Buckets:
| title: Go | |
| description: Недорогая подписка на открытые модели для программирования. | |
| import config from "../../../../config.mjs" | |
| export const console = config.console | |
| export const email = `mailto:${config.email}` | |
| OpenCode Go — это недорогая подписка (**$5 за первый месяц**, далее **$10 в месяц**), которая предоставляет надежный доступ к популярным открытым моделям для программирования. | |
| Go работает так же, как и любой другой провайдер в OpenCode. Вы оформляете подписку на OpenCode Go и | |
| получаете свой API-ключ. Использование Go **абсолютно необязательно**, и вам не нужно использовать его, чтобы | |
| пользоваться OpenCode. | |
| Она предназначена в первую очередь для пользователей со всего мира, а модели размещены в США, ЕС и Сингапуре для стабильного глобального доступа. | |
| ## Предпосылки | |
| Открытые модели стали действительно хороши. Сейчас они достигают производительности, близкой к | |
| проприетарным моделям для задач программирования. И поскольку многие провайдеры могут предоставлять к ним доступ | |
| на конкурентных условиях, они, как правило, обходятся гораздо дешевле. | |
| Однако получить к ним надежный доступ с низкой задержкой может быть непросто. Провайдеры | |
| различаются по качеству и доступности. | |
| :::tip | |
| Мы протестировали выбранную группу моделей и провайдеров, которые хорошо работают с OpenCode. | |
| ::: | |
| Чтобы исправить это, мы сделали пару вещей: | |
| 1. Мы протестировали выбранную группу открытых моделей и поговорили с их командами о том, как | |
| лучше всего их запускать. | |
| 2. Затем мы поработали с несколькими провайдерами, чтобы убедиться, что они предоставляются | |
| корректно. | |
| 3. Наконец, мы провели бенчмаркинг комбинаций модель/провайдер и составили | |
| список, который мы смело можем рекомендовать. | |
| OpenCode Go дает вам доступ к этим моделям за **$5 в первый месяц**, далее **$10 в месяц**. | |
| ## Как это работает | |
| OpenCode Go работает так же, как и любой другой провайдер в OpenCode. | |
| 1. Вы входите в **<a href={console}>OpenCode Zen</a>**, подписываетесь на Go и | |
| копируете свой API-ключ. | |
| 2. Вы выполняете команду `/connect` в TUI, выбираете `OpenCode Go` и вставляете | |
| свой API-ключ. | |
| 3. Запустите `/models` в TUI, чтобы увидеть список моделей, доступных через Go. | |
| :::note | |
| Только один участник рабочего пространства может подписаться на OpenCode Go. | |
| ::: | |
| Текущий список моделей включает: | |
| - **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** | |
| Список моделей может меняться по мере того, как мы тестируем и добавляем новые. | |
| ## Лимиты использования | |
| OpenCode Go включает следующие лимиты: | |
| - **Лимит на 5 часов** — $12 использования | |
| - **Недельный лимит** — $30 использования | |
| - **Месячный лимит** — $60 использования | |
| Лимиты определены в долларовом эквиваленте. Это означает, что ваше фактическое количество запросов зависит от используемой модели. Более дешевые модели, такие как DeepSeek V4 Flash, позволяют делать больше запросов, в то время как более дорогие, такие как GLM-5.1, — меньше. | |
| В таблице ниже приведено примерное количество запросов на основе типичных сценариев использования Go: | |
| | Model | запросов за 5 часов | запросов в неделю | запросов в месяц | | |
| | ----------------- | ------------------- | ----------------- | ---------------- | | |
| | 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 | | |
| Эти оценки основаны на наблюдаемых средних показателях запросов: | |
| - GLM-5/5.1 — 700 входных, 52,000 кешированных, 150 выходных токенов на запрос | |
| - Kimi K2.7/K2.6 — 870 входных, 55,000 кешированных, 200 выходных токенов на запрос | |
| - DeepSeek V4 Pro — 750 входных, 82,000 кешированных, 290 выходных токенов на запрос | |
| - DeepSeek V4 Flash — 790 входных, 68,000 кешированных, 280 выходных токенов на запрос | |
| - MiniMax M3 — 510 входных, 56,000 кешированных, 190 выходных токенов на запрос | |
| - MiniMax M2.7 — 300 входных, 55,000 кешированных, 125 выходных токенов на запрос | |
| - Qwen3.7 Max — 420 входных, 66,000 кешированных, 200 выходных токенов на запрос | |
| - Qwen3.7 Plus — 500 входных, 57,000 кешированных, 190 выходных токенов на запрос | |
| - Qwen3.6 Plus — 500 входных, 57,000 кешированных, 190 выходных токенов на запрос | |
| - MiMo-V2.5 — 830 входных, 71,500 кешированных, 295 выходных токенов на запрос | |
| - MiMo-V2.5-Pro — 790 входных, 86,000 кешированных, 305 выходных токенов на запрос | |
| Эти оценки также основаны на следующих ценах за 1M токенов: | |
| | Model | Input | Output | Cached Read | Cached Write | | |
| | ---------------------------- | ----- | ------ | ----------- | ------------ | | |
| | 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 | - | | |
| Вы можете отслеживать текущее использование в **<a href={console}>консоли</a>**. | |
| :::tip | |
| Если вы достигнете лимита использования, вы можете продолжить использовать бесплатные модели. | |
| ::: | |
| Лимиты использования могут измениться по мере того, как мы будем собирать данные о раннем использовании и отзывы. | |
| ### Использование сверх лимитов | |
| Если у вас также есть средства на балансе Zen, вы можете включить опцию **Use balance** | |
| в консоли. Если она включена, Go будет использовать ваш баланс Zen | |
| после достижения лимитов использования вместо того, чтобы блокировать запросы. | |
| ## Эндпоинты | |
| Вы также можете получить доступ к моделям Go через следующие API-эндпоинты. | |
| | Модель | ID модели | Эндпоинт | Пакет 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` | | |
| [ID модели](/docs/config/#models) в вашем конфиге OpenCode | |
| использует формат `opencode-go/<model-id>`. Например, для Kimi K2.7 Code вам нужно | |
| использовать `opencode-go/kimi-k2.7-code` в вашем конфиге. | |
| ### Модели | |
| Вы можете получить полный список доступных моделей и их метаданных по адресу: | |
| ``` | |
| https://opencode.ai/zen/go/v1/models | |
| ``` | |
| ## Конфиденциальность | |
| Этот план разработан в первую очередь для международных пользователей: модели размещены в US, EU и Singapore, чтобы обеспечить стабильный доступ по всему миру. Наши провайдеры придерживаются политики zero-retention и не используют ваши данные для обучения моделей. | |
| ## Цели | |
| Мы создали OpenCode Go, чтобы: | |
| 1. Сделать программирование с ИИ **доступным** для большего числа людей с помощью недорогой подписки. | |
| 2. Обеспечить **надежный** доступ к лучшим открытым моделям для программирования. | |
| 3. Отбирать модели, которые **протестированы и проверены** для использования в качестве агентов-программистов. | |
| 4. Избежать **привязки к провайдеру**, позволяя вам также использовать любого другого провайдера вместе с OpenCode. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 14.5 kB
- Xet hash:
- e27976315a597c0addddc6b4d4be60f975c82c5930f0a6537d813d4fc0e0a8d1
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.