Le « codage agentique » moderne va bien au-delà de l’autocomplétion : c’est un workflow IA capable de planifier des modifications, d’éditer plusieurs fichiers, d’exécuter des commandes/tests et d’itérer jusqu’à ce que la compilation soit validée. C’est exactement l’expérience pour laquelle OpenCode a été conçu : un agent de codage IA open source que vous pouvez utiliser dans le terminal (CLI/TUI), en tant qu’application de bureau ou en tant qu’extension d’IDE.
Dans ce guide, vous apprendrez à exécuter GLM-4.7 dans OpenCode en utilisant l’API compatible OpenAI de Novita AI. GLM-4.7 est présenté comme un modèle phare doté d’améliorations pour le codage avancé et le raisonnement/l’exécution multi-étapes fiable : une correspondance parfaite pour la boucle planifier → construire → vérifier d’OpenCode.
💡À la fin de ce guide, vous aurez :
- OpenCode installé et prêt à être utilisé sur l’interface de votre choix (terminal/bureau/IDE).
- GLM-4.7 connecté dans OpenCode via le fournisseur Novita intégré (compatible OpenAI). Vous sélectionnerez GLM-4.7 et pourrez commencer à coder immédiatement.
- Un premier projet de bout en bout construit avec un workflow agentique (implémentation + tests + documentation).
Qu’est-ce qu’OpenCode ?
OpenCode est un agent de codage IA open source que vous pouvez exécuter dans plusieurs environnements de développement : le plus souvent sous forme d’interface basée sur le terminal (CLI + TUI), mais également en tant qu’application de bureau ou extension d’IDE.
À quoi sert-il ?
OpenCode a été conçu pour vous aider à passer plus rapidement de « l’idée au code fonctionnel » en agissant comme un coéquipier de codage léger capable de :
- Comprendre un dépôt et suivre des instructions sur plusieurs fichiers
- Générer du nouveau code, refactoriser du code existant et aider à résoudre des bugs
- Travailler dans une boucle similaire à un chat dans votre terminal (TUI) ou via des commandes (CLI)
Quelle est la différence entre OpenCode et Claude Code ?
OpenCode et Claude Code sont tous deux des agents de codage IA basés sur le terminal, mais ils suivent des approches différentes.
- OpenCode est un agent open source et indépendant du fournisseur : il met en avant la compatibilité avec « plus de 75 fournisseurs de LLM via Models.dev (y compris des modèles locaux) » et se positionne comme un outil flexible que vous pouvez connecter à différents backends de modèles.
- Claude Code, à l’inverse, est le CLI officiel centré sur Claude d’Anthropic : un outil en ligne de commande pour accéder aux modèles Claude dans le terminal, ainsi qu’un écosystème officiel d’extensions (plugins) et de connexions outils/données via MCP (Model Context Protocol).
Tableau de comparaison rapide
| Aspect | OpenCode | Claude Code |
| Positionnement | Agent de codage terminal open source et multi-modèles | Agent de codage terminal officiel d’Anthropic centré sur Claude |
| Choix de modèle/fournisseur | Plus de 75 fournisseurs de LLM via Models.dev, y compris des modèles locaux | Centré sur Claude ; extensions via MCP + plugins |
| Automatisation GitHub | Déclencheurs de commentaires /opencode ou /oc ; s’exécute sur l’exécuteur GitHub Actions | Les extensions se concentrent sur les plugins/MCP (écosystème officiel) |
| Point d’entrée tarifaire | L’outil est open source ; le coût dépend du backend de modèle que vous choisissez | Plans Claude (Pro/Max/Team/Enterprise) sur la page de tarification officielle |
Pourquoi GLM-4.7 ?
GLM-4.7 est présenté comme un modèle phare optimisé pour le codage agentique, ce qui signifie qu’il est conçu pour obtenir de meilleures performances dans des workflows où un agent de codage doit planifier, utiliser des outils et compléter des tâches multi-étapes de manière fiable.
Conçu pour le développement de type « agentique » (planification + outils + livraison)
Selon la documentation officielle du modèle, GLM-4.7 met l’accent sur :
- Capacités de codage renforcées, y compris de meilleures performances dans les scénarios d’agents de terminal et un workflow « réfléchir puis agir » plus cohérent dans les frameworks de codage
- Planification de tâches à long terme améliorée et coordination des outils (essentielle pour les refactorisations au niveau du dépôt, les boucles de correction de bugs et les modifications sur plusieurs fichiers)
- Meilleur respect des instructions lors de l’utilisation d’outils et une efficacité accrue d’achèvement des tâches de bout en bout dans les workflows agentiques
Cela s’aligne parfaitement avec l’utilisation d’OpenCode : vous lui demandez généralement d’implémenter une modification, d’exécuter des commandes/tests, d’itérer sur les échecs et de finaliser les livrables.
Contexte étendu + sortie volumineuse : mieux adapté aux dépôts réels
Pour les agents de codage, la fenêtre de contexte et les limites de sortie sont importantes car vous avez souvent besoin de charger :
- structure du projet + fichiers clés + configurations
- journaux/échecs de tests
- plusieurs itérations de correctifs
GLM-4.7 est documenté avec une fenêtre de contexte de 200K et jusqu’à 128K tokens de sortie maximum, ce qui est particulièrement utile lorsque vous traitez de grands dépôts ou que vous avez besoin que le modèle génère du code et de la documentation substantiels en une seule passe.
Préparation pour les outils (Appel de fonctions + MCP)
Le codage agentique n’est pas seulement de la génération de texte : il nécessite souvent des appels d’outils structurés et des intégrations. La documentation de GLM-4.7 met en avant la compatibilité avec les appels de fonctions, les sorties structurées (par ex. JSON) et la connectivité MCP pour l’accès aux outils/données, ce qui peut améliorer la fiabilité lorsqu’un agent doit « faire » des choses, et pas seulement « dire » des choses.
Bonus : génération frontend de meilleure qualité
Si vos workflows OpenCode incluent du scaffolding d’interface utilisateur ou de l’itération frontend, la documentation de GLM-4.7 met explicitement en avant des améliorations de qualité esthétique frontend (utile pour générer du code UI plus propre et des résultats plus présentables).
Comment installer OpenCode
OpenCode propose plusieurs options d’installation. La plus rapide est le script d’installation en une ligne, et la plus portable est l’installation du package npm (opencode-ai).
macOS / Linux
Recommandé
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Ou (multiplateforme)
npm install -g opencode-ai
# or
bun add -g opencode-ai
Démarrer :
opencode
Windows
Recommandé
npm install -g opencode-ai
# or
bun add -g opencode-ai
curl | bashnécessite un environnement bash (WSL ou Git Bash). Dans PowerShell/CMD, utilisez npm/bun.
Démarrer :
opencode
Comment utiliser GLM 4.7 dans OpenCode
Obtenir votre clé API sur Novita AI
-
Étape 1 : Créer un compte ou se connecter à votre compte existant Rendez-vous sur
[https://novita.ai](https://novita.ai)et inscrivez-vous ou connectez-vous à votre compte existant -
Étape 2 : Accéder à la gestion des clés Après vous être connecté, recherchez « API Keys »
-
Étape 3 : Créer une nouvelle clé Cliquez sur le bouton « Add New Key » (Ajouter une nouvelle clé).
-
Étape 4 : Enregistrez votre clé immédiatement Copiez et stockez la clé dès qu’elle est générée ; elle n’est généralement affichée qu’une seule fois et ne peut pas être récupérée ultérieurement. Conservez la clé dans un emplacement sécurisé tel qu’un gestionnaire de mots de passe ou des notes chiffrées.
Ajouter votre clé API Novita à OpenCode
- Lancez OpenCode :
opencode
- Dans l’invite de commande OpenCode, exécutez :
/connect
- Recherchez et sélectionnez Novita AI, puis collez votre clé API Novita.
- Sélectionnez GLM-4.7
Construisez votre premier projet : « Hit the Key » !
Pour une démonstration en direct, un petit jeu en terminal est souvent plus convaincant qu’une API web : vous pouvez voir la boucle se dérouler en temps réel : spécification → génération → exécution → itération → publication. Dans cette section, nous allons construire un mini-jeu de temps de réaction minimaliste appelé « Hit the Key ».
Le concept est simple : le jeu affiche une lettre aléatoire de A à Z pendant 10 manches. Vous tapez la lettre et appuyez sur Entrée. Nous mesurons le temps de réaction ; tout ce qui est plus lent que 1,2 s est compté comme un échec. À la fin, le jeu affiche un tableau de scores et enregistre le meilleur résultat dans highscore.json.
Passer en mode Build et exécuter
Appuyez sur Tab pour passer en mode Build (outils activés). Collez ensuite l’invite d’exécution ci-dessous.
Invite
Construisez un petit mini-jeu en terminal appelé « Hit the Key ». Exigences :
- Gardez-le sous la forme d’un seul fichier Python (game.py). Utilisez la bibliothèque
richpour l’interface utilisateur : un affichage de lettre grand, un compte à rebours, une barre de progression et un tableau de scores final.- Le jeu dure 10 manches. Chaque manche affiche une lettre aléatoire de A à Z. Le joueur doit taper cette lettre et appuyer sur Entrée.
- Chronométrage : mesurez le temps de réaction entre l’apparition de la lettre et le moment où le joueur appuie sur Entrée. Si celui-ci dépasse 1,2 seconde, la manche est comptée comme un échec.
- Statistiques : calculez la précision, le temps de réaction moyen et la série de combos maximale. Enregistrez le meilleur score dans
highscore.json.- Fournissez les instructions d’exécution exactes, et exécutez-le localement une fois pour vérifier qu’il fonctionne. Gardez le code court et bien commenté.
Exécuter localement et vérifier l’expérience
Une fois que l’agent a fini de générer game.py, exécutez-le localement :
py -m pip install rich
py game.py
Jouez les 10 manches, puis vérifiez que la sortie inclut :
- Retour instantané par manche (touché/raté + temps de réaction)
- Un tableau de scores final (précision, temps de réaction moyen, combo maximum)
- Un message « nouveau meilleur score » le cas échéant
- Un fichier
highscore.jsonenregistré/mis à jour dans le répertoire du projet
Ce que vous avez prouvé avec cette démonstration
Avec un seul petit script, vous avez démontré la boucle agentique complète pour laquelle OpenCode a été conçu :
- Construire à partir d’une spécification : un mini-jeu complet généré à partir d’une invite structurée
- Exécuter et vérifier : le projet est exécuté localement, pas seulement « écrit »
- Publier un artefact réel : les résultats sont persistés via
highscore.json, ce qui rend la démonstration reproductible et comparable entre les exécutions
C’est ce type de cycle de retour serré qui fait qu’OpenCode semble être un véritable partenaire d’ingénierie, notamment lors des démonstrations en direct où « voir que ça fonctionne » compte plus que de lire du code.
💡 Autres choses que vous pouvez faire avec OpenCode
La démonstration « Hit the Key » est volontairement minuscule, mais la même boucle s’applique à des travaux réels : planifier → construire → exécuter → corriger → publier. Dans la pratique, OpenCode est le plus utile pour :
- Planification d’architecture et de modifications sécurisée (Plan) : générez une arborescence de fichiers, un plan d’implémentation étape par étape et des critères d’acceptation avant de toucher au dépôt.
- Implémentation pratique (Build) : créez/modifiez des fichiers, exécutez des commandes et itérez jusqu’à ce que les tests passent, tout en gardant les modifications petites et révisables.
- Automatisation encadrée avec des permissions : configurez ce que l’agent peut exécuter automatiquement par rapport à ce qui doit être approuvé (ou bloqué), afin de pouvoir déléguer des tâches répétitives en toute sécurité.
- Exécutions non interactives et reproductibles (CLI) : scriptez des tâches comme « exécuter les tests et résumer les échecs » ou attachez une TUI à une session de backend distant pour des workflows cohérents sur toutes les machines.
- Collaboration native GitHub : déclenchez OpenCode depuis des commentaires sur des issues/PR (par ex. triage, implémentation de corrections/fonctionnalités et soumission d’une PR depuis un exécuteur).
- Agents spécialisés : créez des agents personnalisés avec des invites et des configurations d’outils/permissions adaptées à des rôles comme « révision uniquement », « documentation » ou « débu
OpenCode au-delà du terminal : Application de bureau + intégrations IDE
OpenCode est souvent utilisé dans le terminal, mais vous pouvez également l’exécuter en tant qu’application de bureau (Bêta) ou à l’intérieur de votre IDE — et dans les deux cas, vous pouvez continuer à utiliser l’API compatible OpenAI de Novita AI. L’interface change, mais la configuration du modèle/fournisseur reste la même : pointez vers le fournisseur OpenAI et sélectionnez zai-org/glm-4.7.
Application de bureau
La version bureau d’OpenCode est disponible pour macOS, Windows et Linux. Si vous préférez une interface autonome pour des sessions d’agent plus longues, l’application de bureau est parfaitement adaptée — et elle peut utiliser la même configuration de fournisseur que vous avez déjà créée pour Novita AI.
Intégrations IDE
OpenCode propose des flux d’intégration officiels pour :
- VS Code
- Cursor
- Zed
- Windsurf
- VSCodium
Conclusion
OpenCode intègre le codage agentique dans votre workflow quotidien, que ce soit dans le terminal, l’application de bureau ou l’IDE. Avec GLM-4.7 connecté via l’API compatible OpenAI de Novita AI, vous pouvez gérer de manière fiable des tâches multi-étapes comme la planification de modifications, l’édition sur plusieurs fichiers, l’exécution de tests et l’itération jusqu’à la publication du projet.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA grâce à notre API intuitive, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour la construction et la mise à l’échelle.
Foire aux questions
Qu’est-ce qu’OpenCode ?
OpenCode est un éditeur de code basé sur navigateur qui intègre directement des modèles IA dans votre espace de travail. Vous pouvez éditer du code, exécuter des scripts et collaborer avec un assistant IA en temps réel. En configurant un fournisseur tel que le NaviGator Toolkit, vous pouvez personnaliser OpenCode pour en faire votre propre assistant de codage IA personnel.
OpenCode est-il sécurisé ?
Oui, OpenCode ne stocke aucune de vos données de code ou de contexte, ce qui lui permet de fonctionner dans des environnements sensibles en matière de confidentialité.
OpenCode est-il gratuit ?
OpenCode est l’un de ces outils open source rares qui vous font réfléchir. Il est actuellement en tête des classements GitHub avec environ 72 000 étoiles, et après l’avoir essayé, cet élan est tout à fait logique. Considérez-le comme un agent de codage IA du même type que Claude Code, mais entièrement gratuit et open source.
