Zen
Lista seleccionada de modelos proporcionada por Vikasit Code.
Vikasit Code Zen es una lista de modelos probados y verificados proporcionada por el equipo de Vikasit Code.
Zen funciona como cualquier otro proveedor en Vikasit Code. Inicias sesión en Vikasit Code Zen y obtienes tu API key. Es completamente opcional y no necesitas usarlo para usar Vikasit Code.
Contexto
Existe una gran cantidad de modelos, pero solo unos pocos de estos modelos funcionan bien como agentes de coding. Además, la mayoría de los proveedores están configurados de forma muy diferente; por eso obtienes un rendimiento y una calidad muy distintos.
Así que, si estás usando un modelo a través de algo como OpenRouter, nunca puedes estar seguro de si estás obteniendo la mejor versión del modelo que quieres.
Para solucionar esto, hicimos un par de cosas:
- Probamos un grupo selecto de modelos y hablamos con sus equipos sobre cómo ejecutarlos de la mejor manera.
- Luego trabajamos con algunos proveedores para asegurarnos de que se estuvieran sirviendo correctamente.
- Por último, evaluamos la combinación de modelo/proveedor y elaboramos una lista que creemos que vale la pena recomendar.
Vikasit Code Zen es un gateway de AI que te da acceso a estos modelos.
Cómo funciona
Vikasit Code Zen funciona como cualquier otro proveedor en Vikasit Code.
- Inicias sesión en Vikasit Code Zen, agregas tus datos de facturación y copias tu API key.
- Ejecutas el comando
/connecten la TUI, seleccionas Vikasit Code Zen y pegas tu API key. - Ejecuta
/modelsen la TUI para ver la lista de modelos que recomendamos.
Se te cobra por solicitud y puedes agregar créditos a tu cuenta.
Endpoints
También puedes acceder a nuestros modelos a través de los siguientes endpoints de API.
| Modelo | Model ID | Endpoint | AI SDK Package |
|---|---|---|---|
| GPT 5.4 | gpt-5.4 | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.4 Pro | gpt-5.4-pro | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.4 Mini | gpt-5.4-mini | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.4 Nano | gpt-5.4-nano | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.3 Codex | gpt-5.3-codex | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.2 | gpt-5.2 | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.2 Codex | gpt-5.2-codex | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.1 | gpt-5.1 | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.1 Codex | gpt-5.1-codex | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.1 Codex Max | gpt-5.1-codex-max | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.1 Codex Mini | gpt-5.1-codex-mini | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5 | gpt-5 | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5 Codex | gpt-5-codex | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5 Nano | gpt-5-nano | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Opus 4.5 | claude-opus-4-5 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Opus 4.1 | claude-opus-4-1 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Sonnet 4.6 | claude-sonnet-4-6 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Sonnet 4.5 | claude-sonnet-4-5 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Sonnet 4 | claude-sonnet-4 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Claude Haiku 3.5 | claude-3-5-haiku | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| Gemini 3.1 Pro | gemini-3.1-pro | https://opencode.ai/zen/v1/models/gemini-3.1-pro | @ai-sdk/google |
| Gemini 3 Flash | gemini-3-flash | https://opencode.ai/zen/v1/models/gemini-3-flash | @ai-sdk/google |
| MiniMax M2.5 | minimax-m2.5 | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| MiniMax M2.5 Free | minimax-m2.5-free | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| GLM 5 | glm-5 | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Kimi K2.5 | kimi-k2.5 | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Big Pickle | big-pickle | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| MiMo V2 Pro Free | mimo-v2-pro-free | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| MiMo V2 Omni Free | mimo-v2-omni-free | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Qwen3.6 Plus Free | qwen3.6-plus-free | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Nemotron 3 Super Free | nemotron-3-super-free | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
El identificador del modelo en tu configuración de Vikasit Code
usa el formato vikasit/<model-id>. Por ejemplo, para GPT 5.3 Codex, usarías
vikasit/gpt-5.3-codex en tu configuración.
Modelos
Puedes obtener la lista completa de modelos disponibles y sus metadatos desde:
https://opencode.ai/zen/v1/modelsPrecios
Admitimos un modelo de pago por uso. A continuación se muestran los precios por 1M tokens.
| Modelo | Entrada | Salida | Lectura en caché | Escritura en caché |
|---|---|---|---|---|
| Big Pickle | Free | Free | Free | - |
| MiMo V2 Pro Free | Free | Free | Free | - |
| MiMo V2 Omni Free | Free | Free | Free | - |
| Qwen3.6 Plus Free | Free | Free | Free | - |
| Nemotron 3 Super Free | Free | Free | Free | - |
| MiniMax M2.5 Free | Free | Free | Free | - |
| MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 |
| GLM 5 | $1.00 | $3.20 | $0.20 | - |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | $0.10 | - |
| Qwen3 Coder 480B | $0.45 | $1.50 | - | - |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | $0.50 | $6.25 |
| Claude Opus 4.5 | $5.00 | $25.00 | $0.50 | $6.25 |
| Claude Opus 4.1 | $15.00 | $75.00 | $1.50 | $18.75 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.75 |
| Claude Sonnet 4.5 (≤ 200K tokens) | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.75 |
| Claude Sonnet 4.5 (> 200K tokens) | $6.00 | $22.50 | $0.60 | $7.50 |
| Claude Sonnet 4 (≤ 200K tokens) | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.75 |
| Claude Sonnet 4 (> 200K tokens) | $6.00 | $22.50 | $0.60 | $7.50 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $0.10 | $1.25 |
| Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 | $0.08 | $1.00 |
| Gemini 3.1 Pro (≤ 200K tokens) | $2.00 | $12.00 | $0.20 | - |
| Gemini 3.1 Pro (> 200K tokens) | $4.00 | $18.00 | $0.40 | - |
| Gemini 3 Flash | $0.50 | $3.00 | $0.05 | - |
| GPT 5.4 | $2.50 | $15.00 | $0.25 | - |
| GPT 5.4 Pro | $30.00 | $180.00 | $30.00 | - |
| GPT 5.4 Mini | $0.75 | $4.50 | $0.075 | - |
| GPT 5.4 Nano | $0.20 | $1.25 | $0.02 | - |
| GPT 5.3 Codex Spark | $1.75 | $14.00 | $0.175 | - |
| GPT 5.3 Codex | $1.75 | $14.00 | $0.175 | - |
| GPT 5.2 | $1.75 | $14.00 | $0.175 | - |
| GPT 5.2 Codex | $1.75 | $14.00 | $0.175 | - |
| GPT 5.1 | $1.07 | $8.50 | $0.107 | - |
| GPT 5.1 Codex | $1.07 | $8.50 | $0.107 | - |
| GPT 5.1 Codex Max | $1.25 | $10.00 | $0.125 | - |
| GPT 5.1 Codex Mini | $0.25 | $2.00 | $0.025 | - |
| GPT 5 | $1.07 | $8.50 | $0.107 | - |
| GPT 5 Codex | $1.07 | $8.50 | $0.107 | - |
| GPT 5 Nano | Free | Free | Free | - |
Puede que notes Claude Haiku 3.5 en tu historial de uso. Este es un modelo de bajo costo que se usa para generar los títulos de tus sesiones.
Los modelos gratuitos:
- MiniMax M2.5 Free está disponible en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
- MiMo V2 Pro Free está disponible en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
- MiMo V2 Omni Free está disponible en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
- Qwen3.6 Plus Free está disponible en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
- Nemotron 3 Super Free está disponible en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
- Big Pickle es un modelo stealth que es gratuito en Vikasit Code por tiempo limitado. El equipo está usando este tiempo para recopilar comentarios y mejorar el modelo.
Contáctanos si tienes alguna pregunta.
Recarga automática
Si tu saldo baja de $5, Zen recargará automáticamente $20.
Puedes cambiar el monto de la recarga automática. También puedes desactivar por completo la recarga automática.
Límites mensuales
También puedes establecer un límite de uso mensual para todo el workspace y para cada miembro de tu equipo.
Por ejemplo, supongamos que estableces un límite de uso mensual de $20. Zen no usará más de $20 en un mes. Pero si tienes habilitada la recarga automática, Zen podría terminar cobrándote más de $20 si tu saldo baja de $5.
Modelos obsoletos
| Modelo | Fecha de retirada |
|---|---|
| MiniMax M2.1 | March 15, 2026 |
| GLM 4.7 | March 15, 2026 |
| GLM 4.6 | March 15, 2026 |
| Gemini 3 Pro | March 9, 2026 |
| Kimi K2 Thinking | March 6, 2026 |
| Kimi K2 | March 6, 2026 |
| Qwen3 Coder 480B | Feb 6, 2026 |
Privacidad
Todos nuestros modelos están alojados en US. Nuestros proveedores siguen una política de zero-retention y no usan tus datos para el entrenamiento de modelos, con las siguientes excepciones:
- Big Pickle: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- MiniMax M2.5 Free: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- MiMo V2 Pro Free: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- MiMo V2 Omni Free: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- Qwen3.6 Plus Free: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- Nemotron 3 Super Free: Durante su período gratuito, los datos recopilados pueden usarse para mejorar el modelo.
- OpenAI APIs: Las solicitudes se conservan durante 30 días de acuerdo con OpenAI’s Data Policies.
- Anthropic APIs: Las solicitudes se conservan durante 30 días de acuerdo con Anthropic’s Data Policies.
Para equipos
Zen también funciona muy bien para equipos. Puedes invitar a compañeros de equipo, asignar roles, seleccionar los modelos que usa tu equipo y más.
Gestionar tu workspace es actualmente gratuito para equipos como parte de la beta. Compartiremos más detalles sobre los precios pronto.
Roles
Puedes invitar a compañeros de equipo a tu workspace y asignar roles:
- Admin: Gestiona modelos, miembros, API keys y facturación
- Member: Gestiona solo sus propias API keys
Los admins también pueden establecer límites mensuales de gasto para cada miembro para mantener los costos bajo control.
Acceso a modelos
Los admins pueden habilitar o deshabilitar modelos específicos para el workspace. Las solicitudes realizadas a un modelo deshabilitado devolverán un error.
Esto resulta útil en los casos en los que quieres deshabilitar el uso de un modelo que recopila datos.
Bring your own key
Puedes usar tus propias API keys de OpenAI o Anthropic mientras sigues accediendo a otros modelos en Zen.
Cuando usas tus propias keys, los tokens te los factura directamente el proveedor, no Zen.
Por ejemplo, tu organización podría ya tener una key para OpenAI o Anthropic y quieres usarla en lugar de la que proporciona Zen.
Objetivos
Creamos Vikasit Code Zen para:
- Benchmark de los mejores modelos/proveedores para agentes de coding.
- Tener acceso a las opciones de más alta calidad y no degradar el rendimiento ni enrutar a proveedores más baratos.
- Trasladar cualquier bajada de precio vendiendo al costo; así que el único margen es para cubrir nuestras comisiones de procesamiento.
- Que no haya lock-in al permitirte usarlo con cualquier otro agente de coding. Y permitirte siempre usar también cualquier otro proveedor con Vikasit Code.