업데이트됨 8월 6일, 오전 08:49 UTC

모델 데이터

실제 사용량에서 어떤 모델이 앞서고 있는지, 사용 구성이 어떻게 바뀌는지, 그것이 비용에 어떤 의미인지 확인하세요.

상위 모델. OpenCode Go 전반의 모델 사용량입니다.

2.3TJUN 12JUN 12

2.0TJUN 13JUN 13

2.0TJUN 14JUN 14

2.7TJUN 15JUN 15

2.8TJUN 16JUN 16

2.8TJUN 17JUN 17

2.8TJUN 18JUN 18

2.4TJUN 19JUN 19

2.2TJUN 20JUN 20

2.0TJUN 21JUN 21

2.9TJUN 22JUN 22

3.1TJUN 23JUN 23

2.9TJUN 24JUN 24

3.0TJUN 25JUN 25

2.9TJUN 26JUN 26

2.4TJUN 27JUN 27

2.4TJUN 28JUN 28

3.2TJUN 29JUN 29

3.3TJUN 30JUN 30

3.1TJUL 1JUL 1

2.7TJUL 2JUL 2

2.6TJUL 3JUL 3

2.3TJUL 4JUL 4

2.2TJUL 5JUL 5

3.2TJUL 6JUL 6

3.4TJUL 7JUL 7

3.2TJUL 8JUL 8

3.1TJUL 9JUL 9

2.7TJUL 10JUL 10

2.4TJUL 11JUL 11

2.3TJUL 12JUL 12

3.3TJUL 13JUL 13

3.2TJUL 14JUL 14

3.2TJUL 15JUL 15

3.0TJUL 16JUL 16

2.9TJUL 17JUL 17

2.4TJUL 18JUL 18

2.1TJUL 19JUL 19

3.1TJUL 20JUL 20

3.4TJUL 21JUL 21

3.0TJUL 22JUL 22

3.0TJUL 23JUL 23

2.6TJUL 24JUL 24

2.3TJUL 25JUL 25

2.2TJUL 26JUL 26

3.1TJUL 27JUL 27

3.2TJUL 28JUL 28

3.1TJUL 29JUL 29

2.7TJUL 30JUL 30

3.3TJUL 31JUL 31

3.8TAUG 1AUG 1

4.6TAUG 2AUG 2

6.1TAUG 3AUG 3

5.8TAUG 4AUG 4

7.5TAUG 5AUG 5

3.3TAUG 6AUG 6

deepseek-v4-flash27T

DeepSeek+144%

deepseek-v4-pro2.8T

mimo-v2.51.2T

glm-5.2534B

minimax-m3442B

kimi-k2.7-code239B

Moonshot-28%

qwen3.7-plus203B

Qwen-25%

mimo-v2.5-pro187B

kimi-k3165B

kimi-k2.674B

hy350B

minimax-m2.738B

qwen3.6-plus31B

qwen3.8-max29B

qwen3.7-max29B

glm-5.126B

grok-4.521B

deepseek-v4-flash27T

DeepSeek+144%

deepseek-v4-pro2.8T

mimo-v2.51.2T

glm-5.2534B

minimax-m3442B

kimi-k2.7-code239B

Moonshot-28%

qwen3.7-plus203B

Qwen-25%

mimo-v2.5-pro187B

kimi-k3165B

kimi-k2.674B

hy350B

minimax-m2.738B

qwen3.6-plus31B

qwen3.8-max29B

qwen3.7-max29B

glm-5.126B

grok-4.521B

순 사용자. 모델별 일간 OpenCode Go 순 사용자입니다.

100KJUN 12JUN 12

85KJUN 13JUN 13

84KJUN 14JUN 14

116KJUN 15JUN 15

119KJUN 16JUN 16

125KJUN 17JUN 17

125KJUN 18JUN 18

110KJUN 19JUN 19

93KJUN 20JUN 20

92KJUN 21JUN 21

136KJUN 22JUN 22

190KJUN 23JUN 23

139KJUN 24JUN 24

140KJUN 25JUN 25

130KJUN 26JUN 26

100KJUN 27JUN 27

98KJUN 28JUN 28

145KJUN 29JUN 29

149KJUN 30JUN 30

150KJUL 1JUL 1

163KJUL 2JUL 2

148KJUL 3JUL 3

108KJUL 4JUL 4

110KJUL 5JUL 5

161KJUL 6JUL 6

161KJUL 7JUL 7

160KJUL 8JUL 8

150KJUL 9JUL 9

137KJUL 10JUL 10

105KJUL 11JUL 11

103KJUL 12JUL 12

151KJUL 13JUL 13

151KJUL 14JUL 14

147KJUL 15JUL 15

149KJUL 16JUL 16

156KJUL 17JUL 17

119KJUL 18JUL 18

117KJUL 19JUL 19

167KJUL 20JUL 20

168KJUL 21JUL 21

145KJUL 22JUL 22

143KJUL 23JUL 23

132KJUL 24JUL 24

106KJUL 25JUL 25

98KJUL 26JUL 26

145KJUL 27JUL 27

147KJUL 28JUL 28

142KJUL 29JUL 29

135KJUL 30JUL 30

142KJUL 31JUL 31

110KAUG 1AUG 1

111KAUG 2AUG 2

169KAUG 3AUG 3

194KAUG 4AUG 4

180KAUG 5AUG 5

111KAUG 6AUG 6

더 알아보기상위 모델▸

세션 비용. 세션당 평균 비용입니다.

비용 / 세션

토큰 / 세션

비용/세션$0.1297

토큰/세션14.6M

더 알아보기세션 비용▸

토큰 비용. 100만 토큰당 가격입니다.

입력$0.43

출력$0.87

캐시됨$0.0036

더 알아보기토큰 비용▸

캐시 비율. 캐시에서 제공된 입력 토큰의 비율입니다.

캐시 비율96%

캐시됨179.5B

캐시 안 됨6.8B

더 알아보기시장 점유율▸

지역별 분포. 국가별 사용 토큰입니다.

#01중국

34T20%

Model Comparisons. Popular model pairs from the leaderboard.

Top two by recent usagedeepseek-v4-flash vs deepseek-v4-prodeepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro Leader vs challengerdeepseek-v4-flash vs mimo-v2.5deepseek-v4-flashmimo-v2.5 Adjacent leaderboard pairdeepseek-v4-pro vs mimo-v2.5deepseek-v4-promimo-v2.5 Top model alternativemimo-v2.5 vs gpt-5.6-lunamimo-v2.5gpt-5.6-luna

모델 데이터

#상위 모델. OpenCode Go 전반의 모델 사용량입니다.

상위 모델. OpenCode Go 전반의 모델 사용량입니다.