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OpenCode ✖︎ ローカルLLMで無限バイブコーディング編

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Vibe Coding
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OpenCode ✖︎ ローカルLLMで無限バイブコーディング編

どうも、バイブコーダーです🤓

最近はちょっとした作業も全部コーディングAIに任せているのですが、weekly limitが気になるようになってきました。

そこで今回は OpenCode × ローカルLLM（Ollama） を組み合わせて、
usage を気にせず無限にバイブコーディングできる環境 を紹介します。

課題：リミットとコンテキストの壁

最近のモデルは強力ですが、課題もあります。

  • usage が高い
  • コンテキストが大きくなると急に精度が落ちる
  • “修正→実装→再修正”のループはトークン消費が激しい
  • 雑多なタスクに上位モデルを使うのはもったいない

解決策：OpenCode × deepseek-coder-v2（ローカルLLM）

そこで便利なのが Ollama で動かす deepseek-coder-v2。

  • 完全ローカル → usage 0
  • OpenAI API互換 → OpenCode がそのまま動く
  • “軽い実装タスクの相棒”として最適

重い仕様検討は ChatGPTやClaudeのハイエンドモデル
細かい実装・修正は deepseek-coder-v2

という 2人体制 を作ることで、usage を節約しつつ生産性を落とさずに開発できます。

今回やること

  1. Mac に OpenCodeとローカルLLM（Ollama） を入れる
  2. deepseek-coder-v2 をインストール
  3. OpenCode のモデルをローカルLLMに切り替える
  4. 動作確認する

これだけで 無限バイブコーディング環境 が完成します。

OpenCode とは？

OpenCode は、SST（Serverless Stack）チームが開発している
「ターミナルで動く AI コーディングエージェント」 です。

claude codeはclaude、codexはchatgptとモデルが決まっていますが、どのモデルでも使えるようなOSSです。

GitHub では、次のような特徴が紹介されています：

  • CLI から直接コード生成や修正を依頼できる
  • OpenAI API 互換のエンドポイントなら何でも使える
  • 指示とファイル内容を元に、エージェントが最適な変更を行う
  • エディタに依存しない（Neovim / VSCode / JetBrains など何でもOK）

https://github.com/sst/opencode

ローカルLLM（Ollama）とは？

Ollama は、Mac / Linux 上で手軽に動かせる
ローカルLLMランタイム です。

特徴:

  • OpenAI API互換のエンドポイントを自動で提供
  • ollama pull だけでモデルをセットアップ
  • プライバシー完全ローカル
  • Mac（特にMシリーズ）で高速に動く
  • ネットワーク・usage 0 で使い放題

deepseek-coder-v2 や Qwen Coder のような
軽量で高精度なコーディング特化モデルをローカルで動かすことで、トークン数や費用を気にせずにLLMを使い倒すことができます。

今回使用するモデル：Qwen2.5 Coder Tools（14B）

OpenCode（CLI）は、コード編集のために tool calling（関数呼び出し） を内部的に使います。

そのため、モデル側にも tool calling の実装が必要です。

DeepSeek Coder v2 は高性能ですが、
tool calling が未対応のため OpenCode では正常に動きません。

そこで本記事では Ollama で動く tool calling 対応モデルとして、

👉 hhao/qwen2.5-coder-tools:14b

を採用します。

このモデルは：

  • tool calling に完全対応
  • コーディング特化
  • 14B でも十分高速（Mac M1/M2/M3 で実用的）
  • 修正・生成の精度も高い

と、OpenCode と組み合わせるには最適です。

インストール手順（Mac）

ここからは Ollama + qwen2.5-coder-tools + OpenCode を
完全新規インストールする手順をまとめます。

今回使っているPCは

  • Mac mini 2023
  • チップ Apple M2 Pro
  • メモリ 32 GB

です

1. Ollama をインストール

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

動作確認：

ollama run hello

2. qwen2.5-coder-tools をダウンロード

ollama pull hhao/qwen2.5-coder-tools:14b

3. OpenCode をインストール

brew install opencode

4. OpenCode のモデル設定

作業するディレクトリにopencode.jsonを作成し、以下の内容を貼り付け

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "hhao/qwen2.5-coder-tools:14b": {
          "name": "Qwen2.5 Coder Tools 14B (local)",
          "tools": true
        }
      }
    }
  },
  "model": "ollama/hhao/qwen2.5-coder-tools:14b",
  "agent": {
    "build": {
      "description": "Default coding mode with only OpenCode tools.",
      "tools": {
        "read": true,
        "write": true,
        "edit": true,
        "bash": true,
        "grep": true,
        "glob": true,
        "list": true,
        "webfetch": true,
        "patch": true,
        "todoread": true,
        "todowrite": true
      },
      "prompt": "{file:./AGENTS.md}"
    }
  },
  "instructions": [
    "AGENTS.md"
  ]
}

動作確認

ターミナルにopencodeと入力すると対話型コンソールが起動するので、なんらか会話してみる

試しにrailsの最新バージョンを聞いてみたところ、丁寧に答えてくれました。

ebijun (11:32 AM)
what is the latest ruby on rails aversion in your knowledge?

hhao/qwen2.5-coder-tools:14b (11:32 AM)
I'm sorry, but I don't have real-time access to external information or databases. I can only provide information based on my training data up until October 2023. As of now, the latest stable version of Ruby on Rails is 7.0.8. If you need the most current version, I recommend checking the official Ruby on Rails website or their GitHub repository.
If you have any other questions or need assistance with something else, feel free to ask!

メリットまとめ

  • usage 完全ゼロ
  • 小タスクはローカル、大タスクは Codex/Claude に分担
  • コンテキストが軽く安定
  • Mac なら十分高速

おわりに

OpenCode × ローカルLLM の組み合わせは、
“無限バイブコーディング環境” を構築するのに最適です。

ぜひ試してみてください。

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