Go
低成本的开源编程模型订阅服务。
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。
为了解决这个问题，我们做了以下几件事：
- 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。
- 随后我们与一些提供商合作，以确保正确提供这些服务。
- 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。
- 登录 OpenCode Zen，订阅 Go，然后复制你的 API 密钥。
- 在 TUI 中运行
/connect命令，选择OpenCode Go，然后粘贴你的 API 密钥。 - 在 TUI 中运行
/models以查看通过 Go 可用的模型列表。
当前支持的模型列表包括：
- GLM-5
- GLM-5.1
- Kimi K2.5
- Kimi K2.6
- MiMo-V2.5
- MiMo-V2.5-Pro
- MiniMax M2.5
- MiniMax M2.7
- Qwen3.6 Plus
- Qwen3.7 Max
- 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-5.1）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-5.1 | 880 | 2,150 | 4,300 |
| GLM-5 | 1,150 | 2,880 | 5,750 |
| Kimi K2.6 | 1,150 | 2,880 | 5,750 |
| Kimi K2.5 | 1,850 | 4,630 | 9,250 |
| MiMo-V2.5 | 30,100 | 75,200 | 150,400 |
| MiMo-V2.5-Pro | 3,250 | 8,150 | 16,300 |
| MiniMax M2.7 | 3,400 | 8,500 | 17,000 |
| MiniMax M2.5 | 6,300 | 15,900 | 31,800 |
| Qwen3.7 Max | 950 | 2,390 | 4,770 |
| 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-5/5.1 — 每次请求 700 个输入 token，52,000 个缓存 token，150 个输出 token
- Kimi K2.5/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 M2.7/M2.5 — 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
- Qwen3.6 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-5.1 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 | $0.20 | - |
| Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 | $0.16 | - |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | $0.10 | - |
| MiMo V2.5 | $0.14 | $0.28 | $0.0028 | - |
| MiMo V2.5 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.0145 | - |
| 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 |
| Qwen3.6 Plus | $0.50 | $3.00 | $0.05 | $0.625 |
| DeepSeek V4 Pro | $1.74 | $3.48 | $0.0145 | - |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | $0.0028 | - |
你可以在 控制台 中跟踪你当前的使用情况。
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。
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-5.1 | glm-5.1 | https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| GLM-5 | glm-5 | https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Kimi K2.5 | kimi-k2.5 | 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 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 |
| Qwen3.6 Plus | qwen3.6-plus | https://opencode.ai/zen/go/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
你 OpenCode 配置中的 模型 ID 使用 opencode-go/<model-id> 格式。例如，对于 Kimi K2.6，你将在配置中使用 opencode-go/kimi-k2.6。
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：
- 通过低成本订阅让更多人能够 无门槛地 使用 AI 编程。
- 为最佳开源编程模型提供 可靠的 访问。
- 精选经过 测试和基准评估，适合编程 Agent 使用的模型。
- 无锁定（no lock-in），允许你与 OpenCode 一起使用任何其他提供商。