--- title: Go description: 低成本的开源编程模型订阅服务。 --- import config from "../../../../config.mjs" export const console = config.console export const email = `mailto:${config.email}` OpenCode Go 是一项低成本的订阅服务 —— **首月 5 美元**，之后 **每月 10 美元** —— 让你能够稳定地访问流行的开源编程模型。 Go 的工作方式与 OpenCode 中的任何其他提供商（provider）一样。订阅 OpenCode Go 后你将获得 API 密钥。它是 **完全可选** 的，并非使用 OpenCode 所必需的条件。 它主要为国际用户设计，模型托管在美国、欧盟和新加坡，以确保稳定的全球访问。 --- ## 背景 开源模型现在变得非常强大。在编程任务中，它们的性能已接近专有模型。由于许多提供商都可以提供具有竞争力的服务，它们通常要便宜得多。 然而，获得可靠、低延迟的访问可能很困难。各提供商在质量和可用性方面参差不齐。 :::tip 我们测试了一组经过精选且与 OpenCode 配合良好的模型和提供商。 ::: 为了解决这个问题，我们做了以下几件事： 1. 我们测试了一组精选的开源模型，并与他们的团队探讨了如何以最佳方式运行它们。 2. 随后我们与一些提供商合作，以确保正确提供这些服务。 3. 最后，我们对模型和提供商的组合进行了基准测试（benchmark），得出了一份我们乐于推荐的列表。 OpenCode Go 让你能够访问这些模型，**首月只需 5 美元**，之后 **每月 10 美元**。 --- ## 工作原理 OpenCode Go 的工作方式与 OpenCode 中的其他提供商一样。 1. 登录 **OpenCode Zen**，订阅 Go，然后复制你的 API 密钥。 2. 在 TUI 中运行 `/connect` 命令，选择 `OpenCode Go`，然后粘贴你的 API 密钥。 3. 在 TUI 中运行 `/models` 以查看通过 Go 可用的模型列表。 :::note 每个工作空间只能有一名成员订阅 OpenCode Go。 ::: 当前支持的模型列表包括： - **Grok 4.5** - **GLM-5.2** - **GLM-5.1** - **Kimi K3** - **Kimi K2.7 Code** - **Kimi K2.6** - **MiMo-V2.5** - **MiMo-V2.5-Pro** - **MiniMax M3** - **MiniMax M2.7** - **Qwen3.7 Max** - **Qwen3.7 Plus** - **Qwen3.6 Plus** - **DeepSeek V4 Pro** - **DeepSeek V4 Flash** 随着我们进行测试和添加新模型，该列表可能会发生变化。 --- ## 使用限制 OpenCode Go 包含以下限制： - **5 小时限制** — 12 美元使用额度 - **每周限制** — 30 美元使用额度 - **每月限制** — 60 美元使用额度 限制以美元价值定义。这意味着你的实际请求数取决于你所使用的模型。较便宜的模型（如 DeepSeek V4 Flash）允许更多请求，而较高成本的模型（如 GLM-5.2）允许较少请求。 下表提供了基于典型 Go 使用模式的预估请求数： | Model | 每 5 小时请求数 | 每周请求数 | 每月请求数 | | ----------------- | --------------- | ---------- | ---------- | | Grok 4.5 | 80 | 190 | 380 | | GLM-5.2 | 880 | 2,150 | 4,300 | | GLM-5.1 | 880 | 2,150 | 4,300 | | Kimi K3 | 140 | 340 | 680 | | Kimi K2.7 Code | 1,350 | 4,630 | 9,250 | | Kimi K2.6 | 1,150 | 2,880 | 5,750 | | MiMo-V2.5 | 30,100 | 75,200 | 150,400 | | MiMo-V2.5-Pro | 3,250 | 8,150 | 16,300 | | MiniMax M3 | 3,200 | 8,000 | 16,000 | | MiniMax M2.7 | 3,400 | 8,500 | 17,000 | | Qwen3.7 Max | 950 | 2,390 | 4,770 | | Qwen3.7 Plus | 4,300 | 10,800 | 21,600 | | Qwen3.6 Plus | 3,300 | 8,200 | 16,300 | | DeepSeek V4 Pro | 3,450 | 8,550 | 17,150 | | DeepSeek V4 Flash | 31,650 | 79,050 | 158,150 | 预估值基于观察到的平均请求模式： - Grok 4.5 — 每次请求 1,100 个输入 token，71,500 个缓存 token，220 个输出 token - GLM-5.2/5.1 — 每次请求 700 个输入 token，52,000 个缓存 token，150 个输出 token - Kimi K3/K2.7/K2.6 — 每次请求 870 个输入 token，55,000 个缓存 token，200 个输出 token - DeepSeek V4 Pro — 每次请求 750 个输入 token，82,000 个缓存 token，290 个输出 token - DeepSeek V4 Flash — 每次请求 790 个输入 token，68,000 个缓存 token，280 个输出 token - MiMo-V2.5 — 每次请求 830 个输入 token，71,500 个缓存 token，295 个输出 token - MiMo-V2.5-Pro — 每次请求 790 个输入 token，86,000 个缓存 token，305 个输出 token - MiniMax M3 — 每次请求 510 个输入 token，56,000 个缓存 token，190 个输出 token - MiniMax M2.7 — 每次请求 300 个输入 token，55,000 个缓存 token，125 个输出 token - Qwen3.7 Max — 每次请求 420 个输入 token，66,000 个缓存 token，200 个输出 token - Qwen3.7 Plus — 每次请求 500 个输入 token，57,000 个缓存 token，190 个输出 token - Qwen3.6 Plus — 每次请求 500 个输入 token，57,000 个缓存 token，190 个输出 token 预估值还基于以下每 1M tokens 的价格以及每个模型包含的每月使用额度： | 模型 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 | 使用额度 | | ---------------------------- | ----- | ------ | -------- | -------- | -------- | | Grok 4.5 | $2.00 | $6.00 | $0.50 | - | $15 | | GLM-5.2 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - | $60 | | GLM-5.1 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - | $60 | | Kimi K3 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | - | $15 | | Kimi K2.7 Code | $0.95 | $4.00 | $0.19 | - | $60 | | Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 | $0.16 | - | $60 | | MiMo V2.5 | $0.14 | $0.28 | $0.0028 | - | $60 | | MiMo V2.5 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.0145 | - | $15 | | MiniMax M3 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | - | $60 | | MiniMax M2.7 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 | $60 | | MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 | $60 | | Qwen3.7 Max | $2.50 | $7.50 | $0.50 | $3.125 | $60 | | Qwen3.7 Plus (≤ 256K tokens) | $0.40 | $1.60 | $0.04 | $0.50 | $60 | | Qwen3.7 Plus (> 256K tokens) | $1.20 | $4.80 | $0.12 | $1.50 | $60 | | Qwen3.6 Plus (≤ 256K tokens) | $0.50 | $3.00 | $0.05 | $0.625 | $60 | | Qwen3.6 Plus (> 256K tokens) | $2.00 | $6.00 | $0.20 | $2.50 | $60 | | DeepSeek V4 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.0145 | - | $15 | | DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | $0.0028 | - | $60 | 你可以在 **控制台** 中跟踪你当前的使用情况。 :::tip 如果你达到了使用限制，你可以继续使用免费模型。 ::: 使用限制可能会随着我们从早期使用和反馈中学习而发生变化。 --- ### 超出限制的使用 如果你的 Zen 余额中还有积分，可以在控制台中启用 **使用余额（Use balance）** 选项。启用后，当你达到使用限制时，Go 会回退使用你的 Zen 余额，而不是拦截请求。 --- ### 为什么某些模型的使用额度较低 使用 Go 时，你每月支付 $10，而我们的目标是为你提供 6 倍于此的使用额度。 对于大多数模型，我们通过批量折扣和预留 GPU 容量来实现这一目标。然后，我们通过 6 倍乘数将这些节省的成本回馈给你。 对于某些模型，我们还没有机会协商折扣或以更低的成本托管它们，这可能是因为模型较新，或者其公开价格已经是折扣价。 对于这些模型，你获得的使用额度仍会略高于直接向模型提供商付费；这就是它们在上表中的使用额度乘数较低的原因。 --- ## API 端点 你也可以通过以下 API 端点访问 Go 模型。 | 模型 | 模型 ID | 端点 | AI SDK 包 | | ----------------- | ----------------- | ------------------------------------------------ | --------------------------- | | Grok 4.5 | grok-4.5 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | GLM-5.2 | glm-5.2 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | GLM-5.1 | glm-5.1 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | Kimi K3 | kimi-k3 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | Kimi K2.7 Code | kimi-k2.7-code | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | Kimi K2.6 | kimi-k2.6 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | MiMo-V2.5 | mimo-v2.5 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | MiMo-V2.5-Pro | mimo-v2.5-pro | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` | | MiniMax M3 | minimax-m3 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | | MiniMax M2.7 | minimax-m2.7 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | | MiniMax M2.5 | minimax-m2.5 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | | Qwen3.7 Max | qwen3.7-max | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | | Qwen3.7 Plus | qwen3.7-plus | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | | Qwen3.6 Plus | qwen3.6-plus | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages` | `@ai-sdk/anthropic` | 你的 OpenCode 配置中的 [模型 ID](/docs/config/#models) 使用 `opencode-go/` 格式。例如，对于 Kimi K3，你将在配置中使用 `opencode-go/kimi-k3`。 --- ### 模型 你可以从以下地址获取可用模型及其元数据的完整列表： ``` https://opencode.ai/zen/go/v1/models ``` --- ## 隐私保护 该方案主要面向国际用户，模型托管在 US、EU 和 Singapore，以提供稳定的全球访问。我们的提供商遵循零保留政策，不会将您的数据用于模型训练。 --- ## 目标 我们创建 OpenCode Go 的目的是： 1. 通过低成本订阅让更多人能够 **无门槛地** 使用 AI 编程。 2. 为最佳开源编程模型提供 **可靠的** 访问。 3. 精选经过 **测试和基准评估**，适合编程 Agent 使用的模型。 4. **无锁定（no lock-in）**，允许你与 OpenCode 一起使用任何其他提供商。