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

	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。

	---

	## 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。
	:::

	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。

	---

	## 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-5.1
	- 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

	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 K2.7 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-5/5.1 — 每次请求 700 个输入 token，52,000 个缓存 token，150 个输出 token
	- Kimi K2.7/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-5.1 \| $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 \| - \|

	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。

	---

	### 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 K2.7 \| 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` \|

	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`。

	---

	### 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：

	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。

Xet Storage Details

Size:: 9.87 kB
Xet hash:: 8157837afa4f7ce1369f2f85180c7b811350dcc5b0fdecc492af7803720495f0

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.

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

	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。

	---

	## 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。
	:::

	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。

	---

	## 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-5.1
	- 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

	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 K2.7 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-5/5.1 — 每次请求 700 个输入 token，52,000 个缓存 token，150 个输出 token
	- Kimi K2.7/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-5.1 \| $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 \| - \|

	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。

	---

	### 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 K2.7 \| 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` \|

	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`。

	---

	### 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：

	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。