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## 概述

OpenCode 提供 Go 订阅与 Zen 按量付费两种消费模式，并有一批免费限免模型。本文整理各模式的计费方式、模型单价、请求量估算与省钱建议，数据来自 OpenCode 官方文档（2026 年 8 月）。模型与价格可能随官方调整而变化。

## 一、消费体系总览

| 模式 | 计费方式 | 说明 |
|------|----------|------|
| **Go 订阅** | 月费 $10，按美元额度扣除 | 包含约 $60 额度（6 倍回报） |
| **Zen 按量付费** | 按 token 实际消耗扣费 | 充值余额，用多少扣多少 |
| **免费模型** | 不扣费 | 限免活动，有次数/频率限制 |

## 二、Go 订阅消费规则

### 基础信息

* **月费**：$10（首月 $5 优惠，不定期）
* **额度目标**：$10 月费对应约 $60 的 token 消费额度（6 倍回报）
* **可选**：启用 `Use balance` 后，额度用尽可自动切换到 Zen 余额

### 额度周期限制

| 周期 | 额度上限 |
|------|----------|
| 5 小时 | $12 |
| 每周 | $30 |
| 每月 | $60 |

### Token 计算方式

```text
消耗金额 = (输入 token 数 x 输入单价 + 输出 token 数 x 输出单价 + 缓存读取数 x 缓存单价) / 1,000,000
```

不同模型单价不同，便宜模型能打更多次。

## 三、各模型 Token 单价（每 1M tokens）

### Go 订阅模型

| 模型 | Input | Output | Cached Read | Cached Write |
|------|-------|--------|-------------|--------------|
| Kimi K3 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | - |
| Grok 4.6 (<=200K) | $2.00 | $6.00 | $0.50 | - |
| Grok 4.6 (>200K) | $4.00 | $12.00 | $1.00 | - |
| Qwen3.8 Max | $2.00 | $6.00 | $0.25 | $2.50 |
| Qwen3.7 Max | $2.50 | $7.50 | $0.50 | $3.125 |
| GLM-5.3 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - |
| GLM-5.2 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - |
| GLM-5.1 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | - |
| Kimi K2.7 Code | $0.95 | $4.00 | $0.19 | - |
| Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 | $0.16 | - |
| Qwen3.6 Plus (>256K) | $2.00 | $6.00 | $0.20 | $2.50 |
| Qwen3.7 Plus (>256K) | $1.20 | $4.80 | $0.12 | $1.50 |
| DeepSeek V4 Pro (Peak) | $1.32 | $3.96 | $0.044 | - |
| DeepSeek V4 Pro (Off-Peak) | $0.66 | $1.98 | $0.022 | - |
| Hy4 preview | $0.834 | $2.501 | $0.042 | - |
| MiMo-V2.5-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.003625 | - |
| GPT 5.6 Luna (>272K) | $0.40 | $1.80 | $0.04 | $0.50 |
| GPT 5.6 Luna (<=272K) | $0.20 | $1.20 | $0.02 | $0.25 |
| Qwen3.6 Plus (<=256K) | $0.50 | $3.00 | $0.05 | $0.625 |
| Qwen3.7 Plus (<=256K) | $0.40 | $1.60 | $0.04 | $0.50 |
| LongCat-2.0 | $0.30 | $1.20 | $0.006 | - |
| MiniMax M3 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | - |
| MiniMax M2.7 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 |
| DeepSeek V4 Flash (Peak) | $0.44 | $1.32 | $0.014 | - |
| DeepSeek V4 Flash (Off-Peak) | $0.22 | $0.66 | $0.007 | - |
| Hy3 | $0.14 | $0.58 | $0.035 | - |
| GLM-5.3-Flash | $0.15 | $0.50 | $0.03 | - |
| Qwen3.8 Flash | $0.15 | $0.47 | $0.016 | $0.20 |
| MiMo-V2.5 | $0.14 | $0.28 | $0.0028 | - |
| Muse Spark 1.2 Contributor | $0.10 | $0.20 | $0.002 | - |

### Zen 免费模型

| 模型 | Input | Output | 说明 |
|------|-------|--------|------|
| Big Pickle | Free | Free | 限免，数据可能用于训练 |
| MiMo-V2.5 Free | Free | Free | 限免，数据可能用于训练 |
| Ling 3.0 Flash Fin Free | Free | Free | 限免 |
| Nemotron 3 Ultra Free | Free | Free | NVIDIA 免费端点，Trial 用途 |
| Nemotron 3.5 Lightning Free | Free | Free | NVIDIA 免费端点，Trial 用途 |
| Muse Spark 1.2 Contributor Free | Free | Free | 限免，Meta 用于训练 |

## 四、每 5 小时可请求数（排序）

按官方估算基准（典型请求模式）：

| 排名 | 模型 | 5h 请求数 | 周请求数 | 月请求数 |
|------|------|----------|---------|---------|
| 1 | Muse Spark 1.2 Contributor | 45,300 | 113,300 | 226,600 |
| 2 | MiMo-V2.5 | 30,100 | 75,200 | 150,400 |
| 3 | LongCat-2.0 | 11,400 | 28,600 | 57,200 |
| 4 | DeepSeek V4 Flash | 7,600 | 18,900 | 37,800 |
| 5 | Qwen3.8 Flash | 5,400 | 13,500 | 27,000 |
| 6 | Hy3 | 4,300 | 10,750 | 21,500 |
| 7 | Qwen3.7 Plus | 4,300 | 10,800 | 21,600 |
| 8 | MiMo-V2.5-Pro | 3,250 | 8,150 | 16,300 |
| 9 | MiniMax M2.7 | 3,400 | 8,500 | 17,000 |
| 10 | MiniMax M3 | 3,200 | 8,000 | 16,000 |
| 11 | GPT 5.6 Luna | 2,050 | 5,100 | 10,250 |
| 12 | GLM-5.3-Flash | 1,580 | 3,950 | 7,900 |
| 13 | Kimi K2.7 Code | 1,350 | 3,380 | 6,750 |
| 14 | Hy4 preview | 1,350 | 3,380 | 6,770 |
| 15 | Kimi K2.6 | 1,150 | 2,880 | 5,750 |
| 16 | DeepSeek V4 Pro | 1,050 | 2,600 | 5,200 |
| 17 | GLM-5.2 | 880 | 2,150 | 4,300 |
| 18 | GLM-5.1 | 880 | 2,150 | 4,300 |
| 19 | Qwen3.7 Max | 340 | 840 | 1,690 |
| 20 | GLM-5.3 | 220 | 540 | 1,080 |
| 21 | Qwen3.8 Max | 160 | 400 | 810 |
| 22 | Grok 4.6 | 169 | 423 | 845 |
| 23 | Kimi K3 | 110 | 250 | 490 |

### 消费等级（从省到费）

```text
最省                                          最费
Muse 1.2 > MiMo-V2.5 > LongCat-2.0 > DeepSeek V4 Flash > Qwen3.8 Flash
> Hy3 > Qwen3.7 Plus > MiMo-V2.5-Pro > MiniMax M3 > Kimi K2.6/2.7
> DeepSeek V4 Pro > GLM-5.2/5.1 > GPT 5.6 Luna > GLM-5.3-Flash
> GLM-5.3 > Qwen3.7 Max > Qwen3.8 Max > Grok 4.6 > Kimi K3
```

## 五、影响消费的关键因素

### 上下文长度

* 上下文越长，输入 token 数越多，消耗越大
* 部分模型在超长上下文时单价翻倍（Grok 4.6、GPT 5.6 Luna、Qwen3.6/3.7 Plus、DeepSeek V4 Pro/Flash）

### 高峰/低谷（DeepSeek 专属）

| 时段 | 类型 |
|------|------|
| 01:00-04:00 UTC、06:00-10:00 UTC（周一至周五） | Peak（高价） |
| 其他时段 + 周末 | Off-Peak（低价） |

### 缓存命中

* **Cached Read**：相同上下文再次请求时，缓存部分按更低价计费
* **Cached Write**：首次缓存写入时按较低价计费
* 缓存命中率越高，实际消费越低

### 模型选择

* 同一任务用便宜模型（如 MiMo-V2.5）比贵模型（如 Kimi K3）消耗低几十倍
* 贵模型不一定适合所有任务，轻量任务选便宜模型更划算

## 六、消费管理

### 查看用量

```text
opencode    # 在 TUI 中运行
/connect    # 连接账户
/auth       # 登录查看详细用量
```

### 设置月度限额

在 Zen 控制台中设置整月用量上限，到上限后自动停止消费。

### 省钱建议

1. **默认用便宜模型**：日常编码用 MiMo-V2.5、LongCat-2.0 等
2. **复杂任务切贵模型**：重度重构/架构时用 Kimi K3、Qwen3.8 Max
3. **利用缓存**：保持上下文一致性，提高 Cached Read 命中率
4. **选对时段**：DeepSeek 模型在 Off-Peak 时段半价
5. **Go 额度用完**：用 Zen 免费模型继续工作

## 七、模型总览

OpenCode 支持的全部模型及厂商：

| # | 模型 | 厂商（官网链接） |
| --- | --- | --- |
| 1 | minimax-m3 | [MiniMax 海螺](https://www.minimaxi.com/) |
| 2 | minimax-m2.7 | [MiniMax 海螺](https://www.minimaxi.com/) |
| 3 | minimax-m2.5 | [MiniMax 海螺](https://www.minimaxi.com/) |
| 4 | kimi-k3 | [月之暗面 Kimi](https://platform.kimi.com/) |
| 5 | kimi-k2.7-code | [月之暗面 Kimi](https://platform.kimi.com/) |
| 6 | kimi-k2.6 | [月之暗面 Kimi](https://platform.kimi.com/) |
| 7 | kimi-k2.5 | [月之暗面 Kimi](https://platform.kimi.com/) |
| 8 | longcat-2.0 | [美团 Meituan](https://github.com/meituan) |
| 9 | glm-5.3 | [智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) |
| 10 | glm-5.3-flash | [智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) |
| 11 | glm-5.2 | [智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) |
| 12 | glm-5.1 | [智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) |
| 13 | glm-5 | [智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) |
| 14 | deepseek-v4-pro | [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) |
| 15 | deepseek-v4-flash | [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) |
| 16 | deepseek-v4-flash-vision-exp | [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) |
| 17 | qwen3.8-max | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 18 | qwen3.8-flash | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 19 | qwen3.7-max | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 20 | qwen3.7-plus | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 21 | qwen3.6-plus | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 22 | qwen3.5-plus | [阿里云通义 Qwen](https://www.alibabacloud.com/) |
| 23 | mimo-v2.5-pro | [小米 Xiaomi](https://github.com/XiaomiMiMo) |
| 24 | mimo-v2.5 | [小米 Xiaomi](https://github.com/XiaomiMiMo) |
| 25 | mimo-v2-omni | [小米 Xiaomi](https://github.com/XiaomiMiMo) |
| 26 | mimo-v2-pro | [小米 Xiaomi](https://github.com/XiaomiMiMo) |
| 27 | hy4-preview | [腾讯混元 Tencent Hunyuan](https://hunyuan.tencent.com/) |
| 28 | hy3 | [腾讯混元 Tencent Hunyuan](https://hunyuan.tencent.com/) |
| 29 | hy3-preview | [腾讯混元 Tencent Hunyuan](https://hunyuan.tencent.com/) |
| 30 | gpt-5.6-luna | [OpenAI](https://openai.com/) |
| 31 | grok-4.6 | [xAI](https://x.ai/) |
| 32 | grok-4.5 | [xAI](https://x.ai/) |
| 33 | muse-spark-1.3-contributor | [Meta](https://ai.meta.com/) |
| 34 | muse-spark-1.2-contributor | [Meta](https://ai.meta.com/) |
| 35 | omen-alpha | 暂未公开（疑为[智谱 Zhipu](https://www.zhipuai.cn/) GLM 系，未实锤） |

> \[!NOTE]
> 数据来源：OpenCode 官方文档，2026 年 8 月。模型和价格可能随官方调整而变化。详见：<https://opencode.ai/docs/go/> 与 <https://opencode.ai/docs/zen/>。