Big Pickle:OpenCode Zen 隐身模型

更新日期:2026-09-07

一篇说清 Big Pickle 能做什么、适合谁、现在是否免费,以及怎么上手。

Big Pickle 是 OpenCode Zen 推出的隐身模型——你拿到的是它的输出质量,官方不透露底层用的是谁。对使用者来说,关心的只是结果够不够好。

模型 ID
big-pickle
提供方
OpenCode Zen
API
openai-completions
Base URL
https://opencode.ai/zen/v1
上下文
200,000 tokens
最大输出
32,000 tokens
输入
text
推理
定价
USD 0 input · USD 0 output · USD 0 cache read · USD 0 cache write
现在免费。input、output、cache read、cache write 全部 USD 0。限时优惠,上线前确认一下最新价格。

200,000 token 上下文窗口。给它整个模块甚至小型项目的代码,它能跨文件理解和修改。

32,000 token 最大输出。足够生成完整的实现方案、多层补丁或详细的架构说明。

Reasoning 已启用。复杂重构、排查疑难 bug、架构方案比较——凡是需要多步推理的任务,它是你的工具。

文本输入。粘贴代码、描述需求、提供上下文——纯文本交互,没有图像输入。

使用方式

  1. 1.在 OpenCode 中选择或配置 Big Pickle,模型 ID 为 big-pickle,并使用 OpenCode Zen 提供的 API Key。
  2. 2.Pi 记录的接口为 openai-completions,Base URL 为 https://opencode.ai/zen/v1;优先使用 OpenCode 官方安装器和模型选择流程。
  3. 3.把任务、约束和相关代码放入文本提示,利用 reasoning 和长上下文完成实现、审查或排查,再根据输出进行验证。

适用场景

  • 大型代码库的跨文件阅读和修改——200k 上下文装得下。
  • 排查疑难 bug 并整理复现步骤——reasoning 帮你拆解因果。
  • 比较架构方案、权衡风险,输出可执行的落地计划。
  • 起草重构补丁、测试和迁移文档,一次性给出完整方案。

常见问题

Big Pickle 是什么?

OpenCode Zen 的隐身模型。官方不透露底层用的是谁,但你拿到的就是它交付的能力。

Big Pickle 现在免费吗?

是。目前 input、output、cache read、cache write 全部 USD 0——限时优惠,用之前确认一下。

应该把 Big Pickle 用在哪里?

任务需要长上下文、推理能力或跨文件理解的时候——大型代码库重构、疑难 bug 排查、架构方案比较。

配置

{
  "providers": {
    "opencode": {
      "apiKey": "YOUR_API_KEY",
      "models": [
        {
          "id": "big-pickle",
          "name": "Big Pickle",
          "reasoning": true,
          "input": [
            "text"
          ],
          "contextWindow": 200000,
          "maxTokens": 32000,
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "compat": {
            "supportsStore": false,
            "supportsDeveloperRole": false,
            "maxTokensField": "max_tokens"
          }
        }
      ],
      "api": "openai-completions",
      "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/v1"
    }
  }
}

兼容性

FeatureValue
supportsStoreNo
supportsDeveloperRoleNo
supportsReasoningEffortYes
supportsUsageInStreamingYes
maxTokensFieldmax_tokens
requiresToolResultNameNo
requiresAssistantAfterToolResultNo
requiresThinkingAsTextNo
requiresReasoningContentOnAssistantMessagesNo
thinkingFormatopenai
openRouterRouting
vercelGatewayRouting
chatTemplateKwargs
zaiToolStreamNo
supportsStrictModeYes
cacheControlFormatNone
sendSessionAffinityHeadersNo
supportsLongCacheRetentionYes