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OpenCode V2 Auto-Compaction 메커니즘과 Buffer 설정 가이드
OpenCode V2는 장시간 이어지는 코딩 세션에서 컨텍스트 윈도우 한도를 초과하지 않도록 자동 압축(Auto-Compaction) 기능을 기본 제공한다. 이전 대화 기록을 손실 없이 영구 저장하면서도 모델이 바라보는 활성 컨텍스트를 구조화된 요약본(Checkpoint)으로 치환하여 가용 토큰을 확보하는 방식이다. 본 글에서는 OpenCode V2의 컴팩션 동작 원리와 통합 트리거 수식을 살펴보고, 컨텍스트 관리 및 오버플로우 방지의 기준점이 되는 buffer와 limit.input의 역할… Continue reading
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OpenCode에서 Qwen3.8 27B xhigh 추론 토큰 한계와 Auto-Compaction 최적화 설정
OpenCode 환경에서 vLLM 기반 OpenAI 호환 엔드포인트를 연결하여 사용할 때, 모델의 추론(Reasoning/Thinking) 강도와 토큰 제한 설정에 따라 예기치 않은 중단 현상이 발생할 수 있다. 특히 Qwen3.8 27B 모델의 xhigh reasoning 모드를 활용하여 복잡한 코드 수정을 요청할 경우, 60,000 토큰 이상의 대규모 추론 연산이 발생한다. 본 글에서는 기존 32k 출력 제한 환경에서 발생한 무응답 대기 문제의… Continue reading
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opencode에서 vLLM Reasoning Effort(variants) 설정 및 TUI 단축키(Ctrl+T) 전환 가이드
OpenCode는 터미널 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있도록 지원하는 AI 코딩 CLI 도구다. 최근 DeepSeek-R1, DeepSeek V4 Flash, Qwen3.8 등 추론(Reasoning / Thinking) 특화 모델의 활용이 보편화되면서, 수행하려는 작업 난이도에 맞춰 추론 강도(Thinking Budget, 사고 예산)를 유연하게 조절해야 할 필요성이 커졌다. 단순한 코드 포맷팅이나 사소한 오타 수정 시에는 추론 강도를 낮춰 토큰 소모와 응답… Continue reading
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opencode에 vLLM Provider 추가하기: 커스텀 OpenAI-호환 엔드포인트 설정 가이드
opencode는 provider를 models.dev 카탈로그에 등록된 목록 안에서만 대화형 로그인(opencode providers login)으로 추가할 수 있다. vLLM처럼 직접 띄운 OpenAI-호환(OpenAI-compatible) 엔드포인트는 이 카탈로그에 없기 때문에 로그인 명령만으로는 등록되지 않는다. 이 글에서는 opencode에 vLLM provider를 등록하는 전체 과정을, curl로 서버 정보를 미리 수집하는 단계부터 정리한다. 1. 왜 providers login 커맨드로는 안 되는가 opencode CLI 바이너리를 뜯어보면 provider 선택… Continue reading
