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title: Go
description: 專為開源寫程式模型提供的低成本訂閱服務。
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import config from "../../../../config.mjs"
export const console = config.console
export const email = `mailto:${config.email}`

OpenCode Go 是一項低成本的訂閱服務——**首月 $5 美元**，之後**每月 $10 美元**——讓您能穩定使用受歡迎的開源寫程式模型。

Go 的運作方式與 OpenCode 中的任何其他供應商相同。您訂閱 OpenCode Go 並取得您的 API key。這是**完全可選的**，您不需要使用它也能使用 OpenCode。

它主要為國際使用者設計，模型託管於美國、歐盟和新加坡，以提供全球穩定的存取。

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## 背景

開源模型已經變得非常強大。它們在寫程式任務上的表現，現在已經接近專有模型。而且因為有許多供應商競爭提供服務，它們通常便宜得多。

然而，要獲得穩定、低延遲的存取可能很困難。各家供應商的品質和可用性不一。

:::tip
我們測試了一組精選的模型和供應商，它們與 OpenCode 搭配運作良好。
:::

為了解決這個問題，我們做了幾件事：

1. 我們測試了一組精選的開源模型，並與它們的團隊討論如何最佳化運行。
2. 接著我們與幾家供應商合作，確保這些模型被正確地提供服務。
3. 最後，我們對模型與供應商的組合進行了基準測試，並整理出一份我們樂於推薦的清單。

OpenCode Go 讓您可以存取這些模型，**首月只需 $5 美元**，之後**每月 $10 美元**。

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## 運作方式

OpenCode Go 的運作方式與 OpenCode 中的任何其他供應商相同。

1. 您登入 **<a href={console}>OpenCode Zen</a>**，訂閱 Go，然後複製您的 API key。
2. 您在 TUI 中執行 `/connect` 命令，選擇 `OpenCode Go`，然後貼上您的 API key。
3. 在 TUI 中執行 `/models` 即可查看透過 Go 可用的模型清單。

:::note
每個工作區只能有一位成員訂閱 OpenCode Go。
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目前的模型清單包括：

- **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**

隨著我們測試並加入新模型，模型清單可能會有所變動。

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## 使用限制

OpenCode Go 包含以下限制：

- **5 小時限制** — $12 美元的使用量
- **每週限制** — $30 美元的使用量
- **每月限制** — $60 美元的使用量

限制是以美元價值來定義。這意味著您的實際請求次數取決於您使用的模型。像 DeepSeek V4 Flash 這樣較便宜的模型允許更多的請求次數，而像 GLM-5.2 這樣成本較高的模型則允許較少次數。

下表提供了基於典型 Go 使用模式的預估請求次數：

| Model             | 每 5 小時請求數 | 每週請求數 | 每月請求數 |
| ----------------- | --------------- | ---------- | ---------- |
| Grok 4.5          | 120             | 300        | 600        |
| GLM-5.2           | 880             | 2,150      | 4,300      |
| GLM-5.1           | 880             | 2,150      | 4,300      |
| Kimi K3           | 110             | 250        | 490        |
| 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    |

這些預估值是基於觀察到的請求模式：

- Grok 4.5 — 每次請求 1,100 個輸入 token、71,500 個快取 token、220 個輸出 token
- GLM-5.2/5.1 — 每次請求 700 個輸入 token、52,000 個快取 token、150 個輸出 token
- Kimi K3 — 每次請求 1,050 個輸入 token、76,500 個快取 token、300 個輸出 token
- Kimi K2.7/K2.6 — 每次請求 870 個輸入 token、55,000 個快取 token、200 個輸出 token
- DeepSeek V4 Pro — 每次請求 750 個輸入 token、82,000 個快取 token、290 個輸出 token
- DeepSeek V4 Flash — 每次請求 790 個輸入 token、68,000 個快取 token、280 個輸出 token
- MiniMax M3 — 每次請求 510 個輸入 token、56,000 個快取 token、190 個輸出 token
- MiniMax M2.7 — 每次請求 300 個輸入 token、55,000 個快取 token、125 個輸出 token
- Qwen3.7 Max — 每次請求 420 個輸入 token、66,000 個快取 token、200 個輸出 token
- Qwen3.7 Plus — 每次請求 500 個輸入 token、57,000 個快取 token、190 個輸出 token
- Qwen3.6 Plus — 每次請求 500 個輸入 token、57,000 個快取 token、190 個輸出 token
- MiMo-V2.5 — 每次請求 830 個輸入 token、71,500 個快取 token、295 個輸出 token
- MiMo-V2.5-Pro — 每次請求 790 個輸入 token、86,000 個快取 token、305 個輸出 token

這些預估值也基於以下每 1M tokens 的價格，以及每個模型所包含的每月使用量：

| 模型                         | 輸入   | 輸出   | 快取讀取  | 快取寫入 | 使用量 |
| ---------------------------- | ------ | ------ | --------- | -------- | ------ |
| Grok 4.5                     | $2.00  | $6.00  | $0.30     | -        | $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                | $0.435 | $0.87  | $0.003625 | -        | $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              | $0.435 | $0.87  | $0.003625 | -        | $15    |
| DeepSeek V4 Flash            | $0.14  | $0.28  | $0.0028   | -        | $60    |

您可以在 **<a href={console}>console</a>** 中追蹤您目前的使用量。

:::tip
如果您達到了使用限制，您可以繼續使用免費模型。
:::

使用限制可能會隨著我們從早期使用情況和回饋中學習而有所調整。

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### 超出限制的使用量

如果您在您的 Zen 餘額中也有額度，您可以在 console 中啟用 **Use balance** 選項。啟用後，當您達到使用限制時，Go 將會改用您的 Zen 餘額，而不是阻擋請求。

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### 為什麼部分模型的使用量較低

使用 Go 時，您每月支付 $10，而我們的目標是提供相當於 6 倍費用的使用量。

對大多數模型而言，我們透過大量採購折扣和預留 GPU 容量來達成此目標，再以 6 倍乘數將節省的成本回饋給您。

對於部分模型，我們尚未有機會議定折扣或以較低成本託管，原因可能是模型剛推出，或其公開價格已經過折扣。

對於這些模型，您獲得的使用量仍會比直接向模型供應商付費多一些；這就是上表中其使用量乘數較低的原因。

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## 端點

您也可以透過以下 API 端點存取 Go 模型。

| 模型              | 模型 ID           | 端點                                             | AI SDK 套件                 |
| ----------------- | ----------------- | ------------------------------------------------ | --------------------------- |
| 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`         |

您的 OpenCode 設定中的 [model id](/docs/config/#models) 使用 `opencode-go/<model-id>` 格式。例如，Kimi K3 在設定中應使用 `opencode-go/kimi-k3`。

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### 模型

你可以從以下位置取得所有可用模型及其中繼資料的完整清單：

```
https://opencode.ai/zen/go/v1/models
```

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## 隱私權

此方案主要為國際使用者設計，模型部署於 US、EU 與 Singapore，以提供穩定的全球存取體驗。我們的供應商遵循零保留政策，不會將你的資料用於模型訓練。

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## 目標

我們建立 OpenCode Go 的目的是：

1. 透過低成本的訂閱服務，讓更多人能**輕鬆獲得** AI 寫程式的協助。
2. 提供**穩定可靠**的途徑來存取最好的開源寫程式模型。
3. 精選經過**測試與效能評估**、適合寫程式代理使用的模型。
4. 允許您在 OpenCode 中同時使用任何其他供應商，確保**不被單一廠商綁定**。
