reasoning_content 字段返回 content 内容 的问题。
做特殊处理，修复后：如果官方在未来对这个模型的响应问题进行了修复，则插件也会正常响应
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更新了一下：修复 content 内容的问题
官方可能不支持 glm-5.1 了，最近总是返回空流（群里说是满载了）
）
吸干了
感谢