Buckets:
| title: Go | |
| description: Assinatura de baixo custo para modelos abertos de programação. | |
| import config from "../../../../config.mjs" | |
| export const console = config.console | |
| export const email = `mailto:${config.email}` | |
| O OpenCode Go é uma assinatura de baixo custo — **US$ 5 no seu primeiro mês**, depois **US$ 10/mês** — que oferece acesso confiável a modelos abertos de programação populares. | |
| O Go funciona como qualquer outro provedor no OpenCode. Você assina o OpenCode Go e | |
| obtém a sua chave de API. Ele é **totalmente opcional** e você não precisa usá-lo para | |
| usar o OpenCode. | |
| Ele foi projetado principalmente para usuários internacionais, com modelos hospedados nos EUA, na UE e em Singapura para um acesso global estável. | |
| ## Contexto | |
| Os modelos abertos ficaram muito bons. Eles agora alcançam um desempenho próximo aos | |
| modelos proprietários para tarefas de programação. E como muitos provedores podem servi-los | |
| de forma competitiva, eles geralmente são muito mais baratos. | |
| No entanto, obter um acesso confiável e de baixa latência a eles pode ser difícil. Os provedores | |
| variam em qualidade e disponibilidade. | |
| :::tip | |
| Testamos um grupo selecionado de modelos e provedores que funcionam bem com o OpenCode. | |
| ::: | |
| Para resolver isso, fizemos algumas coisas: | |
| 1. Testamos um grupo selecionado de modelos abertos e conversamos com suas equipes sobre a | |
| melhor forma de executá-los. | |
| 2. Em seguida, trabalhamos com alguns provedores para garantir que eles estivessem sendo servidos | |
| corretamente. | |
| 3. Por fim, avaliamos por benchmark a combinação de modelo/provedor e elaboramos | |
| uma lista que nos sentimos confortáveis em recomendar. | |
| O OpenCode Go lhe dá acesso a esses modelos por **US$ 5 no seu primeiro mês**, depois **US$ 10/mês**. | |
| ## Como funciona | |
| O OpenCode Go funciona como qualquer outro provedor no OpenCode. | |
| 1. Você entra no **<a href={console}>OpenCode Zen</a>**, assina o Go e | |
| copia a sua chave de API. | |
| 2. Você executa o comando `/connect` na TUI, seleciona `OpenCode Go` e cola | |
| a sua chave de API. | |
| 3. Execute `/models` na TUI para ver a lista de modelos disponíveis através do Go. | |
| :::note | |
| Apenas um membro por workspace pode assinar o OpenCode Go. | |
| ::: | |
| A lista atual de modelos inclui: | |
| - **GLM-5.1** | |
| - **GLM-5** | |
| - **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** | |
| A lista de modelos pode mudar conforme testamos e adicionamos novos. | |
| ## Limites de uso | |
| O OpenCode Go inclui os seguintes limites: | |
| - **Limite de 5 horas** — US$ 12 de uso | |
| - **Limite semanal** — US$ 30 de uso | |
| - **Limite mensal** — US$ 60 de uso | |
| Os limites são definidos em valor em dólares. Isso significa que a sua contagem real de requisições depende do modelo que você usa. Modelos mais baratos como o DeepSeek V4 Flash permitem mais requisições, enquanto modelos de custo mais alto como o GLM-5.1 permitem menos. | |
| A tabela abaixo fornece uma contagem estimada de requisições com base nos padrões típicos de uso do Go: | |
| | Model | requisições por 5 horas | requisições por semana | requisições por mês | | |
| | ----------------- | ----------------------- | ---------------------- | ------------------- | | |
| | 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 K2.7 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 | | |
| As estimativas se baseiam nos padrões médios de requisições observados: | |
| - GLM-5/5.1 — 700 tokens de entrada, 52.000 em cache, 150 tokens de saída por requisição | |
| - Kimi K2.7/K2.6 — 870 tokens de entrada, 55.000 em cache, 200 tokens de saída por requisição | |
| - DeepSeek V4 Pro — 750 tokens de entrada, 82.000 em cache, 290 tokens de saída por requisição | |
| - DeepSeek V4 Flash — 790 tokens de entrada, 68.000 em cache, 280 tokens de saída por requisição | |
| - MiniMax M3 — 510 tokens de entrada, 56.000 em cache, 190 tokens de saída por requisição | |
| - MiniMax M2.7 — 300 tokens de entrada, 55.000 em cache, 125 tokens de saída por requisição | |
| - Qwen3.7 Max — 420 tokens de entrada, 66.000 em cache, 200 tokens de saída por requisição | |
| - Qwen3.7 Plus — 500 tokens de entrada, 57.000 em cache, 190 tokens de saída por requisição | |
| - Qwen3.6 Plus — 500 tokens de entrada, 57.000 em cache, 190 tokens de saída por requisição | |
| - MiMo-V2.5 — 830 tokens de entrada, 71.500 em cache, 295 tokens de saída por requisição | |
| - MiMo-V2.5-Pro — 790 tokens de entrada, 86.000 em cache, 305 tokens de saída por requisição | |
| As estimativas também se baseiam nos seguintes preços por 1M tokens: | |
| | Modelo | Entrada | Saída | Leitura em cache | Escrita em cache | | |
| | ---------------------------- | ------- | ----- | ---------------- | ---------------- | | |
| | GLM-5.1 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - | | |
| | GLM-5 | $1.00 | $3.20 | $0.20 | - | | |
| | 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 | - | | |
| Você pode acompanhar o seu uso atual no **<a href={console}>console</a>**. | |
| :::tip | |
| Se você atingir o limite de uso, pode continuar usando os modelos gratuitos. | |
| ::: | |
| Os limites de uso podem mudar à medida que aprendemos com o uso inicial e o feedback. | |
| ### Uso além dos limites | |
| Se você também tiver créditos no seu saldo do Zen, pode habilitar a opção **Use balance** | |
| no console. Quando habilitada, o Go usará o seu saldo do Zen como alternativa | |
| após você atingir os seus limites de uso em vez de bloquear as requisições. | |
| ## Endpoints | |
| Você também pode acessar os modelos do Go através dos seguintes endpoints de API. | |
| | Modelo | ID do Modelo | Endpoint | Pacote do AI SDK | | |
| | ----------------- | ----------------- | ------------------------------------------------ | --------------------------- | | |
| | 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 K2.7 | kimi-k2.7 | `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` | | |
| O [ID do modelo](/docs/config/#models) na sua configuração do OpenCode | |
| usa o formato `opencode-go/<model-id>`. Por exemplo, para o Kimi K2.7 Code, você usaria | |
| `opencode-go/kimi-k2.7-code` na sua configuração. | |
| ### Modelos | |
| Você pode buscar a lista completa de modelos disponíveis e seus metadados em: | |
| ``` | |
| https://opencode.ai/zen/go/v1/models | |
| ``` | |
| ## Privacidade | |
| O plano foi projetado principalmente para usuários internacionais, com modelos hospedados em US, EU e Singapore para garantir acesso global estável. Nossos provedores seguem uma política de retenção zero e não usam seus dados para treinamento de modelos. | |
| ## Objetivos | |
| Criamos o OpenCode Go para: | |
| 1. Tornar a programação com IA **acessível** a mais pessoas com uma assinatura de baixo custo. | |
| 2. Fornecer acesso **confiável** aos melhores modelos abertos de programação. | |
| 3. Ter modelos sob curadoria que são **testados e avaliados (benchmarked)** para o uso por agentes de programação. | |
| 4. Não ter **nenhuma restrição de fornecedor (lock-in)**, permitindo que você use qualquer outro provedor com o OpenCode também. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 11.2 kB
- Xet hash:
- d49e95c9aa8e6b436473d7f178f275148f8bc6cf85e0445cd7d5f9235b03ef71
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.