OpenCode Zen 與 Go：每個月10美元,真正能做到多少事
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主題: 技術
作者: Leandro Valencia
深入分析OpenCode Go方案:與Zen的比較、各模型的實際限額、每個agentic回合的成本,以及用Claude或Grok定義規格、用Go執行的完整工作流程。
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先釐清大家常搞混的三個名字
OpenCode是一個開源的終端機程式碼代理,由Anomaly團隊維護。它是「工具」本身:一個TUI介面,你在裡面輸入指令,代理會讀取你的repository、編輯檔案、執行命令,並把diff顯示給你看。它是免費的,而且一直都是。
OpenCode Zen是另一回事。它是一個模型gateway——一個中介層——OpenCode團隊之所以打造它,是因為遇到了一個真實的問題:市面上有幾十個模型都號稱適合寫程式,但真正能勝任agent工作的沒幾個,而那些表現好的模型,換一個供應商來serve就可能天差地遠。同一個模型,在某個供應商上表現優異,在另一個供應商上卻表現平庸,標籤還是一模一樣。Zen就是針對這個問題的解法:他們測試各家模型,和訓練這些模型的團隊直接對話,和供應商談判讓模型被正確地serve,對「模型+供應商」的組合做基準測試,最後公布一份經過篩選的清單。收費方式是按用量計費,以每百萬token計價,除了付款處理手續費之外沒有額外的加價。
OpenCode Go是第三塊拼圖,也是最新的一塊:一個每月10美元的固定訂閱方案(第一個月5美元),讓你能用到那份清單裡的一部分——開放模型——並以美元(而非token)計算的用量上限來管理使用。它不是「無限量」方案,也從沒打算這樣做。它是一個有明確倍率設計的方案:你付10美元,團隊的目標是給你大約60美元的用量。
💡 取得5美元額度,直接抵扣你的使用限額 如果你透過這個OpenCode Go連結註冊,可以取得直接抵扣使用限額的5美元額度。基本上不用花一毛錢就能涵蓋你的第一個試用月。
這三者是各自獨立的。你可以用自己的OpenAI或Anthropic金鑰使用OpenCode,完全不用付Zen或Go一毛錢。你也可以在OpenCode以外的其他代理裡使用Zen。你甚至可以同時擁有Go和Zen——事實上,這正是我下文會推薦的做法。
比較表:BYOK、Zen 與 Go
| OpenCode BYOK | OpenCode Zen | OpenCode Go | |
|---|---|---|---|
| 計費模式 | 免費(付費給供應商) | 按用量計費,預付餘額 | 固定訂閱制 |
| 價格 | $0 + 你的API花費 | 依token消耗量計算 | 第一個月$5,之後每月$10 |
| 可用模型 | 你支援的任何供應商 | 約70個模型:Claude、GPT、Gemini、Grok、Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax | 18個開放模型:Grok 4.5、GLM-5.2/5.1、GPT 5.6 Luna、Kimi K3/K2.7/K2.6、Qwen3.8/3.7/3.6、DeepSeek V4 Pro/Flash、MiniMax M3/M2.7、MiMo-V2.5、Hy3 |
| 前沿模型 | 可以,只要你付API費用 | 有(Claude Opus 5、GPT 5.6 Sol、Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5) | 沒有,除了Grok 4.5和GPT 5.6 Luna |
| 限額 | 依供應商而定 | 你的餘額和你設定的月度上限 | 每5小時$12 · 每週$30 · 每月$60 |
| 自動加值 | 不適用 | 有:餘額低於$5時自動加值$20(可調整或關閉) | 不適用,固定制 |
| 用完限額後 | 不適用 | 加值或停止 | 繼續使用免費模型,或開啟「Use balance」轉用Zen餘額 |
| 團隊功能 | 手動管理 | 有Workspace,可設角色、成員限額、啟用模型(beta期間免費) | 每個workspace只能有一位成員訂閱 |
| 資料保留 | 依供應商而定 | 零保留,除少數有文件記載的例外 | 幾乎所有模型都是0天;Grok 4.5和GPT 5.6 Luna為30天 |
| 自帶金鑰 | 這是預設模式 | 可以,你能在Zen內使用自己的OpenAI/Anthropic金鑰 | 不行 |
| 適合誰 | 已有合約或額度的人 | 需要前沿模型和精細控制的人 | 執行量大、決策量少的人 |
這張表格的快速結論是:Zen是一個以市場價格計價的完整目錄,Go是一個便宜但有天花板的子集。兩者不是競爭關係,而是互補關係。
10美元裡到底裝得下什麼
大部分評測在這裡就講得太淺了,因為它們只是重複那句標題——「18個模型只要10美元」——卻沒解釋真正決定你能做什麼的機制。
Go給你的不是token,而是以美元計算的預算,而這筆預算消耗的速度取決於你選的模型的價格。有三個同時運作的「口袋」:每5小時12美元、每週30美元、每月60美元。5小時的那道防線是為了防止失控的長時段作業;每週的限制避免你三天內就把整月額度燒光;每月的上限才是真正的天花板。
但還有第二層,幾乎沒人提到,而它其實才是最關鍵的:不是每個模型分到的預算都一樣。官方文件公布了每個模型的「usage」欄位,你會看到有些模型內含60美元的用量,有些只有15美元。團隊的解釋很坦誠:對大多數模型,他們談到了大量採購折扣和保留GPU容量的優惠,並把這份省下來的成本轉化為6倍的倍率。而對那些做不到的模型——因為太新,或者公開價格本身已經是折扣價——倍率就降到1.5倍。
這把Go的模型目錄分成了兩個等級:
60美元等級(6倍倍率): GLM-5.2、GLM-5.1、Kimi K2.7 Code、Kimi K2.6、MiMo-V2.5、MiniMax M3、MiniMax M2.7、Qwen3.7 Max、Qwen3.7 Plus、Qwen3.6 Plus、DeepSeek V4 Flash、Hy3。
15美元等級(1.5倍倍率): Grok 4.5、GPT 5.6 Luna、Kimi K3、MiMo-V2.5-Pro、Qwen3.8 Max、DeepSeek V4 Pro。
換算成實際請求次數,根據OpenCode公布的觀察用量模式估算:
| 模型 | 請求數/5小時 | 請求數/週 | 請求數/月 | 等級 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 31,650 | 79,050 | 158,150 | 60 |
| MiMo-V2.5 | 30,100 | 75,200 | 150,400 | 60 |
| Qwen3.7 Plus | 4,300 | 10,800 | 21,600 | 60 |
| Hy3 | 4,300 | 10,750 | 21,500 | 60 |
| MiniMax M2.7 | 3,400 | 8,500 | 17,000 | 60 |
| DeepSeek V4 Pro | 3,450 | 8,550 | 17,150 | 15 |
| Qwen3.6 Plus | 3,300 | 8,200 | 16,300 | 60 |
| MiMo-V2.5-Pro | 3,250 | 8,150 | 16,300 | 15 |
| MiniMax M3 | 3,200 | 8,000 | 16,000 | 60 |
| Kimi K2.7 Code | 1,350 | 3,380 | 6,750 | 60 |
| Kimi K2.6 | 1,150 | 2,880 | 5,750 | 60 |
| GLM-5.2 / GLM-5.1 | 880 | 2,150 | 4,300 | 60 |
| Qwen3.7 Max | 340 | 840 | 1,690 | 60 |
| GPT 5.6 Luna | 2,050 | 5,100 | 10,250 | 15 |
| Qwen3.8 Max | 160 | 400 | 810 | 15 |
| Grok 4.5 | 120 | 300 | 600 | 15 |
| Kimi K3 | 110 | 250 | 490 | 15 |
看這個落差:DeepSeek V4 Flash每月給你158,000次請求;Kimi K3只給你490次。在同一個10美元方案裡,便宜端和昂貴端之間的差距是320倍。任何把Go當成「永遠選最好的模型」的自助餐廳來用的人,第一天就會撞上5小時的限額。
而且要用正確的尺度來看這些高數字。一個真正的agentic任務——「幫這個endpoint加上JWT驗證,寫測試,更新文件」——不是一次請求。而是30到150個回合:讀檔案、提出diff、跑測試、看到失敗、修正、再跑一次。用這把尺來衡量,GLM-5.2每月4,300次請求,大約相當於每月30到100個中等規模的任務。對個人開發者或side project來說,這綽綽有餘。對四個人共用一個帳號的團隊來說就不夠了——而且事實上這根本不被允許:每個workspace只有一位成員能訂閱Go。
如果你想要的是只聚焦在Go的價格和限額、不涉及Zen或策略部分的拆解分析,我另外寫了一篇專文:OpenCode Go：價格、使用限額,以及2026年是否值得訂閱。
每回合的實際成本,拉回現實視角
要理解我後面提出的策略為什麼有效,不妨算一算在各個模型上,一個典型agentic回合要花多少錢。我用一個貼近現實且固定的用量模型——大約800個新輸入token、60,000個從快取讀取的token(也就是repo的上下文,這才是花費的大頭)、以及250個輸出token——並套用Zen公布的公開價格:
| 模型 | 每回合估算成本 | 每$1可跑的回合數 |
|---|---|---|
| GPT 5.6 Luna | $0.00166 | ~600 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.00186 | ~540 |
| MiniMax M3 | $0.0041 | ~240 |
| Kimi K2.7 Code | $0.0132 | ~76 |
| Claude Sonnet 5 | $0.0161 | ~62 |
| GLM-5.2 | $0.0178 | ~56 |
| Grok 4.5 | $0.0211 | ~47 |
| Claude Opus 5 | $0.0403 | ~25 |
| GPT 5.6 Sol | $0.0415 | ~24 |
| Claude Fable 5 | $0.0805 | ~12 |
此為根據上述用量模型和Zen文件公布價格所做的估算(在Go方案內,部分模型的實際單價還更便宜)。你的實際消耗會因repository大小和快取利用率而有所不同。
一眼就能看出來,前沿模型和「工兵」模型之間的差距不是30%,也不是兩倍:同樣一個回合,Claude Fable 5的成本超過GPT 5.6 Luna或DeepSeek V4 Flash的四十多倍,而在Go方案裡,這個差距還會被進一步拉大。這裡就出現了一個不太舒服的問題:那150個「讀檔案、套diff、跑測試」的回合,真的需要世界上最強的模型嗎?
幾乎不需要。真正需要最強模型的,是「該建什麼、該怎麼建」這個決策本身。而那個決策只需要五到十個回合,不是一百五十個。
我的建議:把設計和執行分開
這是整篇文章的核心。經過相當多的試錯之後,我的工作流程是這樣的:用Claude或Grok定義規格,用OpenCode Go執行規格。
我個人主要用Claude——架構性決策用Opus 5,比較常規的規格用Sonnet 5——需要不同視角的第二意見,或需要模型直接了當不討好人的時候就用Grok。如果Codex是你的慣用工具,拿來做這個階段效果一樣好;重點不在品牌,而在角色分工。
這個邏輯和任何嚴謹的敏捷方法論是一致的:精煉(refinement)和執行是兩種不同的活動,成本和風險特徵也不同。沒有人會讓架構師去寫單元測試,也沒有人會讓junior去決定資料模型。當你把這兩件事塞進同一段和前沿模型的對話裡時,你等於是用架構師的價錢,連續好幾個小時做著執行層級的工作。
為什麼這在技術上站得住腳
一個負責執行的模型不需要創造力,它需要的是服從和能力。如果規格寫得好——寫清楚要動哪些檔案、要遵守什麼契約、要涵蓋哪些邊界情況、成功與否如何驗證——那麼這個任務就不再是「設計這個」,而變成「把這個轉譯成程式碼並驗證」。像GLM-5.2或Kimi K2.7 Code這樣的模型,做這件事完全遊刃有餘。
反過來,如果規格寫得差,執行模型就會開始自由發揮。這正是大家得出「開放模型不好用」這種結論的地方。不是它們不好用,是你要求它們同時做兩份工作,卻只付了一份的錢。
具體的工作流程,一步一步來
1. 和Claude或Grok進行設計對話。 這時候還不寫程式碼。描述問題、商業脈絡和限制條件。明確要求它在提出方案之前先問你問題。這個階段你會花掉一個昂貴模型的5到15個回合,而這是整個流程裡投資報酬率最高的幾個回合。
2. 把規格產出成一份檔案。 要求輸出markdown格式,至少包含這些結構:目標、脈絡(現況是什麼)、明確的範圍、明確排除在範圍外的部分、要動的檔案、契約與介面、邊界情況、可驗證的驗收標準,以及驗證計畫。存進repo裡,例如specs/2026-08-12-auth-jwt.md。讓它活在git裡是重點的一部分:這既是文件,也是可追溯性。
3. 拆成原子任務。 讓規格裡的每個任務,都是agent能夠明確完成並驗證的東西。如果某個任務中途需要一個產品層面的決策,那它就還沒準備好被執行;回到第1步。
4. 用OpenCode Go執行。 在repo裡打開OpenCode,指向那份規格,讓「工兵」模型去做。我預設的分工是:主要實作用GLM-5.2或Kimi K2.7 Code,機械性任務(重新命名、遷移語法、生成重複性測試、更新import)用MiniMax M3或DeepSeek V4 Flash。
5. 只在真的需要時,才交給昂貴模型審查。 如果測試都過了,diff也清楚易讀,就不需要。如果哪裡感覺不對勁,把diff拿給Claude或Grok,附上一個具體的問題。這是三個回合,不是三十個。
一份可執行規格的範例
# Spec: 公開搜尋endpoint的Rate limiting
## 目標
防止`GET /api/search`endpoint被濫用,目前這個endpoint沒有任何保護。
## 脈絡
- 已有Express 4 + Redis,位於`src/lib/redis.ts`
- 認證middleware位於`src/middleware/auth.ts`(要模仿的模式)
- 目前還沒有middleware的測試
## 範圍
- 可重用的`rateLimit` middleware,依路由可設定
- 只套用到`GET /api/search`
- Redis滑動視窗,每個IP每60秒60次請求
- 回傳429,並附上`Retry-After` header
## 不在範圍內
- 針對已登入使用者的rate limiting(第二階段)
- 指標儀表板
- 修改搜尋演算法
## 檔案
- 新增:`src/middleware/rateLimit.ts`
- 新增:`src/middleware/__tests__/rateLimit.test.ts`
- 修改:`src/routes/search.ts`(只新增middleware)
## 契約
```ts
rateLimit(opts: { windowMs: number; max: number; keyPrefix: string }): RequestHandler
邊界情況
- Redis掛掉 → 放行請求並記錄warning(fail-open)
- request中沒有IP → 使用
req.socket.remoteAddress,如果還是沒有,就不限制 - 時鐘:使用伺服器的
Date.now(),不用client端的timestamp
驗收標準
- 60秒內60次請求都通過;第61次回傳429
-
Retry-Afterheader帶有距離重置的秒數 - Redis掛掉時測試仍然是綠燈
-
npm test和npm run lint都是綠燈 - 「檔案」清單以外的檔案都沒有被修改
驗證
執行npm test -- rateLimit和npm run lint。
像這樣的規格,GLM-5.2毫不費力就能執行完,大概25到40個回合。以每回合約0.014美元的Go預算計算,約莫花掉你每月60美元額度裡的半美元。你每個月可以做超過一百次這樣的事。
## 依需求和複雜度選擇AI
這是最能省錢、也最能省下挫折感的習慣,卻也是最少人培養的一個。在打開任何對話視窗之前,正確的問題不是「哪個模型最好」,而是「這是什麼類型的工作」。
我把它分成四個層級來想。
**第0級——機械性工作。** 重新命名變數、把一種格式轉成另一種、生成樣板程式碼、翻譯設定檔、依照已建立好的模式寫重複性測試。沒有任何決策要做。用最便宜的就好:DeepSeek V4 Flash、MiMo-V2.5、GPT 5.6 Luna。如果結果不對,馬上就能看出來,重試也幾乎不花錢。
**第1級——有指引的實作。** 有清楚的規格,需要把它轉成能編譯、能通過測試、符合專案慣例的程式碼。需要真正的能力,但不需要產品層面的判斷。GLM-5.2、Kimi K2.7 Code、MiniMax M3、Qwen3.7 Plus住在這一層。這是實際寫程式工作的70%,也正是Go的主戰場。
**第2級——有限範圍內的設計。** 需要做一些決定,但都在一個已知的框架內:這張表要怎麼建模、這個case要用什麼pattern、這個模組要怎麼結構化。門檻在這裡拉高:Grok 4.5、Claude Sonnet 5、GPT 5.6 Terra。回合數不多,所以即使單價較高,對帳單的影響也比你想像中小。
**第3級——有後果的決策。** 架構、遷移策略、技術選型、分析一個令人困惑的事故——任何一個出錯就要付出數週代價的事。毫不猶豫上前沿模型:Claude Opus 5、Claude Fable 5、GPT 5.6 Sol、Gemini 3.1 Pro。這裡值得奢侈一下,拿第二意見來對照:把同一個問題丟給兩個不同家族的模型,再比較結果。如果兩者一致,你得到一個相對可靠的訊號;如果兩者分歧,你就正好找到了那個必須自己動腦思考的關鍵點。
總結一切的原則是:**貴的模型決策,便宜的模型執行。** 而同樣重要的推論是:如果你發現自己在同一個任務的第八十個回合還在用前沿模型,那代表設計階段的某個環節出了問題。回去改規格。
有個值得說清楚的細節,因為它觸及了這整件事比較哲學的一面。「永遠用最好的模型」這種誘惑,不是經濟層面的,而是心理層面的:那樣感覺比較安心。但這種安心感是有真實代價的,而且不只是帳單上的代價。當你把一切都交給最有能力的模型時,你就不再區分哪些決策重要、哪些不重要。強迫自己在選工具之前先對任務分類,本質上是一種訓練判斷力的練習。而判斷力,正是唯一無法外包的東西。
## 十個實用技巧,把Go方案榨乾
**1. 把預設模型設成工兵模型,而不是貴的那個。** 在你的`opencode.json`裡,把`opencode-go/glm-5.2`或`opencode-go/kimi-k2.7-code`設為主要模型。往上升級應該是一個有意識的動作,而不是預設狀態。
**2. 用OpenCode的agent系統,依角色分配不同模型。** OpenCode允許你定義不同的agent,搭配不同的模型。一個用能力強的模型、只讀取和提案的`plan` agent,搭配一個用便宜模型、負責執行的`build` agent。這就是本文的工作流程,自動化版本。
**3. 在repo根目錄寫一份`AGENTS.md`。** 慣例、測試指令、資料夾結構、哪些東西不能動。裡面寫的每一件事,都是工兵模型不用再猜的一件事,而猜測正是最耗回合數的元凶。
**4. 善用快取。** 每回合成本的大頭是快取讀取,而不是新token。針對同一個上下文的長時段對話,單回合成本遠比為每個小任務都開新session來得便宜。把相關的工作集中在一起做。
**5. 盯緊5小時的限額,而不是月度限額。** 真正會咬你一口的天花板,是每5小時12美元那道。如果你要進行一場密集的session,先用便宜模型開場,把貴的留到卡關時再用。
**6. 只有在你有Zen餘額、也清楚原因時才開啟「Use balance」。** 這是逃生閥:當Go額度用完時,它會繼續消耗你的按量計費餘額,而不是直接卡住。在deadline前很有用,但如果你開著不管,也很危險。
**7. Zen的免費模型,在Go用完之後仍然在那裡。** 有一份處於免費期的模型清單(DeepSeek V4 Flash Free、MiMo-V2.5 Free、Hy3 Free、Nemotron、LongCat等)。要注意小字條款:免費期間的資料可能被用來改進模型。不要拿去用在機密程式碼上。
**8. 在放進客戶程式碼之前,先查一下隱私權那張表。** 在Go裡,大多數模型的資料保留是0天,但Grok 4.5和GPT 5.6 Luna會保留30天。如果你處理的是NDA底下的程式碼,那一欄比基準測試分數更重要。
**9. 就算用Go,也保留一份有餘額的Zen帳戶。** 10美元的Go加上20美元的Zen餘額,能讓你兩邊的好處兼得:實務上近乎無限的執行量,加上在決策真正需要時,隨時能用到前沿模型。這加起來仍然比單一個高階訂閱方案便宜。
**10. 量測。** OpenCode的控制台會顯示你的用量。一個月裡每週看一次,你會發現80%的花費來自兩三種任務類型。那些就是該轉移給便宜模型、或者更好——用一份可重複使用的規格自動化掉的部分。
## 搭配這個工作流程的實用工具
**OpenCode**(`opencode.ai`)是基礎:TUI、CLI、伺服器模式、IDE整合、支援MCP和Agent Skills。一行指令即可安裝,支援macOS、Linux,以及透過WSL的Windows。
**TUI裡的`/connect`指令**是你接上Go或Zen的方式:它會要求你輸入從`opencode.ai/auth`控制台複製的API key,再用`/models`查看可用的模型目錄。在你的設定裡,模型ID會帶供應商前綴:Go用`opencode-go/kimi-k3`,Zen用`opencode/gpt-5.6-sol`。
**Claude Code、Codex CLI或Grok**用於設計階段。用哪個都行,重點是規格對話要發生在和執行不同的地方,哪怕只是為了不要把上下文混在一起。
**一個在git裡受版本控制的`specs/`目錄。** 聽起來不起眼,卻是這套方法一半的價值所在。規格會累積、會被重複使用、會變成範本,而且——這才是好處所在——會變成任何後來加入的人或agent最好的上手資料。
**MCP servers**用來給agent真實的上下文:存取你的資料庫、你的任務管理系統、你的文件。一個有上下文的agent需要的回合數更少,而回合數越少,消耗的預算也越少。
**Go的直接endpoint**,如果你想在它之上建構點什麼的話。`https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions`與OpenAI SDK相容,部分模型還在`/v1/messages`提供Anthropic格式。你可以在自己的腳本裡使用Go訂閱,不只限於TUI。
## Go方案不是答案的時候
出於誠實,以下三種情境我不會推薦這個方案。
如果你的工作大多屬於第3級——架構顧問、研究、分析——Go對你幫助不大,因為價值恰恰在於它沒包含的那些模型。乾脆按量付費用Zen就好。
如果你們是一個團隊,Go沒辦法擴展:每個workspace只有一位成員能訂閱。對團隊來說,正確的路是用一個Zen workspace,依成員設定花費限額,依角色啟用不同模型。
如果你的程式碼有嚴格的機密性要求,逐一檢查資料保留那張表,並考慮用BYOK搭配一個你已有合約關係的供應商。10美元很便宜,但還不夠便宜到讓你跳過這個考量。
## 結語
在這個工作流程用了好幾個月之後,我得出的結論其實跟OpenCode本身無關。它關乎我們整體上怎麼看待AI的花費:我們還是在買工具,而我們真正該做的是設計流程。
如果執行端拿到的是清楚的指示,每個月10美元能做非常多事;如果你把它當成思考的替代品,那10美元就做不了什麼。Go方案本身不會讓你自動變得更有生產力;它會——透過它的限額設計——逼你去決定什麼值得用貴的模型,什麼不值得。而這種紀律,看似是一種限制,最後卻正是讓工作成果變好的原因。
用你付得起的最好模型定義規格。用扛得住任務的最便宜模型執行它。把規格存進git。重複這個循環。
> **🎁 從5美元免費額度開始**
> 在付全額訂閱費之前,[透過這個連結註冊OpenCode Go](https://opencode.ai/go?ref=3CCYJM1AA3),取得**直接抵扣使用限額的5美元額度**。這是在承諾按月付費之前,測試本文工作流程是否適合你的最便宜方式。
## 常見問題
### OpenCode Go會取代Claude Code或Codex嗎?
不會,也不應該。Go是一個用開放模型執行任務的方案。Claude Code和Codex在設計階段、以及需要判斷力的任務上,仍然更勝一籌。這篇文章的主張是把兩者搭配使用,而不是二選一。
### 我可以同時擁有Go和Zen嗎?
可以,而且這正是我的建議。Go用固定預算涵蓋執行工作;Zen則讓你能隨時存取前沿模型。此外你還可以開啟「Use balance」選項,讓Go在額度用完時轉用你的Zen餘額,而不是直接卡住。
### 10美元方案裡到底裝得下多少個實際任務?
要看是哪個模型。以GLM-5.2(每月4,300次請求)搭配30到150回合的任務來算,大約是每月30到100個中等規模任務。用DeepSeek V4 Flash的話,對個人使用來說幾乎是無限量。
### 為什麼Grok 4.5在Go裡每月只有600次請求?
因為不是每個模型分到的預算都一樣。大多數模型內含60美元用量(6倍倍率),但少數幾個——Grok 4.5、Kimi K3、GPT 5.6 Luna、Qwen3.8 Max、DeepSeek V4 Pro和MiMo-V2.5-Pro——只有15美元(1.5倍倍率),因為團隊還沒能就這些模型談到折扣。
### 用完限額之後會怎樣?
你可以繼續使用目錄裡的免費模型,或開啟「Use balance」轉用你的Zen餘額。你也可以等5小時的時間窗重置。
### OpenCode Go適合團隊使用嗎?
不算直接適合:每個workspace只有一位成員能訂閱。對團隊來說,可行的路是使用Zen workspace,搭配角色設定、依成員設定花費限額,以及控制啟用哪些模型。
### 我的資料會被拿去訓練模型嗎?
在Go的模型上不會。幾乎所有模型的資料保留都是0天,唯一的例外是Grok 4.5和GPT 5.6 Luna(30天,基於供應商的濫用防範政策)。Zen上處於免費期的模型則不同,那些模型的資料確實可能被用來改進模型。
## 延伸閱讀
如果你只想看價格、限額,以及我單獨使用OpenCode Go的經驗,不涉及Zen或規格策略的部分:[OpenCode Go：價格、使用限額,以及2026年是否值得訂閱](/zh-hant/blogs/technology/opencode-go-precio-limites-opinion)。
如果你對AI編程供應商更完整的全貌有興趣,不只限於OpenCode:[為什麼2026年你不應該再只依賴單一AI供應商來編程](/zh-hant/blogs/technology/diversificar-proveedores-ia)。
## 參考來源
- [OpenCode Go — 官方文件](https://opencode.ai/docs/go/)
- [OpenCode Zen — 官方文件](https://opencode.ai/docs/zen/)
- [OpenCode Go — 產品頁面](https://opencode.ai/go)
- [OpenCode Zen — 產品頁面](https://opencode.ai/zen)
- [OpenCode — 一般文件](https://opencode.ai/docs/)
*價格、模型與限額於2026年8月12日核實。OpenCode的模型目錄經常變動,做出購買決定前請查閱官方文件。*
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