Go
專為開源寫程式模型提供的低成本訂閱服務。
Vikasit Code Go 是一項低成本的訂閱服務——首月 $5 美元，之後每月 $10 美元——讓您能穩定使用受歡迎的開源寫程式模型。
Go 的運作方式與 Vikasit Code 中的任何其他供應商相同。您訂閱 Vikasit Code Go 並取得您的 API key。這是完全可選的，您不需要使用它也能使用 Vikasit Code。
它主要為國際使用者設計，模型託管於美國、歐盟和新加坡，以提供全球穩定的存取。
背景
開源模型已經變得非常強大。它們在寫程式任務上的表現，現在已經接近專有模型。而且因為有許多供應商競爭提供服務，它們通常便宜得多。
然而，要獲得穩定、低延遲的存取可能很困難。各家供應商的品質和可用性不一。
為了解決這個問題，我們做了幾件事：
- 我們測試了一組精選的開源模型，並與它們的團隊討論如何最佳化運行。
- 接著我們與幾家供應商合作，確保這些模型被正確地提供服務。
- 最後，我們對模型與供應商的組合進行了基準測試，並整理出一份我們樂於推薦的清單。
Vikasit Code Go 讓您可以存取這些模型，首月只需 $5 美元，之後每月 $10 美元。
運作方式
Vikasit Code Go 的運作方式與 Vikasit Code 中的任何其他供應商相同。
- 您登入 Vikasit Code Zen，訂閱 Go，然後複製您的 API key。
- 您在 TUI 中執行
/connect命令，選擇Vikasit Code Go，然後貼上您的 API key。 - 在 TUI 中執行
/models即可查看透過 Go 可用的模型清單。
目前的模型清單包括：
- GLM-5
- Kimi K2.5
- MiniMax M2.5
- MiniMax M2.7
隨著我們測試並加入新模型，模型清單可能會有所變動。
使用限制
Vikasit Code Go 包含以下限制：
- 5 小時限制 — $12 美元的使用量
- 每週限制 — $30 美元的使用量
- 每月限制 — $60 美元的使用量
限制是以美元價值來定義。這意味著您的實際請求次數取決於您使用的模型。像 MiniMax M2.5 這樣較便宜的模型允許更多的請求次數，而像 GLM-5 這樣成本較高的模型則允許較少次數。
下表提供了基於典型 Go 使用模式的預估請求次數：
| GLM-5 | Kimi K2.5 | MiniMax M2.7 | MiniMax M2.5 | |
|---|---|---|---|---|
| 每 5 小時請求數 | 1,150 | 1,850 | 14,000 | 20,000 |
| 每週請求數 | 2,880 | 4,630 | 35,000 | 50,000 |
| 每月請求數 | 5,750 | 9,250 | 70,000 | 100,000 |
預估值是基於觀察到的平均請求模式：
- GLM-5 — 每次請求 700 個輸入 token、52,000 個快取 token、150 個輸出 token
- Kimi K2.5 — 每次請求 870 個輸入 token、55,000 個快取 token、200 個輸出 token
- MiniMax M2.7/M2.5 — 每次請求 300 個輸入 token、55,000 個快取 token、125 個輸出 token
您可以在 console 中追蹤您目前的使用量。
使用限制可能會隨著我們從早期使用情況和回饋中學習而有所調整。
超出限制的使用量
如果您在您的 Zen 餘額中也有額度，您可以在 console 中啟用 Use balance 選項。啟用後，當您達到使用限制時，Go 將會改用您的 Zen 餘額，而不是阻擋請求。
端點
您也可以透過以下 API 端點存取 Go 模型。
| 模型 | 模型 ID | 端點 | AI SDK 套件 |
|---|---|---|---|
| GLM-5 | glm-5 | https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Kimi K2.5 | kimi-k2.5 | https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| 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 |
您的 Vikasit Code 設定中的 模型 ID 使用 opencode-go/<model-id> 的格式。例如，對於 Kimi K2.5，您應該在您的設定中使用 opencode-go/kimi-k2.5。
隱私權
此方案主要為國際使用者設計，模型部署於 US、EU 與 Singapore，以提供穩定的全球存取體驗。我們的供應商遵循零保留政策，不會將你的資料用於模型訓練。
目標
我們建立 Vikasit Code Go 的目的是：
- 透過低成本的訂閱服務，讓更多人能輕鬆獲得 AI 寫程式的協助。
- 提供穩定可靠的途徑來存取最好的開源寫程式模型。
- 精選經過測試與效能評估、適合寫程式代理使用的模型。
- 允許您在 Vikasit Code 中同時使用任何其他供應商，確保不被單一廠商綁定。