OpenCode ZenとGo：どちらを選び、併用できるか

目次

• まず、みんなが混ぜている三つの名前
• 比較表：BYOK、Zen、Go
• 10ドルに実際入るもの
• ターンあたりの本当の費用。尺度を置くために
• 私の勧め：設計と実行を分ける

  • なぜ技術的にうまくいくか
  • 具体的な流れ
  • 実行できる仕様の例
• 必要と複雑さに応じてAIを選ぶ
• Goのプランを使い倒す十のコツ
• この流れとよく合う道具
• Goが答えではないとき
• 締め
• よくある質問

  • OpenCode GoはClaude CodeやCodexの代わりになるか
  • GoとZenを同時に持てるか
  • 10ドルのプランに、実際のタスクは何件入るか
  • なぜKimi K3は、Goで月490リクエストしか推定されないのか
  • 上限を使い切るとどうなるか
  • OpenCode Goはチームに使えるか
  • 自分のデータは学習に使われるか
• あわせて読む
• 出典

技術系の起業家や小規模チームの間で、繰り返し目にするパターンがある。Claudeのサブスク、ChatGPTのサブスク、Cursorのサブスク、どこかのゲートウェイで買ったばらばらのクレジット、そして毎月60ドルから200ドルを、何にどう使っているのか分からないまま燃やしている、という漠然とした感覚だ。請求書を見返すと、ほぼ毎回同じ結論に着く。お金が溶けているのは「考える」工程ではなく「実行する」工程だ。トークンは、アーキテクチャを決める会話で消えているのではない。エージェントがファイルを読み、テストを走らせ、importを直し、また読み直す。その300回の反復で消えている。

その区別、考えること対実行することが、OpenCode Goの突いている隙間だ。月10ドルのプランで、使い方を知っている人の費用の式を、ここ数ヶ月変えてきた。この記事は、その10ドルに実際何が入るか、OpenCode Zenとどこが違うかを見たものだ。最後の勧めは「Goに乗り換えろ」ではない。もっと込み入っている。仕様は払える範囲で一番強いモデルで決め、実行はタスクに耐える一番安いモデルに任せる。

まず、みんなが混ぜている三つの名前

OpenCodeは、ターミナルのコードエージェントだ。オープンソースで、Anomalyが保守している。道具そのものだ。書くためのTUIがあり、エージェントがリポジトリを読み、ファイルを編集し、コマンドを走らせ、diffを見せる。無料で、ずっと無料だった。

OpenCode Zenは別物だ。モデルのゲートウェイ、つまり仲介だ。OpenCodeのチームが、現実の問題に当たったあとに作った。コーディングに使えると言うモデルは何十もある。エージェントとしてまともに動くものはごく少なく、うまく動くものでも、どの提供者が出すかで結果がかなり違う。同じモデルが、ある提供者では良く、別の提供者では平凡で、ラベルは同じだ。Zenはその答えだ。モデルを試し、学習させたチームと話し、正しく出すよう提供者と交渉し、モデルと提供者の組み合わせをベンチマークし、選んだリストを公開した。使った分だけ払う。百万トークンあたりの価格で、決済手数料を超える上乗せは宣言されていない。

OpenCode Goはサブスクリプションだ。初回の請求から月10ドルで、オープンモデルのカタログに入る。ドルの上限はモデルごとで、プランの一つの財布ではない。Go Plusは月40ドルで、同じモデルを使い、その上限を上げる。上がり方は一つの倍数ではない。2026年9月29日のドキュメントでは、GLM-5.3-Flashは60ドルから180ドル、Kimi K2.6は60ドルから240ドルになる。無制限のプランではない。初月5ドルはもうない。紹介プログラムは終わった。

2026年9月30日更新。

三つの名前は、なお別々だ。Go Plusは、Goと同じカタログの第二の価格であり、第四の製品ではない。自分のOpenAIやAnthropicのキーでOpenCodeを使い、ZenにもGoにも一銭も払わないことができる。OpenCodeではない別のエージェントからZenを使うこともできる。GoとZenを同時に持つこともでき、下で勧めているのは実際それだ。

比較表：BYOK、Zen、Go

	OpenCode BYOK	OpenCode Zen	OpenCode Go
課金	無料（プロバイダーに払う）	従量。残高の前払い	定額
価格	$0＋APIで使った分	消費したトークンによる	初回の請求から月$10。Go Plusは月$40
カタログ	自分がつなげる任意の提供者	ドキュメントの公開リスト。Claude、GPT、Gemini、Grok、Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、期間限定の無料モデル	Goのカタログ。Grok 4.7と4.6、GLM-5.3とGLM-5.3-Flash、GPT 6 LunaとGPT 5.6 Luna、Kimi、Qwen、DeepSeek、MiniMax、MiMoなどが入る。Go Plusは同じリスト
フロンティアモデル	APIを払えば使える	使える。ZenのリストにはClaude、GPT、Gemini、Grokに加え、オープンモデルもある	Claude、GPT Sol、Gemini Proは含まない。Grok 4.7、Grok 4.6、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Lunaは含み、Goでの月間上限は15ドル
上限	自分の提供者のもの	自分の残高。設定すれば、ワークスペースかメンバーの月間上限	モデルごと。5時間はその上限の20%、週は50%、月は100%。Goでは、その上限はモデルにより15、30、60ドル
自動チャージ	該当なし	残高が$5を下回ると$20をチャージする。金額は変えられ、オフにもできる。月間上限を置いても、そのチャージは止まらない	該当なし。定額
上限のあと	該当なし	チャージするか、止まる	無料モデルで続けるか、Use balanceをオンにしていればZenの残高に落ちる
チーム	手動	ロール付きのワークスペース、メンバーごとの上限、管理者が切れるモデル。管理は無料のベータ	ワークスペースでGoまたはGo Plusに加入できるのは一人だけ
データの保持	自分の提供者のもの	提供者は保持ゼロで学習しないと宣言する。例外は無料モデル、OpenAIとAnthropic（30日）、Muse Spark Contributor、ドキュメントに列挙されたその他	大半は0日。Grok 4.7、Grok 4.6、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Lunaは30日。Muse Spark Contributorは学習する
自分のキー	デフォルトのモード	できる。Zenの中でOpenAIやAnthropicのキーを使える。そのトークンはZenではなく提供者が請求する	不可
向く人	すでに契約やクレジットがある人	Goに入っていないモデルが必要で、支出を細かく見たい人	Goのカタログで実行が多い人。その上限が足りなければGo Plus

この表の速い読み方はこうだ。Zenは市場価格の一通りのカタログで、Goは天井のある安い部分集合だ。競わない。補う。

10ドルに実際入るもの

Goはトークンの共通基金を渡さない。各モデルに月間のドル上限がある。その上限に対して、5時間は20%、週は50%、月は100%だ。

それが5時間ごとに12ドル、週に30ドル、月に60ドルになるのは、モデルの上限が60ドルのときだけだ。上限30ドルのモデルは6、15、30。上限15ドルのモデルは3、7.50、15だ。「10ドル払って約60ドル分もらえる」は、最初のグループの話であり、プラン全体の話ではない。

2026年9月29日のドキュメントでは、Goの上限はこう分かれていた。

• 60ドル： GLM-5.3-Flash、GLM-5.2、Kimi K2.7 Code、Kimi K2.6、LongCat-2.0、MiMo-V2.6-Flash、MiMo-V2.5、MiniMax M3、MiniMax M2.7、Muse Spark 1.3と1.2 Contributor、Qwen3.7 Plus、DeepSeek V4.1 Flash、Hy3。
• 30ドル： Qwen3.8 Flash、DeepSeek V4 Flash、Hy4 preview。
• 15ドル： GLM-5.3、Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.5-Pro、Qwen3.8 Max、DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash Vision Exp、Grok 4.7、Grok 4.6、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Luna。
• 有料の上限なし、期間限定： Space Bunny Free、LongCat 2.5 Preview Free。

Go Plusは40ドルで、全部を同じ係数で掛けない。GLM-5.3-Flashは180ドル、Kimi K2.6は240ドル、DeepSeek V4.1 Flashは120ドル、Kimi K3は60ドル、Grok 4.7は60ドルになる。

次の表は、Goの推定リクエストを写したものだ。OpenCodeは、モデルごとに観測した使い方のパターンで計算している。私は計算し直していない。

モデル	Goの上限	リクエスト / 5時間	リクエスト / 週	リクエスト / 月
Muse Spark 1.3 / 1.2 Contributor	60	45,300	113,300	226,600
MiMo-V2.6-FlashとMiMo-V2.5	60	30,100	75,200	150,400
DeepSeek V4.1 Flash	60	26,000	65,000	130,000
DeepSeek V4 Flash	30	13,000	32,500	65,000
LongCat-2.0	60	11,400	28,600	57,200
GLM-5.3-Flash	60	6,320	15,790	31,580
DeepSeek V4 Flash Vision Exp	15	6,500	16,250	32,500
Qwen3.8 Flash	30	5,400	13,500	27,000
Qwen3.7 Plus	60	4,300	10,800	21,600
Hy3	60	4,300	10,750	21,500
GPT 6 Luna	15	4,230	10,560	21,130
MiniMax M2.7	60	3,400	8,500	17,000
MiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.5-Pro	15	3,250	8,150	16,300
MiniMax M3	60	3,200	8,000	16,000
GPT 5.6 Luna	15	2,050	5,100	10,250
Kimi K2.7 Code	60	1,350	3,380	6,750
Hy4 preview	30	1,350	3,380	6,770
Kimi K2.6	60	1,150	2,880	5,750
DeepSeek V4 Pro	15	1,050	2,600	5,200
GLM-5.2	60	880	2,150	4,300
GLM-5.3	15	220	540	1,080
Grok 4.7とGrok 4.6	15	169	423	845
Qwen3.8 Max	15	160	400	810
Kimi K3	15	110	250	490

Muse Spark 1.3 Contributorの月間推定は226,600リクエストだ。Kimi K3は490だ。同じ月10ドルのプランだ。Goを「いつも名前の大きいモデル」のビュッフェとして使う人は、初日に5時間の窓を埋める。上限15ドルのモデルでは、その窓は12ドルではなく3ドルだ。

Go Plusでは、同じGLM-5.3-Flashの推定が5時間ごとに18,960、週に47,370、月に94,740になる。Kimi K3は440、1,000、1,960だ。Grok 4.7は676、1,692、3,380だ。表の残りはGoのドキュメントにある。

本当のエージェントの作業、認証を足し、テストを書き、ドキュメントを更新することは、一つのリクエストではない。30から150ターンだ。その物差しでは、GLM-5.2の月4,300リクエストは、月に30から100件の中くらいのタスクだ。一人には余る。同じアカウントの四人には足りない。ワークスペースでGoまたはGo Plusに加入できるのは一人だけだ。

Goの価格と上限だけを見たいなら、Zenも戦略も抜きにしたレビューがある。OpenCode Goの利用上限：月10ドルで元は取れるか。

ターンあたりの本当の費用。尺度を置くために

ここで提案する戦略がなぜ働くかを見るには、典型的なエージェントの1ターンが各モデルでいくらかを計算するとよい。現実的で一定のプロファイルを使う。新しい入力が約800トークン、キャッシュからの読みが60,000トークン（リポジトリのコンテキストで、支出の大半はここだ）、出力が250トークン。それにZenの公開価格を掛ける。

モデル	ターンあたりの推定費用	$1あたりのターン
GPT 5.6 Luna	$0.00166	約600
DeepSeek V4 Flash	$0.00186	約540
MiniMax M3	$0.0041	約240
Kimi K2.7 Code	$0.0132	約76
Claude Sonnet 5	$0.0161	約62
GLM-5.2	$0.0178	約56
Grok 4.5	$0.0211	約47
Claude Opus 5	$0.0403	約25
GPT 5.6 Sol	$0.0415	約24
Claude Fable 5	$0.0805	約12

2026年8月12日の独自試算。上のプロファイルと、その日のZenの価格を使った。2026年9月30日には計算し直していない。カタログにはより新しいモデルが入り、価格も動く。桁を見るためのもので、月の予算には使わない。表のGrok 4.5は、その日のZen価格の行であり、今のGoのモデルではない。

目に入るのは、フロンティアモデルと働き手のモデルの差が30%でも2倍でもないことだ。同じターンで、Claude Fable 5はGPT 5.6 LunaやDeepSeek V4 Flashの四十倍を超える。Goのプランの中では、その差はさらに開く。ここで居心地の悪い問いが来る。「ファイルを読み、diffを当て、テストを走らせる」その150ターンに、世界で一番良いモデルは本当に要るか。

ほとんど要らない。世界で一番良いモデルが要るのは、何をどう作るかの決定だ。その決定は5ターンから10ターンであり、百五十ではない。

私の勧め：設計と実行を分ける

ここが記事の核だ。かなり試したあとの私の流れはこうだ。仕様はClaudeかGrokで決め、実行はOpenCode Goでやる。

個人的には、主にClaudeを使う。決定がアーキテクチャならOpus 5、もっと決まりきった仕様ならSonnet 5だ。違う偏りで第二の意見が欲しいとき、あるいはモデルに直球で、機嫌を取らずに言ってほしいときはGrokを使う。この段階はCodexでも同じようにうまくいく。普段の道具がそれなら、それでよい。点はブランドではなく、役割だ。

論理は、まともにやっているアジャイルと同じだ。リファインメントと実行は別の活動で、費用もリスクの形も違う。アーキテクトに単体テストを書かせる人はいないし、ジュニアにデータモデルを決めさせもしない。両方をフロンティアモデルとの一つの会話に混ぜると、実行の仕事に、何時間もアーキテクトの値段を払う。

なぜ技術的にうまくいくか

実行のモデルに創造性は要らない。要るのは従うことと、能力だ。仕様が良ければ、どのファイルを触るか、どの契約を満たすか、どのエッジケースを覆うか、成功をどう確かめるかが書いてあれば、タスクは「これを設計せよ」ではなく「これをコードに写し、検証せよ」になる。GLM-5.2やKimi K2.7 Codeは、それをきちんとやる。

仕様が悪いと、実行のモデルは即興を始める。そこで人は「オープンモデルは使えない」と結論する。使えないのではない。二つの仕事を頼んで、一つ分しか払っていない。

具体的な流れ

1. ClaudeかGrokとの設計の会話。 まだコードはない。問題、事業の文脈、制約を書く。提案の前に質問するよう、明示的に頼む。ここで高いモデルの5ターンから15ターンを使う。プロセスの中で、一番よく使ったターンだ。

2. 仕様をファイルとして出す。 出力はmarkdownで、最低この構造にする。目的、文脈（今何があるか）、明示的な範囲、明示的な範囲外、触るファイル、契約とインターフェース、エッジケース、検証できる受け入れ基準、検証の計画。リポジトリに保存する。たとえば specs/2026-08-12-auth-jwt.md。gitの中にあることが点の一部だ。ドキュメントであり、追跡でもある。

3. アトミックなタスクに分ける。 仕様の各タスクは、エージェントが曖昧さなく完了し、検証できるものにする。途中で製品の決定が要るタスクは、実行の準備ができていない。手順1に戻る。

4. OpenCode Goで実行する。 リポジトリでOpenCodeを開き、仕様を指し、働き手のモデルに働かせる。私の既定の割り当ては、主な実装がGLM-5.2かKimi K2.7 Code、機械的な作業（名前の変更、構文の移行、繰り返しのテスト、importの更新）がMiniMax M3かDeepSeek V4 Flashだ。

5. 高いモデルでの見直しは、必要なときだけ。 テストが通り、diffが読めるなら、要らない。何かがおかしいなら、具体的な問いにしてdiffをClaudeかGrokに渡す。3ターンであり、30ターンではない。

実行できる仕様の例

# Spec: 公開検索エンドポイントのレート制限

## 目的
今は保護のない `GET /api/search` の濫用を防ぐ。

## コンテキスト
- Express 4 + Redis はすでに `src/lib/redis.ts` にある
- 認証ミドルウェアは `src/middleware/auth.ts`（真似るパターン）
- ミドルウェアのテストはまだない

## 範囲
- ルートごとに設定できる再利用可能なミドルウェア `rateLimit`
- `GET /api/search` にだけ適用する
- Redis上のスライディングウィンドウ。IPごとに60秒で60リクエスト
- `Retry-After` ヘッダー付きで429を返す

## 範囲外
- 認証済みユーザーごとのレート制限（フェーズ2）
- メトリクスのダッシュボード
- 検索アルゴリズムの変更

## ファイル
- 作成: `src/middleware/rateLimit.ts`
- 作成: `src/middleware/__tests__/rateLimit.test.ts`
- 変更: `src/routes/search.ts`（ミドルウェアを足すだけ）

## 契約
```ts
rateLimit(opts: { windowMs: number; max: number; keyPrefix: string }): RequestHandler
```

## エッジケース
- Redisが落ちている → リクエストは通し、warningをログする（fail-open）
- リクエストにIPがない → `req.socket.remoteAddress` を使い、それもなければ制限しない
- 時刻: クライアントのタイムスタンプではなく、サーバーの `Date.now()` を使う

## 受け入れ基準
- [ ] 60秒に60リクエストは通り、61件目は429を返す
- [ ] `Retry-After` ヘッダーに、リセットまでの秒が入っている
- [ ] Redisが落ちていてもテストは緑のまま
- [ ] `npm test` と `npm run lint` が緑
- [ ] 「ファイル」のリスト以外は変更されていない

## 検証
`npm test -- rateLimit` と `npm run lint` を実行する。

この仕様なら、GLM-5.2は乱れずに実行する。おそらく25から40ターンだ。Goの予算でターンあたり約0.014ドルなら、そのモデルの月間上限60ドルのうち半ドル程度だ。月に百回を超えてできる。

必要と複雑さに応じてAIを選ぶ

これが一番節約する習慣だ。お金も、苛立ちも。そして一番育てている人が少ない。チャットを開く前の正しい問いは「どのモデルが一番良いか」ではない。「これはどの種類の仕事か」だ。

私は四つのレベルで考える。

レベル0 — 機械的。 変数の名前を変える、形式を変換する、ボイラープレートを出す、設定ファイルを移す、すでに決まっているパターンから繰り返しのテストを書く。決定はない。上限が高く、リクエストの多いモデルを使う。MiMo-V2.6-Flash、DeepSeek V4.1 Flash、MiniMax M2.7。結果が悪ければすぐ分かり、やり直しはその上限を少ししか使わない。

レベル1 — 導かれた実装。 明確な仕様があり、コンパイルし、テストを通し、プロジェクトの慣習を守るコードに変える。実力は要る。製品の判断は要らない。ここにGLM-5.2、Kimi K2.7 Code、MiniMax M3、Qwen3.7 Plusがいる。プログラミングの実作業の70%はここで、まさにGoの得意領域だ。

レベル2 — 枠の中の設計。 何かを決めるが、知っている枠の中だ。このテーブルをどうモデル化するか、このケースにどのパターンを使うか、このモジュールをどう組むか。ここでバーが上がる。Grok 4.7、Claude Sonnet 5、あるいはZenにある同じクラスのモデル。ターンは少ないので、高くても請求への影響は恐れているより小さい。Goでは、Grok 4.7の月間上限は15ドルだ。

レベル3 — 結果のある決定。 アーキテクチャ、移行の戦略、技術の選択、分かりにくい障害の分析、間違えると週を失うもの。迷わずフロンティアモデルだ。Claude Opus 5、Claude Fable 5、GPT 5.6 Sol、Gemini 3.1 Pro。ここでは第二の意見という贅沢が要る。別のファミリーの二つのモデルに同じ問いを出し、比べる。両方が一致すれば、妥当な信号だ。分かれたとき、自分で考えるべき点をちょうど見つけている。

全部をまとめる規則はこうだ。高いモデルが決め、安いモデルが実行する。 同じくらい大事な帰結がある。同じタスクの八十ターン目にフロンティアモデルを使っているのに気づいたら、設計の段階で何かが悪かった。仕様に戻る。

明示しておく価値のあるニュアンスがある。この全体の、考え方の部分に触れる。いつも一番良いモデルを使いたくなる誘惑は、経済ではなく心理だ。その方が安全に感じる。しかしその安全感には実費があり、請求だけではない。一番能力のあるモデルに全部を渡すと、大事な決定とそうでない決定の区別をやめる。道具を選ぶ前にタスクを分類させることは、結局、判断の練習だ。判断は、外に出せない唯一のものだ。

Goのプランを使い倒す十のコツ

1. 既定のモデルは、高いものではなく働き手にする。 opencode.json では、主モデルを opencode-go/glm-5.2 か opencode-go/kimi-k2.7-code にしておく。上に切り替えるのは意識した行為であるべきで、既定の状態ではない。

2. OpenCodeのエージェントで、役割ごとにモデルを割り当てる。 OpenCodeは、違うモデルを持つ違うエージェントを定義できる。読んで提案するだけの、能力のあるモデルの plan と、実行する安いモデルの build。この記事の流れを、自動化したものだ。

3. リポジトリのルートに AGENTS.md を書く。 慣習、テストのコマンド、フォルダの構造、触らないもの。そこに書いてあることは、働き手のモデルが推測しなくてよいことだ。推測がターンを食う。

4. キャッシュを使う。 ターンあたりの費用の大半は、新しいトークンではなくキャッシュの読みだ。同じ文脈の長いセッションは、小さなタスクごとに新しいセッションを開くより、ターンあたりずっと安い。関連する仕事はまとめる。

5. 見るのは月ではなく、五時間の窓だ。 その窓は、そのモデルの上限の20%だ。上限が60なら12ドル、15なら3ドル。セッションが濃くなるなら、リクエストの多いモデルから始め、Grok 4.7やKimi K3は詰まったときまで取っておく。

6. Use balanceは、Zenの残高があり、理由が分かっているときだけオンにする。 逃げ道だ。Goを使い切ると、止まる代わりに従量の残高を引き続ける。締め切りにはとても便利で、オンのまま忘れると危ない。

7. Goを使い切ったあとも無料モデルは続く。但し書きは別だ。 Goでは、Space Bunny FreeとLongCat 2.5 Preview Freeが、期間限定で有料の上限なしとして載り、Goのプライバシー表は0日、学習なしとしている。Zenでは、いくつかの無料モデルがデータをモデルの改善に使うことがある。Big Pickle、MiMoの無料、Ling、Nemotronの無料エンドポイント、その他だ。Muse Spark Contributorは、GoでもZenでも、価格と引き換えに学習の許可を取る。学習するモデルや、保持するモデルに、機密のコードを送らない。

8. 顧客のコードを入れる前に、プライバシーの表を見る。 Goでは、大半が0日だ。Grok 4.7、Grok 4.6、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Lunaは30日保持する。Muse Spark 1.3と1.2 Contributorは学習を許可する。DeepSeekは0日で、ドキュメントが2026年10月31日まで有効としていた合意の下にある。コードがNDAの下にあるなら、その列はベンチマークより大事だ。

9. Goを使っていても、残高のあるZenを持っておく。 Goの10ドルにZenの残高20ドルを足すと、両方の良いところが来る。実行は実務上ほとんど切れず、決定がそれを正当化するときだけフロンティアモデルに当たれる。それでも、プレミアムのサブスクリプション一つより安い。

10. 測る。 OpenCodeのコンソールは消費を見せる。一ヶ月、週に一度見る。支出の80%が、二つか三つの種類のタスクから来ていると分かる。それを安いモデルに移す。もっと良いのは、再利用できる仕様で自動化することだ。

この流れとよく合う道具

OpenCode（opencode.ai）が土台だ。TUI、CLI、サーバーモード、IDEとの統合、MCPとAgent Skills。インストールは一行で、macOS、Linux、WSL経由のWindowsで動く。

TUIの中の /connect が、GoやZenのつなぎ方だ。opencode.ai/auth のコンソールからコピーしたAPIキーを求め、/models で使えるカタログが見える。設定では、IDに提供者の接頭辞が付く。Goなら opencode-go/kimi-k3、Zenなら opencode/gpt-5.6-sol。

設計の段階には Claude Code、Codex CLI、またはGrok。どれでもよい。大事なのは、仕様の会話が実行の場所と別にあることだ。文脈を混ぜないためだけでも。

gitで版を取る specs/ ディレクトリ。 小さく聞こえて、この方法の価値の半分だ。仕様は溜まり、再利用され、ひな型になる。そして、これが良いところだが、あとから来る人やエージェントにとって、一番良い導入資料になる。

MCPサーバーは、エージェントに実在の文脈を渡す。自分のデータベース、タスク管理、ドキュメントへのアクセスだ。文脈のあるエージェントはターンが少なくて済み、ターンが少ないことは、消費する予算が少ないことだ。

上に何かを作りたいなら、Goの直接のエンドポイントがある。https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions はOpenAIのSDKと互換で、一部のモデルは /v1/messages でAnthropicの形式を出す。Goのサブスクリプションは、TUIからだけでなく、自分のスクリプトからも使える。

Goが答えではないとき

正直に、私が勧めない三つの場面がある。

仕事の大半がレベル3、アーキテクチャの相談、調査、分析なら、Goはほとんど役に立たない。価値は、含まれていないモデルにある。Zenを使った分だけ払えばよい。

チームなら、Goはスケールしない。ワークスペースで加入できるのは一人だけだ。チームへの道は、メンバーごとの支出上限と、役割に応じて有効にしたモデルを持つZenのワークスペースだ。

コードが厳密に機密なら、保持の表をモデルごとに見て、すでに契約のある提供者とのBYOKを考える。10ドルは安い。その会話を飛ばしてよいほど安くはない。

締め

この流れを何ヶ月か続けて持ち帰る結論は、OpenCodeについてではない。AIへの支出を一般にどう考えるかについてだ。私たちは道具を買い続けている。設計すべきはプロセスの方だ。

月10ドルは、実行が明確な指示とともに来れば、とても多くをこなす。思考の代わりに使うなら、ごく少ない。Goのプランは、それだけでは人を生産的にしない。上限という設計を通して、何が高いモデルに値し、何が値しないかを決めさせる。制約に見えるその規律が、結局、仕事を良く出すものになる。

払える一番良いモデルで仕様を決める。耐える一番安いモデルで実行する。仕様はgitに置く。繰り返す。

欲しいなら、プランはOpenCode Goにある。製品のページだ。紹介プログラムは終わり、このリンクは残高を付けない。

よくある質問

OpenCode GoはClaude CodeやCodexの代わりになるか

ならないし、なるべきでもない。Goはオープンモデルでの実行のプランだ。Claude CodeとCodexは、設計の段階と、判断の要るタスクでは、なお良い。この記事の置き方は、一緒に使うことであり、選ぶことではない。

GoとZenを同時に持てるか

持てる。Goは、そのカタログの中の実行を覆う。Go Plusは40ドルで、同じモデルの上限を上げる。Zenは、Goに入っていないものを覆う。Use balanceをオンにすると、Goの上限に達したあとも、リクエストはZenの残高に対して続く。

10ドルのプランに、実際のタスクは何件入るか

モデルによる。GLM-5.2の月間推定は4,300リクエストだ。30から150ターンのタスクなら、中くらいのタスクが30から100件だ。DeepSeek V4 FlashのGoでの月間推定は65,000、MiMo-V2.6-Flashは150,400だ。Kimi K3は490だ。プランは、どれでも同じようには振る舞わない。

なぜKimi K3は、Goで月490リクエストしか推定されないのか

上限がモデルごとだからだ。Kimi K3のGoでの月間上限は60ドルではなく15ドルだ。Grok 4.7とGrok 4.6も15ドルで、月間推定は845リクエストだ。カタログ全体に掛ける単一の6倍ではない。Go Plusでは、Kimi K3の上限は60ドルになり、推定は月1,960リクエストに上がる。

上限を使い切るとどうなるか

カタログの無料モデルを使い続けられる。あるいはUse balanceをオンにして、Zenの残高を引く。五時間の窓が戻るのを待つこともできる。

OpenCode Goはチームに使えるか

共有の枠としては使えない。ワークスペースでGoまたはGo Plusに加入できるのは一人だけだ。チームへの公開されている道は、ロール、メンバーごとの支出上限、どのモデルを有効にするかの制御を持つZenのワークスペースだ。

自分のデータは学習に使われるか

2026年9月29日のGoの表では、大半が使わないとあり、保持は0日だ。Grok 4.7、Grok 4.6、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Lunaは30日保持し、学習には使わないと載っている。Muse Spark Contributorは学習を許可する。Zenでは、いくつかの無料モデルがデータをモデルの改善に使うことがあり、OpenAIとAnthropicは30日保持する。例外のリストは、各製品のドキュメントにある。

あわせて読む

価格、上限、そしてZenも仕様の戦略も抜きにOpenCode Goを単体で使った経験だけが欲しいなら、OpenCode Goの利用上限：月10ドルで元は取れるか。

OpenCodeを超えて、プログラミング用AIの提供者の残りが見たいなら、2026年に、プログラミング用AIを1社だけに依存すべきでない理由。

出典

• OpenCode Go — 公式ドキュメント
• OpenCode Zen — 公式ドキュメント
• OpenCode Go — 製品ページ
• OpenCode Zen — 製品ページ
• OpenCode — 総合ドキュメント

Goのカタログ、上限、推定リクエストは2026年9月29日に確認した。Zen、自動チャージ、プライバシーの例外は2026年9月30日に確認した。ターンあたりの費用の表は2026年8月12日の試算で、計算し直していない。カタログは変わる。支払う前にドキュメントを見ること。