Skill for using OpenCode with Claude or Codex - saving tokens /// Skill para usar opencode con claude o codex - ahorrar tokens

Codex costs $100, Claude costs $20, and even then, your budget can disappear quickly when you are working on more than three large projects at the same time—as I am.

Every orchestration session consumes nearly the same resources, whether the task involves designing an entire architecture or simply figuring out why an import is failing.

The context has changed. Models such as deepseek-v4-flash can now run through OpenCode for $10 per month, delivering more than acceptable performance for mechanical tasks such as reading files, running tests, refactoring code, and moving logic between files.

The thesis is simple: let Claude or Codex think, make decisions, and coordinate the work, while delegating low-cost execution to a model capable of handling the repetitive work without burning through your premium subscription.

That is why I built a skill that connects both worlds.

Claude or Codex remain in control of the architecture and decision-making process, while deepseek-v4-flash absorbs the volume of operations that would previously consume your more expensive plan.

In practice, the result is a way to extend the reach of your subscription without sacrificing quality where it actually matters: the decisions.

How to install it in five minutes

1. Activate a paid OpenCode plan. You can get a $5 discount using my referral link: opencode.ai/go?ref=7TR684F5BM.
2. Ask Claude or Codex to install the skills from this repository: github.com/enrique89ve/to-opencode.
3. Wait for the installation to finish.
4. If your environment requires additional configuration, ask the model to adapt the setup and add any necessary details.
5. Test it on a real project and evaluate whether the workflow feels faster, more affordable, or both.

Improvements and feedback

If you try it and find ways to improve it, share your feedback in the comments or open a pull request directly in the repository.

The more use cases we cover, the more useful the skill becomes for everyone.

[SPANISH]

Codex cuesta 100 dólares, Claude cuesta 20 y, aun así, el presupuesto se evapora cuando trabajas en más de tres proyectos grandes al mismo tiempo, como es mi caso.

Cada sesión de orquestación consume prácticamente los mismos recursos, sin importar si la tarea consiste en diseñar toda la arquitectura de un sistema o simplemente descubrir por qué está fallando un import.

El contexto ha cambiado. Modelos como deepseek-v4-flash ya pueden ejecutarse dentro de OpenCode por 10 dólares al mes, con un rendimiento más que aceptable para operaciones mecánicas como leer archivos, ejecutar pruebas, refactorizar código y mover lógica entre diferentes archivos.

La tesis es simple: deja que Claude o Codex piensen, tomen decisiones y coordinen el trabajo, mientras delegas la ejecución de bajo costo a un modelo capaz de encargarse de las tareas repetitivas sin consumir tu suscripción más costosa.

Por eso desarrollé una skill que conecta ambos mundos.

Claude o Codex mantienen el control de la arquitectura y del proceso de toma de decisiones, mientras que deepseek-v4-flash absorbe el volumen de operaciones que anteriormente consumía tu plan más caro.

En la práctica, el resultado es una forma de extender el alcance de tu suscripción sin sacrificar calidad en lo que realmente importa: las decisiones.

Cómo instalarla en cinco minutos

1. Activa un plan de pago de OpenCode. Puedes obtener 5 dólares de descuento utilizando mi enlace de referido: opencode.ai/go?ref=7TR684F5BM.
2. Pídele a Claude o Codex que instale las skills de este repositorio: github.com/enrique89ve/to-opencode.
3. Espera a que finalice la instalación.
4. Si tu entorno requiere configuraciones adicionales, pídele al modelo que adapte la instalación y agregue los ajustes necesarios.
5. Pruébala en un proyecto real y evalúa si el flujo de trabajo se siente más rápido, más económico o ambas cosas.

Mejoras y feedback

Si la pruebas y encuentras formas de mejorarla, comparte tus comentarios o abre directamente un pull request en el repositorio.

Mientras más casos de uso cubramos, más útil será la skill para todos.