La “codificación agéntica” moderna es más que autocompletado: es un flujo de trabajo de IA que puede planificar cambios, editar múltiples archivos, ejecutar comandos/pruebas e iterar hasta que la compilación esté en verde. Esa es exactamente la experiencia para la que está diseñado OpenCode: un agente de codificación de IA de código abierto que puedes usar en la terminal (CLI/TUI), como aplicación de escritorio o como extensión del IDE.
En esta guía, aprenderás a ejecutar GLM-4.7 dentro de OpenCode utilizando la API compatible de OpenAI de Novita AI. GLM-4.7 está posicionado como un modelo insignia con mejoras para codificación avanzada y razonamiento/ejecución fiable de múltiples pasos, una combinación sólida para el bucle planificar → construir → verificar de OpenCode.
💡Al final, tendrás:
- OpenCode instalado y listo para usar en tu interfaz preferida (terminal/escritorio/IDE).
- GLM-4.7 conectado en OpenCode a través del proveedor integrado de Novita (compatible con OpenAI). Seleccionarás GLM-4.7 y empezarás a codificar de inmediato.
- Un primer proyecto completo construido con un flujo de trabajo agéntico (implementación + pruebas + documentación).
¿Qué es OpenCode?
OpenCode es un agente de codificación de IA de código abierto que puedes ejecutar en múltiples entornos de desarrollo, más comúnmente como una interfaz basada en terminal (CLI + TUI), pero también como una aplicación de escritorio o una extensión de IDE.
Para qué se usa
OpenCode está diseñado para ayudarte a pasar de “idea → código funcional” más rápido, actuando como un compañero de codificación ligero que puede:
- Comprender un repositorio y seguir instrucciones a través de múltiples archivos
- Generar código nuevo, refactorizar código existente y ayudar a depurar problemas
- Trabajar en un bucle tipo “chat” dentro de tu terminal (TUI) o mediante comandos (CLI)
¿Cuál es la diferencia entre OpenCode y Claude Code?
Tanto OpenCode como Claude Code son agentes de codificación de IA basados en terminal, pero siguen caminos diferentes.
- OpenCode es un agente de código abierto y agnóstico de proveedor: destaca la compatibilidad con “más de 75 proveedores de LLM a través de Models.dev (incluidos modelos locales)” y se posiciona como una herramienta flexible que puedes conectar a diferentes backends de modelos.
- Claude Code, en cambio, es la CLI oficial centrada en Claude de Anthropic, una herramienta de línea de comandos para acceder a los modelos Claude en la terminal, además de un ecosistema oficial de extensiones (plugins) y conexiones de herramientas/datos a través de MCP (Model Context Protocol).
Tabla comparativa rápida
| Aspecto | OpenCode | Claude Code |
| Posicionamiento | Agente de codificación de terminal de código abierto y multi-modelo | Agente de codificación de terminal oficial de Anthropic centrado en Claude |
| Elección de modelo / proveedor | Más de 75 proveedores de LLM a través de Models.dev, incl. modelos locales | Construido alrededor de Claude; se extiende mediante MCP + plugins |
| Automatización de GitHub | Disparadores /opencode o /oc en comentarios; se ejecuta en GitHub Actions | Las extensiones se centran en plugins/MCP (ecosistema oficial) |
| Precio de entrada | La herramienta es de código abierto; el costo depende del backend de modelo que elijas | Planes de Claude (Pro/Max/Team/Enterprise) en la página oficial de precios |
¿Por qué GLM-4.7?
GLM-4.7 está posicionado como un modelo insignia optimizado para Codificación Agéntica, lo que significa que está diseñado para rendir mejor en flujos de trabajo donde un agente de codificación debe planificar, usar herramientas y completar tareas de múltiples pasos de forma fiable.
Construido para desarrollo de “estilo agente” (planificación + herramientas + entrega)
Según la documentación oficial del modelo, GLM-4.7 enfatiza:
- Mayor habilidad de codificación, incluyendo mejor rendimiento en escenarios de agente en terminal y un flujo de trabajo “piensa luego actúa” más consistente en marcos de codificación
- Planificación de tareas a largo plazo mejorada y coordinación de herramientas (crítico para refactorizaciones a nivel de repositorio, bucles de corrección de errores y cambios en múltiples archivos)
- Mejor seguimiento de instrucciones durante el uso de herramientas y mayor eficiencia en la finalización de tareas de principio a fin en flujos de trabajo agénticos
Esto se alinea extremadamente bien con cómo se usa OpenCode: normalmente le pides que implemente un cambio, ejecute comandos/pruebas, itere sobre fallos y finalice entregables.
Contexto grande + salida grande: mejor para repositorios reales
Para los agentes de codificación, la ventana de contexto y los límites de salida importan porque a menudo necesitas cargar:
- estructura del proyecto + archivos clave + configuraciones
- registros/fallos de pruebas
- múltiples iteraciones de parches
GLM-4.7 está documentado con una ventana de contexto de 200K y hasta 128K de tokens de salida máxima, lo cual es especialmente útil cuando trabajas con repositorios grandes o necesitas que el modelo genere código sustancial y documentación en una sola pasada.
Preparación para herramientas (Function Calling + MCP)
La codificación agéntica no es solo generación de texto, a menudo requiere llamadas estructuradas a herramientas e integraciones. La documentación de GLM-4.7 destaca la compatibilidad con Function Call, salidas estructuradas (p. ej., JSON) y conectividad MCP para acceso a herramientas/datos, lo que puede mejorar la fiabilidad cuando un agente necesita “hacer” cosas, no solo “decir” cosas.
Bono: generación de frontend de mayor calidad
Si tus flujos de trabajo de OpenCode incluyen andamiaje de UI o iteración de frontend, la documentación de GLM-4.7 menciona explícitamente mejoras en la calidad estética del frontend (útil para generar código de UI más limpio y resultados más presentables).
Cómo instalar OpenCode
OpenCode ofrece algunas opciones de instalación. La más rápida es el script de instalación de una línea, y la más portátil es instalar el paquete npm (opencode-ai).
macOS / Linux
Recomendado
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
O (multiplataforma)
npm install -g opencode-ai
# or
bun add -g opencode-ai
Inicio:
opencode
Windows
Recomendado
npm install -g opencode-ai
# or
bun add -g opencode-ai
curl | bashrequiere un entorno bash (WSL o Git Bash). En PowerShell/CMD, usa npm/bun.
Inicio:
opencode
Cómo usar GLM 4.7 en OpenCode
Obtener tu clave API en Novita AI
- Paso 1: Crear o iniciar sesión en tu cuenta
Visita [https://novita.ai](https://novita.ai) y regístrate o inicia sesión en tu cuenta existente.
- Paso 2: Navegar a Gestión de Claves
Después de iniciar sesión, busca “API Keys”.
- Paso 3: Crear una nueva clave
Haz clic en el botón “Add New Key”.
- Paso 4: Guarda tu clave inmediatamente
Copia y almacena la clave tan pronto como se genere; normalmente se muestra solo una vez y no se puede recuperar más tarde. Guarda la clave en un lugar seguro, como un gestor de contraseñas o notas cifradas.
Agregar tu clave API de Novita a OpenCode
- Inicia OpenCode:
opencode
- En el prompt de OpenCode, ejecuta:
/connect
- Busca y selecciona Novita AI, luego pega tu clave API de Novita.
- Selecciona GLM-4.7
Construye tu primer proyecto: ¡Presiona la tecla!
Para una demo en vivo, un pequeño juego de terminal suele ser más atractivo que una API web: puedes ver el bucle en tiempo real: especificación → generar → ejecutar → iterar → lanzar. En esta sección, construiremos un minijuego de tiempo de reacción llamado “Presiona la tecla” (Hit the Key).
La idea es simple: el juego muestra una letra aleatoria de la A a la Z durante 10 rondas. Escribes la letra y presionas Enter. Medimos el tiempo de reacción; si supera los 1.2s, se cuenta como fallo. Al final, el juego imprime una tabla de puntuación y guarda el mejor resultado en highscore.json.
Cambia al modo de construcción y ejecuta
Presiona Tab para cambiar al modo Build (herramientas habilitadas). Luego pega el prompt de ejecución a continuación.
Prompt
Construye un pequeño minijuego de terminal llamado “Presiona la tecla”. Requisitos:
- Mantenlo como un solo archivo Python (game.py). Usa la librería
richpara la UI: un display grande de letras, cuenta regresiva, barra de progreso y una tabla de puntuación final.- El juego dura 10 rondas. Cada ronda muestra una letra aleatoria A–Z. El jugador debe escribir esa letra y presionar Enter.
- Temporización: mide el tiempo de reacción desde que aparece la letra hasta que el jugador presiona Enter. Si supera 1.2 segundos, la ronda es un fallo.
- Estadísticas: calcula precisión, tiempo de reacción promedio y racha máxima de aciertos consecutivos. Guarda la mejor puntuación en
highscore.json.- Proporciona las instrucciones exactas de ejecución y ejecútalo localmente una vez para verificar que funciona. Mantén el código breve y bien comentado.
Ejecuta localmente y verifica la experiencia
Una vez que el agente termine de generar game.py, ejecútalo localmente:
py -m pip install rich
py game.py
Juega las 10 rondas y luego confirma que la salida incluya:
- Retroalimentación instantánea por ronda (acierto/fallo + tiempo de reacción)
- Una tabla de puntuación final (precisión, tiempo de reacción promedio, racha máxima)
- Un mensaje “nuevo récord” cuando corresponda
- Un archivo
highscore.jsonguardado/actualizado en el directorio del proyecto
Lo que has demostrado con esta demo
Con solo un pequeño script, has demostrado el “bucle agéntico” completo para el que está diseñado OpenCode:
- Construir a partir de una especificación: un minijuego completo generado a partir de un prompt estructurado
- Ejecutar y verificar: el proyecto se ejecuta localmente, no solo se “escribe”
- Entregar un artefacto real: los resultados persisten a través de
highscore.json, haciendo la demo repetible y comparable entre ejecuciones
Este es el tipo de ciclo de retroalimentación ajustado que hace que OpenCode se sienta como un verdadero socio de ingeniería, especialmente en demos en vivo donde “verlo funcionar” importa más que leer código.
💡 Más cosas que puedes hacer con OpenCode
La demo de “Presiona la tecla” es pequeña por diseño, pero el mismo bucle escala al trabajo real: planificar → construir → ejecutar → corregir → lanzar. En la práctica, OpenCode es más útil para:
- Planificación segura de arquitectura y cambios (Plan): generar un árbol de archivos, un plan de implementación paso a paso y criterios de aceptación antes de tocar el repositorio.
- Implementación práctica (Build): crear/editar archivos, ejecutar comandos e iterar hasta que las pruebas pasen, manteniendo los cambios pequeños y revisables.
- Automatización con permisos controlados: configurar qué puede ejecutar el agente automáticamente frente a lo que debe aprobarse (o bloquearse), para delegar tareas repetitivas de forma segura.
- Ejecuciones no interactivas y reproducibles (CLI): programar tareas como “ejecutar pruebas y resumir fallos” o adjuntar una TUI a una sesión remota de backend para flujos de trabajo consistentes entre máquinas.
- Colaboración nativa en GitHub: activar OpenCode desde comentarios de issues/PR (por ejemplo, triage, implementar correcciones/funcionalidades y enviar un PR desde un runner).
- Agentes especializados: crear agentes personalizados con prompts y configuraciones de herramientas/permisos adaptadas para roles como “solo revisión”, “documentación” o “depuración”.
OpenCode más allá de la terminal: Aplicación de escritorio + Integraciones con IDE
OpenCode se usa a menudo en la terminal, pero también puedes ejecutarlo como una aplicación de escritorio (Beta) o dentro de tu IDE, y en ambos casos puedes seguir usando la API compatible con OpenAI de Novita AI. La interfaz cambia, pero la configuración del modelo/proveedor sigue siendo la misma: apunta al proveedor OpenAI y selecciona zai-org/glm-4.7.
Aplicación de escritorio
La versión de escritorio de OpenCode está disponible para macOS, Windows y Linux. Si prefieres una UI independiente para sesiones más largas del agente, la aplicación de escritorio es una gran opción, y puede usar la misma configuración de proveedor que ya creaste para Novita AI.
Integraciones con IDE
OpenCode proporciona flujos de integración oficiales para:
- VS Code
- Cursor
- Zed
- Windsurf
- VSCodium
Conclusión
OpenCode acerca la codificación agéntica a tu flujo de trabajo diario, ya sea en la terminal, la aplicación de escritorio o el IDE. Con GLM-4.7 conectado a través de la API compatible con OpenAI de Novita AI, puedes manejar de forma fiable tareas de múltiples pasos como planificar cambios, editar archivos, ejecutar pruebas e iterar hasta que el proyecto se lance.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona GPU en la nube asequible y fiable para construir y escalar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es OpenCode?
OpenCode es un editor de código basado en navegador que lleva los modelos de IA directamente a tu espacio de trabajo. Puedes editar código, ejecutar scripts y colaborar con un asistente de IA en tiempo real. Configurando un proveedor como Novita AI, puedes personalizar OpenCode como tu propio copiloto de codificación de IA.
¿Es seguro OpenCode?
Sí, OpenCode no almacena ninguno de tus datos de código o contexto, por lo que puede operar en entornos sensibles a la privacidad.
¿Es gratuito OpenCode?
OpenCode es una de esas raras herramientas de código abierto que te hacen detenerte. Actualmente lidera GitHub con ~72k estrellas, y después de probarlo, tiene sentido el impulso. Piensa en ello como un agente de codificación de IA similar a Claude Code, pero completamente gratuito y de código abierto.
