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title: Go
description: 低成本的开源编程模型订阅服务。
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import config from "../../../../config.mjs"
export const console = config.console
export const email = `mailto:${config.email}`

OpenCode Go 是一项**每月 10 美元的低成本订阅服务**,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。

它主要面向国际用户,并提供稳定的全球访问。

---

## 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 让你能够以**每月 10 美元**的价格访问这些模型。

---

## 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:

- **Grok 4.6**
- **GLM-5.3-Flash**
- **GLM-5.3**
- **GLM-5.2**
- **GLM-5.1**
- **GPT 5.6 Luna**
- **Kimi K3**
- **Kimi K2.7 Code**
- **Kimi K2.6**
- **LongCat-2.0**
- **MiMo-V2.5**
- **MiMo-V2.5-Pro**
- **MiniMax M3**
- **MiniMax M2.7**
- **Muse Spark 1.3 Contributor** ([仅限部分地区](https://ai.developer.meta.com/legal/geographic-use-policy))
- **Muse Spark 1.2 Contributor** ([仅限部分地区](https://ai.developer.meta.com/legal/geographic-use-policy))
- **Qwen3.8 Max**
- **Qwen3.8 Flash**
- **Qwen3.7 Max**
- **Qwen3.7 Plus**
- **Qwen3.6 Plus**
- **DeepSeek V4.1 Flash**
- **DeepSeek V4 Pro**
- **DeepSeek V4 Flash**
- **DeepSeek V4 Flash Vision Exp**
- **Hy4 preview**
- **Hy3**

随着我们进行测试和添加新模型,该列表可能会发生变化。

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## 可以在哪里使用?

OpenCode Go 适用于 [OpenCode](https://opencode.ai) 以及其他会产生类似请求的编程 Agent。

我们会监控流量,以识别影响其他用户体验的滥用行为。

你的客户端应当:

1. 发送典型的编程 Agent 流量。
2. 使用自身专属的 user agent 标识(例如 `my-coding-agent/1.0`),而不是通用的 SDK 或 HTTP 库名称。
3. 为每段对话在 `x-opencode-session` 请求头中发送稳定的会话 ID,以便我们优化路由和提示词缓存。

### 已验证的客户端

除 OpenCode 外,以下客户端已通过验证,能够正常使用 OpenCode Go。但我们无法保证它们未来仍能正常使用。

| 客户端            | 会话支持                                                                                                                                                                                                                    |
| ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Hermes**        | 包含 [PR #101864](https://github.com/NousResearch/hermes-agent/pull/101864) 的构建版本会在主要和辅助 OpenCode 请求中发送该请求头。此修复在 v0.21.0 发布后才合并,因此 v0.21.0 本身并不包含该修复。                          |
| **Claude Code**   | Go 能识别其原生会话请求头,无需额外封装来添加自定义请求头。                                                                                                                                                                 |
| **Codex**         | Go 能识别其原生会话请求头。某些版本和代理配置仍会遗漏该请求头;转发请求时请保留会话请求头。                                                                                                                                 |
| **ZCode**         | Go 能识别其原生会话请求头。我们[请求支持 `x-opencode-session` 的 issue](https://github.com/zai-org/feedback/issues/492) 仍处于开放状态,但已不再需要发送这一特定请求头。                                                    |
| **Pi**            | 当前构建版本会为 OpenCode 发送会话信息。请更新旧版安装。                                                                                                                                                                    |
| **jcode**         | 请更新至 **v0.81.6 或更高版本**,其中包含[会话请求头修复](https://github.com/1jehuang/jcode/issues/1167)。                                                                                                                  |
| **Kilo Code CLI** | 包含 [PR #13752](https://github.com/Kilo-Org/kilocode/pull/13752) 的构建版本恢复了 OpenCode 会话请求头。此修复仅适用于 CLI,不适用于 VS Code 扩展。参见 [issue #13723](https://github.com/Kilo-Org/kilocode/issues/13723)。 |

### 已知存在问题的客户端

在我们调查的版本中,以下客户端缺少会话支持,或支持不完整。相关报告链接可用于跟踪修复进展和临时解决方案。

| 客户端                  | 状态与跟踪                                                                                                                                                                                           |
| ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **DeepSeek Harness**    | 某些模型调用路径会传递会话信息,但其他路径中缺失。我们能识别其原生请求头;剩余工作是在所有适配器中发送该请求头。参见[讨论 #5495](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/discussions/5495)。 |
| **GitHub Copilot Chat** | [VS Code issue #334186](https://github.com/microsoft/vscode/issues/334186) 已提出自动发送会话请求头的支持请求。                                                                                      |
| **Kimi Code**           | [issue #3506](https://github.com/MoonshotAI/kimi-code/issues/3506) 已提出自动发送会话请求头的支持请求。                                                                                              |
| **MiMo Code**           | [Issue #2317](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Code/issues/2317) 已有拟议修复 [PR #2327](https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Code/pull/2327),但尚未合并。                                          |

## 使用限制

使用限制以每月美元金额定义。下表列出了每个模型的每月限制和 token 成本。

每个模型都有以下使用限制:5 小时 — 每月限制的 20%;每周 — 50%;每月 — 100%。

例如,如果某个模型的每月限制为 $60,你最多可以使用:

- **5 小时限制** — $12 的使用额度
- **每周限制** — $30 的使用额度
- **每月限制** — $60 的使用额度

Token 价格按每 1M tokens 列示。

| 模型                                    | 输入   | 输出   | 缓存读取  | 缓存写入 | 每月限制                                                |
| --------------------------------------- | ------ | ------ | --------- | -------- | ------------------------------------------------------- |
| GLM-5.3-Flash                           | $0.15  | $0.50  | $0.03     | -        | **$60**                                                 |
| GLM-5.3                                 | $1.40  | $4.40  | $0.26     | -        | **$15**                                                 |
| GLM-5.2                                 | $1.40  | $4.40  | $0.26     | -        | **$60**                                                 |
| GLM-5.1                                 | $1.40  | $4.40  | $0.26     | -        | **$60**                                                 |
| Kimi K3                                 | $3.00  | $15.00 | $0.30     | -        | **$15**                                                 |
| Kimi K2.7 Code                          | $0.95  | $4.00  | $0.19     | -        | **$60**                                                 |
| Kimi K2.6                               | $0.95  | $4.00  | $0.16     | -        | **$60**                                                 |
| LongCat-2.0                             | $0.30  | $1.20  | $0.006    | -        | **$60**                                                 |
| MiMo V2.5                               | $0.14  | $0.28  | $0.0028   | -        | **$60**                                                 |
| MiMo V2.5 Pro                           | $0.435 | $0.87  | $0.003625 | -        | **$15**                                                 |
| MiniMax M3                              | $0.30  | $1.20  | $0.06     | -        | **$60**                                                 |
| MiniMax M2.7                            | $0.30  | $1.20  | $0.06     | $0.375   | **$60**                                                 |
| MiniMax M2.5                            | $0.30  | $1.20  | $0.06     | $0.375   | **$60**                                                 |
| Muse Spark 1.3 Contributor              | $0.10  | $0.20  | $0.002    | -        | **$60**                                                 |
| Muse Spark 1.2 Contributor              | $0.10  | $0.20  | $0.002    | -        | **$60**                                                 |
| Qwen3.8 Max                             | $2.00  | $6.00  | $0.25     | $2.50    | **$15**                                                 |
| Qwen3.8 Flash                           | $0.15  | $0.47  | $0.016    | $0.20    | **$30**                                                 |
| Qwen3.7 Max                             | $2.50  | $7.50  | $0.50     | $3.125   | **$30**                                                 |
| Qwen3.7 Plus (≤ 256K tokens)            | $0.40  | $1.60  | $0.04     | $0.50    | **$60**                                                 |
| Qwen3.7 Plus (> 256K tokens)            | $1.20  | $4.80  | $0.12     | $1.50    | **$60**                                                 |
| Qwen3.6 Plus (≤ 256K tokens)            | $0.50  | $3.00  | $0.05     | $0.625   | **$60**                                                 |
| Qwen3.6 Plus (> 256K tokens)            | $2.00  | $6.00  | $0.20     | $2.50    | **$60**                                                 |
| DeepSeek V4.1 Flash (Off-Peak)          | $0.15  | $0.60  | $0.003    | -        | ~~$15~~ **$60**<br /><small>4x · 9 月 20 日结束</small> |
| DeepSeek V4.1 Flash (Peak)              | $0.30  | $1.20  | $0.006    | -        | ~~$15~~ **$60**<br /><small>4x · 9 月 20 日结束</small> |
| DeepSeek V4 Pro (Off-Peak)              | $0.66  | $1.98  | $0.022    | -        | **$15**                                                 |
| DeepSeek V4 Pro (Peak)                  | $1.32  | $3.96  | $0.044    | -        | **$15**                                                 |
| DeepSeek V4 Flash (Off-Peak)            | $0.15  | $0.60  | $0.003    | -        | **$30**                                                 |
| DeepSeek V4 Flash (Peak)                | $0.30  | $1.20  | $0.006    | -        | **$30**                                                 |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp (Off-Peak) | $0.15  | $0.60  | $0.003    | -        | **$15**                                                 |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp (Peak)     | $0.30  | $1.20  | $0.006    | -        | **$15**                                                 |
| Hy4 preview                             | $0.834 | $2.501 | $0.042    | -        | **$30**                                                 |
| Hy3                                     | $0.14  | $0.58  | $0.035    | -        | **$60**                                                 |
| Grok 4.6 (≤ 200K tokens)                | $2.00  | $6.00  | $0.50     | -        | **$15**                                                 |
| Grok 4.6 (> 200K tokens)                | $4.00  | $12.00 | $1.00     | -        | **$15**                                                 |
| GPT 5.6 Luna (≤ 272K tokens)            | $0.20  | $1.20  | $0.02     | $0.25    | **$15**                                                 |
| GPT 5.6 Luna (> 272K tokens)            | $0.40  | $1.80  | $0.04     | $0.50    | **$15**                                                 |

**DeepSeek V4.1 Flash / V4 Pro / V4 Flash / V4 Flash Vision Exp:** Peak 时段为周一至周五的 01:00-04:00 和 06:00-10:00 UTC;其他所有时段(包括周末)均为 Off-Peak。[了解更多](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/)。

**DeepSeek V4 Flash Vision Exp:** 图片会根据尺寸转换为 token,并与文本 token 一起按输入 token 计费。 [了解更多](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/)。

### 预估请求数

下表根据典型的 Go 使用模式提供了预估请求数:

| Model                                                       | 每 5 小时请求数           | 每周请求数                 | 每月请求数                  |
| ----------------------------------------------------------- | ------------------------- | -------------------------- | --------------------------- |
| GLM-5.3-Flash                                               | 6,320                     | 15,790                     | 31,580                      |
| GLM-5.3                                                     | 220                       | 540                        | 1,080                       |
| GLM-5.2                                                     | 880                       | 2,150                      | 4,300                       |
| GLM-5.1                                                     | 880                       | 2,150                      | 4,300                       |
| Kimi K3                                                     | 110                       | 250                        | 490                         |
| Kimi K2.7 Code                                              | 1,350                     | 3,380                      | 6,750                       |
| Kimi K2.6                                                   | 1,150                     | 2,880                      | 5,750                       |
| LongCat-2.0                                                 | 11,400                    | 28,600                     | 57,200                      |
| 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                      |
| Muse Spark 1.3 Contributor                                  | 45,300                    | 113,300                    | 226,600                     |
| Muse Spark 1.2 Contributor                                  | 45,300                    | 113,300                    | 226,600                     |
| Qwen3.8 Max                                                 | 160                       | 400                        | 810                         |
| Qwen3.8 Flash                                               | 5,400                     | 13,500                     | 27,000                      |
| Qwen3.7 Max                                                 | 170                       | 420                        | 840                         |
| Qwen3.7 Plus                                                | 4,300                     | 10,800                     | 21,600                      |
| Qwen3.6 Plus                                                | 3,300                     | 8,200                      | 16,300                      |
| DeepSeek V4.1 Flash<br /><small>4x · 9 月 20 日结束</small> | ~~6,500~~<br />**26,000** | ~~16,250~~<br />**65,000** | ~~32,500~~<br />**130,000** |
| DeepSeek V4 Pro                                             | 1,050                     | 2,600                      | 5,200                       |
| DeepSeek V4 Flash                                           | 13,000                    | 32,500                     | 65,000                      |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp                                | 6,500                     | 16,250                     | 32,500                      |
| Hy4 preview                                                 | 1,350                     | 3,380                      | 6,770                       |
| Hy3                                                         | 4,300                     | 10,750                     | 21,500                      |
| Grok 4.6                                                    | 169                       | 423                        | 845                         |
| GPT 5.6 Luna                                                | 2,050                     | 5,100                      | 10,250                      |

预估值采用以下每次请求的 token 数量;实际使用情况会有所不同。

- Grok 4.6 — 每次请求 390 个输入 token,32,500 个缓存 token,120 个输出 token
- GLM-5.3-Flash — 每次请求 1,000 个输入 token,55,000 个缓存 token,200 个输出 token
- GLM-5.3/5.2/5.1 — 每次请求 700 个输入 token,52,000 个缓存 token,150 个输出 token
- GPT 5.6 Luna — 每次请求 1,000 个输入 token,50,000 个缓存 token,220 个输出 token
- Kimi K3 — 每次请求 1,050 个输入 token,76,500 个缓存 token,300 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
- LongCat-2.0 — 每次请求 920 个输入 token,88,900 个缓存 token,200 个输出 token
- DeepSeek V4.1 Flash — 每次请求 410 个输入 token,71,300 个缓存 token,310 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 410 个输入 token,71,300 个缓存 token,310 个输出 token
- DeepSeek V4 Flash Vision Exp — 每次请求 410 个输入 token,71,300 个缓存 token,310 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
- Muse Spark 1.3 Contributor — 每次请求 620 个输入 token,71,400 个缓存 token,300 个输出 token
- Muse Spark 1.2 Contributor — 每次请求 620 个输入 token,71,400 个缓存 token,300 个输出 token
- Qwen3.8 Max — 每次请求 420 个输入 token,66,000 个缓存 token,200 个输出 token
- Qwen3.8 Flash — 每次请求 600 个输入 token,58,000 个缓存 token,200 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
- Hy4 preview — 每次请求 830 个输入 token,71,500 个缓存 token,295 个输出 token
- Hy3 — 每次请求 830 个输入 token,71,500 个缓存 token,295 个输出 token

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。

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### 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。

---

### 为什么某些模型的使用额度较低

使用 Go 时,你每月支付 $10,包含的每月使用额度因模型而异。

对于大多数模型,我们通过批量折扣和预留 GPU 容量来实现这一目标。然后,我们通过提高每月使用额度,将节省的成本回馈给你。

对于某些模型,我们还没有机会协商折扣或以更低的成本托管它们,这可能是因为模型较新,或者其公开价格已经是折扣价。

对于这些模型,你获得的使用额度仍会略高于直接向模型提供商付费;这就是它们包含的每月使用额度较低的原因。

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## 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                   |
| ---------------------------- | ---------------------------- | ------------------------------------------------ | --------------------------- |
| Grok 4.6                     | grok-4.6                     | `https://opencode.ai/zen/go/v1/responses`        | `@ai-sdk/openai`            |
| GPT 5.6 Luna                 | gpt-5.6-luna                 | `https://opencode.ai/zen/go/v1/responses`        | `@ai-sdk/openai`            |
| GLM-5.3-Flash                | glm-5.3-flash                | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| GLM-5.3                      | glm-5.3                      | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| GLM-5.2                      | glm-5.2                      | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| GLM-5.1                      | glm-5.1                      | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| Kimi K3                      | kimi-k3                      | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| Kimi K2.7 Code               | kimi-k2.7-code               | `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` |
| LongCat-2.0                  | longcat-2.0                  | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| DeepSeek V4.1 Flash          | deepseek-v4.1-flash          | `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` |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | deepseek-v4-flash-vision-exp | `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`         |
| Muse Spark 1.3 Contributor   | muse-spark-1.3-contributor   | `https://opencode.ai/zen/go/v1/responses`        | `@ai-sdk/openai`            |
| Muse Spark 1.2 Contributor   | muse-spark-1.2-contributor   | `https://opencode.ai/zen/go/v1/responses`        | `@ai-sdk/openai`            |
| Qwen3.8 Max                  | qwen3.8-max                  | `https://opencode.ai/zen/go/v1/messages`         | `@ai-sdk/anthropic`         |
| Qwen3.8 Flash                | qwen3.8-flash                | `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`         |
| Hy4 preview                  | hy4-preview                  | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |
| Hy3                          | hy3                          | `https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions` | `@ai-sdk/openai-compatible` |

你的 OpenCode 配置中的 [模型 ID](/docs/config/#models) 使用 `opencode-go/<model-id>` 格式。例如,对于 Kimi K3,你将在配置中使用 `opencode-go/kimi-k3`。

---

### 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

| 模型                         | 模型训练 | 数据留存 |
| ---------------------------- | -------- | -------- |
| Grok 4.6                     | 不使用   | 30 天    |
| GPT 5.6 Luna                 | 不使用   | 30 天    |
| GLM-5.3-Flash                | 不使用   | 0 天     |
| GLM-5.3                      | 不使用   | 0 天     |
| GLM-5.2                      | 不使用   | 0 天     |
| GLM-5.1                      | 不使用   | 0 天     |
| Kimi K3                      | 不使用   | 0 天     |
| Kimi K2.7 Code               | 不使用   | 0 天     |
| Kimi K2.6                    | 不使用   | 0 天     |
| LongCat-2.0                  | 不使用   | 0 天     |
| MiMo-V2.5-Pro                | 不使用   | 0 天     |
| MiMo-V2.5                    | 不使用   | 0 天     |
| Qwen3.8 Max                  | 不使用   | 0 天     |
| Qwen3.8 Flash                | 不使用   | 0 天     |
| Qwen3.7 Max                  | 不使用   | 0 天     |
| Qwen3.7 Plus                 | 不使用   | 0 天     |
| Qwen3.6 Plus                 | 不使用   | 0 天     |
| MiniMax M3                   | 不使用   | 0 天     |
| MiniMax M2.7                 | 不使用   | 0 天     |
| Muse Spark 1.3 Contributor   | 是       | 非 ZDR   |
| Muse Spark 1.2 Contributor   | 是       | 非 ZDR   |
| DeepSeek V4.1 Flash          | 不使用   | 0 天     |
| DeepSeek V4 Pro              | 不使用   | 0 天     |
| DeepSeek V4 Flash            | 不使用   | 0 天     |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | 不使用   | 0 天     |
| Hy4 preview                  | 不使用   | 0 天     |
| Hy3                          | 不使用   | 0 天     |

- **Grok 4.6:** ZDR 会禁用依赖所存储数据的重要 API 功能,包括有状态的 Responses API、Files and Collections 和 Batch API。[了解更多](https://docs.x.ai/developers/faq/security#what-is-zero-data-retention-zdr)。
- **GPT 5.6 Luna:** 所有 API 功能的使用都会生成滥用监控日志,并最多保留 30 天。[了解更多](https://developers.openai.com/api/docs/guides/your-data#data-retention-controls-for-abuse-monitoring)。
- **Muse Spark 1.3 Contributor:** 以允许使用你的提示词和补全结果训练未来的 Meta 模型为交换,token 价格可获得大幅折扣。仅在 Meta 的[地理使用政策](https://ai.developer.meta.com/legal/geographic-use-policy)允许的地区提供。[了解更多](https://dev.meta.ai/docs/pricing-rate-limits#contributor-tier)。
- **Muse Spark 1.2 Contributor:** 以允许使用你的提示词和补全结果训练未来的 Meta 模型为交换,token 价格可获得大幅折扣。仅在 Meta 的[地理使用政策](https://ai.developer.meta.com/legal/geographic-use-policy)允许的地区提供。[了解更多](https://dev.meta.ai/docs/pricing-rate-limits#contributor-tier)。
- **DeepSeek:** ZDR 协议每月续签。当前协议有效期至 2026 年 9 月 30 日。

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## 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。
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