학교 크레딧으로 OpenCode 세팅하기

서론 (이하 잡담)

기존에는 Claude Pro를 할인 가격(월 11달러)으로 사용하고 있었으나, 할인 기간이 종료되면 월 22달러로 인상될 예정이었다. 고작 생맥주 한두잔 값이지만, 나름 디지털 월세를 줄여보자는 마음에 다른 대안을 찾아보고자 한다.

5시간마다 압박을 주던 Claude

 

올해 초에 OMO 프로젝트가 유명해짐에 따라 찍먹해본 OpenCode를 둘러보다 마침 학교 포탈 계정을 통해 위탁 업체가 제공하는 크레딧이 있어 이를 연동하기로 했다. 이번 학기에 추가된 기능인거같은데 생각보다 이용률이 되는지 최신 모델들도 반영이 되어있다. (채팅 한정) 

위탁업체는 마인드로직이라는 회사

 

잠깐 OpenCode 이야기

올해 초 OpenCode에 local llm 설정해본다고 온갖 설정을 해둔 탓에 뭐부터 건드려야 될지도 모르겠어서 그냥 초기화를 진행했다. 전에는 앤트로픽도 oauth 연결을 지원했던 것 같은데 현재는 codex만 가능하다. gemini 쪽은 다른 방법으로 연결이 가능한데 계정 블락의 위험이 있으니 시도해보지 않는 걸 추천한다. 

 

너무 중요한 API key 관리 방법...

참, 시작 전에 이야기할 게 있다. 함수 파라미터로 api 키를 넣다보니 에이전트들이 파일을 읽으면서 키가 노출되는 경우가 많았다. 가령 expand 해보면 키가 그대로 노출되어있다던지... 물론, 일전에 보였던 키들은 자동 충전이 막혀있어 별 문제는 없다. 요즘에는 doppler 라는 서비스를 활용하고 있는데, cli 로 로그인을 해두면 에이전트들한테 읽히게 하기 편해서 이 방법을 사용하고 있다. 프롬프트에 "doppler cli 보고 키 찾아서..." 를 추가해주면 알아서 잘 찾는다. 이런 도구들은 한번 설정하기가 귀찮지, 한번 해두면 편하다. 프로젝트마다 '.env' 파일을 수기로 작성하는 노력도 괜찮지만...귀찮다.

https://www.doppler.com/

 

무튼, 직접 설정 파일을 수정하는 번거로움 마저도 줄이기 위하여 antigravity(agy)로 글로벌 설정 파일(opencode.jsonc)의 provider 섹션에 FactChat로 자동 추가하도록 했다. 위탁사에서 팩트체크 기능을 api 호출로 만들어뒀는지는 몰라도 FactChat으로 설정해둔 건 굳이 바꾸지 않았다. (적당한 변수명 짓는 게 세상에서 제일 어려움)

연동 완

 

직접 하는 방법도 있는데, 4월 초 수정된 문서임에도 오래전 모델들이 기재되어있어 추천하지는 않는다. (이제는 사라진, 지원 안되는 모델들도 있음...) 

https://docs.mindlogic.ai/docs/cnu-ac/gateway/getting-started/overview#api-gateway

분명한 한계점, 그럼에도 활용하기 위한 고민

단일 모델로 사용하는데는 사실상 문제가 없으나, opencode의 특징을 살리기 위해서는 모델 스위칭을 지원해야한다. 

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "factchat/gpt-5.5",
  "small_model": "factchat/gemini-3.5-flash",
  "agent": {
    "plan": {
      "model": "factchat/gemini-3.1-pro-preview"
    },
    "build": {
      "model": "factchat-codex/gpt-5.3-codex"
    },
    "general": {
      "model": "factchat/claude-sonnet-4-6"
    },
    "explore": {
      "model": "factchat/gemini-3.5-flash"
    }
    ...

 

설정 파일(opencode.jsonc)에 뼈대를 잡고 에이전트가 단계를 나누어 일하도록 라우팅을 매핑했다. 아쉽게도 하위 호출은 동작하지 않고 단일 통합 모델인 GPT 5.5 FactChat만 호출되는 걸 발견했다. 이는 게이트웨이 엔드포인트 자체의 라우팅 제한이 걸려있는 것 같다. 호출 전후를 비교해보고 토큰 수 대비 크레딧 감소량을 비례식을 세워보면, 매달 주어지는 5,000 크레딧은 약 263만 토큰 정도가 된다.  그럼 매달 주어지는 이 크레딧의 활용처는 어디가 좋을까. 아무래도 작업을 위한 에이전트로서의 활용보다는 github에 이슈트래커 정도로 활용해보는 게 좋을 것 같다. 263만 토큰이면 A4 기준 2500장 정도의 내용이라고 하니..

https://opencode.ai/docs/ko/github/