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title: Go
description: 低成本的开源编程模型订阅服务。
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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。

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## 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。
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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**。

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## 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 **<a href={console}>OpenCode Zen</a>**，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：

- **GLM-5.2**
- **GLM-5.1**
- **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。

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## 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 |
| ----------------- | --------------- | ---------- | ---------- |
| GLM-5.2           | 880             | 2,150      | 4,300      |
| GLM-5.1           | 880             | 2,150      | 4,300      |
| Kimi K2.6         | 1,150           | 2,880      | 5,750      |
| Kimi K2.7 Code    | 1,350           | 4,630      | 9,250      |
| 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：

- 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 K2.7 Code/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：

| 模型                         | 输入  | 输出  | 缓存读取 | 缓存写入 |
| ---------------------------- | ----- | ----- | -------- | -------- |
| GLM-5.2                      | $1.40 | $4.40 | $0.26    | -        |
| GLM-5.1                      | $1.40 | $4.40 | $0.26    | -        |
| Kimi K2.7 Code               | $0.95 | $4.00 | $0.19    | -        |
| Kimi K2.6                    | $0.95 | $4.00 | $0.16    | -        |
| MiMo V2.5                    | $0.14 | $0.28 | $0.0028  | -        |
| MiMo V2.5 Pro                | $1.74 | $3.48 | $0.0145  | -        |
| MiniMax M3                   | $0.30 | $1.20 | $0.06    | -        |
| MiniMax M2.7                 | $0.30 | $1.20 | $0.06    | $0.375   |
| MiniMax M2.5                 | $0.30 | $1.20 | $0.06    | $0.375   |
| Qwen3.7 Max                  | $2.50 | $7.50 | $0.50    | $3.125   |
| Qwen3.7 Plus (≤ 256K tokens) | $0.40 | $1.60 | $0.04    | $0.50    |
| Qwen3.7 Plus (> 256K tokens) | $1.20 | $4.80 | $0.12    | $1.50    |
| Qwen3.6 Plus (≤ 256K tokens) | $0.50 | $3.00 | $0.05    | $0.625   |
| Qwen3.6 Plus (> 256K tokens) | $2.00 | $6.00 | $0.20    | $2.50    |
| DeepSeek V4 Pro              | $1.74 | $3.48 | $0.0145  | -        |
| DeepSeek V4 Flash            | $0.14 | $0.28 | $0.0028  | -        |

你可以在 **<a href={console}>控制台</a>** 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。

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### 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。

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## 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                   |
| ----------------- | ----------------- | ------------------------------------------------ | --------------------------- |
| 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 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 OpenCode 配置中的 [模型 ID](/docs/config/#models) 使用 `opencode-go/<model-id>` 格式。例如，对于 Kimi K2.7 Code，你将在配置中使用 `opencode-go/kimi-k2.7-code`。

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### 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
```

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## 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。

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## 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。
