GitHub[208K]試用 OpenCode

已更新 9月19日, 下午08:17 [UTC]

模型數據

查看哪些模型正在贏得真實使用量、使用組合如何變化，以及這對成本意味著什麼。

熱門模型. OpenCode 中各模型的使用情況。

2.2TJUL 26JUL 26

3.1TJUL 27JUL 27

3.2TJUL 28JUL 28

3.1TJUL 29JUL 29

2.8TJUL 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

8.9TAUG 6AUG 6

9.1TAUG 7AUG 7

9.1TAUG 8AUG 8

9.2TAUG 9AUG 9

10TAUG 10AUG 10

16TAUG 11AUG 11

19TAUG 12AUG 12

21TAUG 13AUG 13

22TAUG 14AUG 14

20TAUG 15AUG 15

18TAUG 16AUG 16

14TAUG 17AUG 17

13TAUG 18AUG 18

12TAUG 19AUG 19

13TAUG 20AUG 20

12TAUG 21AUG 21

13TAUG 22AUG 22

15TAUG 23AUG 23

19TAUG 24AUG 24

18TAUG 25AUG 25

16TAUG 26AUG 26

12TAUG 27AUG 27

10TAUG 28AUG 28

9.1TAUG 29AUG 29

8.6TAUG 30AUG 30

10TAUG 31AUG 31

11TSEP 1SEP 1

10TSEP 2SEP 2

12TSEP 3SEP 3

13TSEP 4SEP 4

11TSEP 5SEP 5

11TSEP 6SEP 6

12TSEP 7SEP 7

12TSEP 8SEP 8

13TSEP 9SEP 9

16TSEP 10SEP 10

16TSEP 11SEP 11

16TSEP 12SEP 12

15TSEP 13SEP 13

18TSEP 14SEP 14

19TSEP 15SEP 15

20TSEP 16SEP 16

21TSEP 17SEP 17

19TSEP 18SEP 18

14TSEP 19SEP 19

deepseek-v4.1-flash51T

DeepSeek+279%

muse-spark-1.3-contributor36T

Meta-1%

deepseek-v4-flash18T

DeepSeek-17%

mimo-v2.57.5T

Xiaomi-20%

muse-spark-1.2-contributor3.2T

Meta-30%

glm-5.3-flash3.1T

Zhipu-7%

nemotron-3-ultra2.7T

NVIDIA+10%

deepseek-v4-flash-vision-exp1.0T

DeepSeek+5%

deepseek-v4-pro711B

DeepSeek-2%

ling-3.0-flash-fin611B

union-alpha470B

nemotron-3.5-lightning424B

NVIDIA-26%

qwen3.8-flash324B

-32%

minimax-m3285B

MiniMax-5%

deepseek-v4p1-flash230B

DeepSeek新

omen-alpha221B

-84%

kimi-k2.7-code176B

Moonshot+7%

deepseek-v4.1-flash51T

DeepSeek+279%

muse-spark-1.3-contributor36T

Meta-1%

deepseek-v4-flash18T

DeepSeek-17%

mimo-v2.57.5T

Xiaomi-20%

muse-spark-1.2-contributor3.2T

Meta-30%

glm-5.3-flash3.1T

Zhipu-7%

nemotron-3-ultra2.7T

NVIDIA+10%

deepseek-v4-flash-vision-exp1.0T

DeepSeek+5%

deepseek-v4-pro711B

DeepSeek-2%

ling-3.0-flash-fin611B

union-alpha470B

nemotron-3.5-lightning424B

NVIDIA-26%

qwen3.8-flash324B

-32%

minimax-m3285B

MiniMax-5%

deepseek-v4p1-flash230B

DeepSeek新

omen-alpha221B

-84%

kimi-k2.7-code176B

Moonshot+7%

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不重複使用者. 按模型顯示的每日 OpenCode 不重複使用者。

98KJUL 26JUL 26

145KJUL 27JUL 27

147KJUL 28JUL 28

141KJUL 29JUL 29

139KJUL 30JUL 30

142KJUL 31JUL 31

110KAUG 1AUG 1

112KAUG 2AUG 2

169KAUG 3AUG 3

194KAUG 4AUG 4

180KAUG 5AUG 5

183KAUG 6AUG 6

189KAUG 7AUG 7

167KAUG 8AUG 8

161KAUG 9AUG 9

225KAUG 10AUG 10

408KAUG 11AUG 11

406KAUG 12AUG 12

393KAUG 13AUG 13

391KAUG 14AUG 14

333KAUG 15AUG 15

336KAUG 16AUG 16

455KAUG 17AUG 17

427KAUG 18AUG 18

441KAUG 19AUG 19

423KAUG 20AUG 20

432KAUG 21AUG 21

357KAUG 22AUG 22

320KAUG 23AUG 23

453KAUG 24AUG 24

440KAUG 25AUG 25

430KAUG 26AUG 26

388KAUG 27AUG 27

343KAUG 28AUG 28

266KAUG 29AUG 29

260KAUG 30AUG 30

352KAUG 31AUG 31

343KSEP 1SEP 1

332KSEP 2SEP 2

352KSEP 3SEP 3

328KSEP 4SEP 4

254KSEP 5SEP 5

246KSEP 6SEP 6

309KSEP 7SEP 7

299KSEP 8SEP 8

283KSEP 9SEP 9

319KSEP 10SEP 10

293KSEP 11SEP 11

235KSEP 12SEP 12

235KSEP 13SEP 13

317KSEP 14SEP 14

317KSEP 15SEP 15

331KSEP 16SEP 16

334KSEP 17SEP 17

282KSEP 18SEP 18

240KSEP 19SEP 19

Weekly Retention. Weekly users returning the next week.

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工作階段成本. 每個工作階段的平均成本。

成本 / 工作階段

Token / 工作階段

成本/工作階段$0.0113

Token/工作階段2.6M

了解更多工作階段成本▸

Token 成本. 每 100 萬 token 的價格。

輸入$0.15

輸出$0.60

已快取$0.0030

了解更多TOKEN 成本▸

快取比例. 由快取提供的輸入 token 佔比。

快取比例97%

已快取687.4B

未快取19.1B

了解更多市場佔有率▸

地理分布

Model Comparisons. Popular model pairs from the leaderboard.

Top two by recent usagedeepseek-v4.1-flash vs muse-spark-1.3-contributordeepseek-v4.1-flashmuse-spark-1.3-contributor Leader vs challengerdeepseek-v4.1-flash vs deepseek-v4-flashdeepseek-v4.1-flashdeepseek-v4-flash Adjacent leaderboard pairmuse-spark-1.3-contributor vs deepseek-v4-flashmuse-spark-1.3-contributordeepseek-v4-flash Top model alternativedeepseek-v4-flash vs mimo-v2.5deepseek-v4-flashmimo-v2.5

模型數據

#熱門模型. OpenCode 中各模型的使用情況。

熱門模型. OpenCode 中各模型的使用情況。