GitHub[220K]試用 OpenCode

union-alpha

Ranked--across last week'sOpenCodeusage with0.0%of observed2-monthvolume.

上下文未知
輸出未知
知識未知
發布未知
輸入未知

趨勢.近期 OpenCode token、不重複使用者和市場位置。

470B tokens+100%

2026年9月6日2026年10月31日

+100%
不重複使用者34K
已完成工作階段542,982
Token 佔比0.0%
Weekly Retention7.1%
Rank--

用量. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode token 用量。

每日 token 用量圖
日期每日 token
SEP 15104
SEP 16106B
SEP 17364B
SEP 180
SEP 190
SEP 200
SEP 210
SEP 220
SEP 230
SEP 240
SEP 250
SEP 260
SEP 270
SEP 280
SEP 290
SEP 300
OCT 10
OCT 20
OCT 30
OCT 40
OCT 50
OCT 60
OCT 70
OCT 80
OCT 90
OCT 100
OCT 110
OCT 120
OCT 130
OCT 140
OCT 150
OCT 160
OCT 170
OCT 180
OCT 190
OCT 200
OCT 210
OCT 220
OCT 230
OCT 240
OCT 250
OCT 260
OCT 270
OCT 280
OCT 290
OCT 300
OCT 310

不重複使用者. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode 不重複使用者。

每日不重複使用者圖
日期不重複使用者
SEP 152
SEP 1611K
SEP 1722K
SEP 181K
SEP 190
SEP 200
SEP 210
SEP 220
SEP 230
SEP 240
SEP 250
SEP 260
SEP 270
SEP 280
SEP 290
SEP 300
OCT 10
OCT 20
OCT 30
OCT 40
OCT 51
OCT 60
OCT 70
OCT 80
OCT 90
OCT 100
OCT 110
OCT 120
OCT 130
OCT 140
OCT 150
OCT 160
OCT 170
OCT 180
OCT 190
OCT 200
OCT 210
OCT 220
OCT 230
OCT 240
OCT 250
OCT 260
OCT 270
OCT 280
OCT 290
OCT 300
OCT 310

效率. 成本、快取行為和平均 OpenCode 工作階段形態。

Total spend$0.00
Cost input-
Cost output-
Average cost / Session$0.00
Average tokens / session865K
快取比例77% 輸入 token

地理分布

同類模型. 按近期 OpenCode token 用量排列的相近模型。

  1. 01deepseek-v4.1-flashDeepSeek122T token
  2. 02muse-spark-1.3-contributorMeta7T token
  3. 03glm-5.3-flashZhipu6.5T token
  4. 04beam-1.0-501b-a23bReflection5.3T token
  5. 05mimo-v2.6-flashXiaomi3.9T token
  6. 06iceman1.9T token
  7. 07deepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek1.6T token
  8. 08nemotron-3.5-super-vlNVIDIA1.1T token
  9. 09gpt-6-lunaOpenAI924B token
  10. 10deepseek-v4-proDeepSeek801B token

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