关于 OpenCode Zen，近期有不少开发者在讨论。这个服务的定位很清晰：帮用户从海量模型中，挑出真正适合编码代理的那一小撮，并确保它们在最佳配置下运行。下面这篇文章将从第三方视角，把 Zen 的背景、用法、模型阵容、定价、隐私以及团队协作等方方面面梳理清楚，方便大家了解全貌。
OpenCode Zen：不止是模型列表，更是一份经过实战检验的编码代理精选集
在 AI 辅助编码的世界里，模型的数量早已多到让人眼花缭乱。但真正适合用作编码代理（coding agent）的，其实屈指可数。更棘手的是，哪怕是同一个模型，在不同提供商的配置下，性能和质量也可能天差地别。许多开发者通过 OpenRouter 这类聚合平台调用模型时，往往无法确定自己用到的是不是那个模型最好的版本。
OpenCode 团队正是看到了这个痛点，于是推出了 OpenCode Zen。它不是一个普通的模型供应商，而是一个经过深度测试与验证的 AI 网关，目的只有一个：为编码代理场景提供最可靠的模型组合。
目前 Zen 仍处于 Beta 阶段。
背景：为什么需要专门筛选
市面上的模型很多，各家提供商的部署方式又各不相同。即便模型名称相同，底层推理参数、硬件配置、版本差异都可能导致最终产出截然不同的代码质量。OpenCode 团队做了几件事来终结这种不确定性：
Zen 就是将这份推荐列表产品化的结果。
如何工作：和 OpenCode 的其他提供商一样
Zen 的使用方式与 OpenCode 生态中任何一个提供商别无二致，并且完全可选——不用 Zen，也丝毫不影响使用 OpenCode。
- 登录 OpenCode Zen，填写账单信息，复制专属的 API 密钥。
- 在 OpenCode 的终端界面（TUI）中执行 /connect 命令，选择 OpenCode Zen，粘贴 API 密钥。
- 接着运行 /models 命令，就能看到团队推荐的所有模型列表。
计费模式是按请求收费，账户内需要充值余额才能使用。
在 OpenCode 的配置文件中，模型 ID 遵循统一的格式：opencode/<model-id>。比如说，如果想调用 GPT 5.5，在配置里填写 opencode/gpt-5.5 即可。
端点与模型 ID
如果开发者希望通过 API 端点直接访问，Zen 也提供了完整的入口。下面的表格涵盖了所有可用模型，包括其 Model ID、端点地址以及适配的 AI SDK 包。
| GPT 5.5 | gpt-5.5 | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| GPT 5.5 Pro | gpt-5.5-pro | https://opencode.ai/zen/v1/responses | @ai-sdk/openai |
| 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 4.7 | claude-opus-4-7 | https://opencode.ai/zen/v1/messages | @ai-sdk/anthropic |
| 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 |
| Qwen3.6 Plus | qwen3.6-plus | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Qwen3.5 Plus | qwen3.5-plus | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| MiniMax M2.7 | minimax-m2.7 | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| 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 5.1 | glm-5.1 | 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 |
| Kimi K2.6 | kimi-k2.6 | 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 |
| Ling 2.6 Flash | ling-2.6-flash | https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions | @ai-sdk/openai-compatible |
| Hy3 Preview Free | hy3-preview-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 |
也可以通过 https://opencode.ai/zen/v1/models 这个地址随时获取最全的模型列表及其元数据。
定价详情：按量付费，透明传递
Zen 采用的是按使用量付费的模式。以下价格均为每 100 万 token（1M tokens）的费用，单位是美元。
| Big Pickle | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| MiniMax M2.5 Free | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| Ling 2.6 Flash Free | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| Hy3 Preview Free | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| Nemotron 3 Super Free | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| GPT 5 Nano | 免费 | 免费 | 免费 | – |
| MiniMax M2.7 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 |
| MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | $0.06 | $0.375 |
| GLM 5.1 | $1.40 | $4.40 | $0.26 | – |
| GLM 5 | $1.00 | $3.20 | $0.20 | – |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | $0.10 | – |
| Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 | $0.16 | – |
| Qwen3.6 Plus | $0.50 | $3.00 | $0.05 | $0.625 |
| Qwen3.5 Plus | $0.20 | $1.20 | $0.02 | $0.25 |
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | $0.50 | $6.25 |
| 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 |
| 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 5.5 (≤ 272K tokens) | $5.00 | $30.00 | $0.50 | – |
| GPT 5.5 (> 272K tokens) | $10.00 | $45.00 | $1.00 | – |
| GPT 5.5 Pro | $30.00 | $180.00 | $30.00 | – |
| GPT 5.4 (≤ 272K tokens) | $2.50 | $15.00 | $0.25 | – |
| GPT 5.4 (> 272K tokens) | $5.00 | $22.50 | $0.50 | – |
| 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 | – |
一个容易被忽略但很贴心的小细节是：如果用户在用量历史中看到 Claude Haiku 3.5，不必意外，这是一个低成本模型，仅用来生成会话的标题，不涉及核心编码任务。
关于免费模型的重要说明：
- MiniMax M2.5 Free、Ling 2.6 Flash Free、Hy3 Preview Free、Nemotron 3 Super Free 以及 Big Pickle 均在 Zen 上限时免费提供。这些模型的团队正利用这段免费期收集反馈，以改进模型。
- Big Pickle 是一个处于隐身状态的模型，目前同样限时免费。
- GPT 5 Nano 则是一个长期免费的选项。
关于手续费的额外一点： 信用卡的手续费会原样传递给用户，比例为 4.4% 外加每笔交易 $0.30，OpenCode 不会在此基础上多收一分钱。
自动充值与月度限额
账户余额如果低于 5 美元，Zen 会默认自动重载 20 美元，确保工作不中断。自动重载的金额可以自行更改，也可以完全关闭这个功能。
除此之外，还能设定月度使用上限，既可以针对整个工作空间，也可以细化到团队里的每一个成员。举个例子，假设月度上限设为 20 美元，Zen 在一个月内的总消费就不会超过 20 美元。不过要注意，如果开启了自动重载，一旦余额跌到 5 美元以下，就可能触发一次充值，使得当月实际扣费超出月度限额一点点。
已弃用模型
Zen 也会定期淘汰一些老模型，以下是当前的弃用时间表：
| GPT 5.2 Codex | 2026年7月23日 |
| GPT 5.1 Codex | 2026年7月23日 |
| GPT 5.1 Codex Max | 2026年7月23日 |
| GPT 5.1 Codex Mini | 2026年7月23日 |
| GPT 5 Codex | 2026年7月23日 |
| Claude Sonnet 4 | 2026年6月15日 |
| GLM 5 | 2026年5月14日 |
| MiniMax M2.1 | 2026年3月15日 |
| GLM 4.7 | 2026年3月15日 |
| GLM 4.6 | 2026年3月15日 |
| Gemini 3 Pro | 2026年3月9日 |
| Kimi K2 Thinking | 2026年3月6日 |
| Kimi K2 | 2026年3月6日 |
| Claude Haiku 3.5 | 2026年2月16日 |
| Qwen3 Coder 480B | 2026年2月6日 |
隐私与数据保留
所有模型均托管在美国。OpenCode 的提供商普遍遵循零保留政策，且不使用用户数据训练模型，但存在几个明确的例外，值得重点关注：
- Big Pickle：免费期间，收集的数据可能被用于改善模型。
- MiniMax M2.5 Free：同上，免费期内的数据可能用于模型改进。
- Ling 2.6 Flash Free：同上，数据可能用于改进。
- Hy3 Preview Free：同上，免费期间收集的数据可能用于改进。
- Nemotron 3 Super Free（NVIDIA 免费端点）：依据 NVIDIA API 试用服务条款提供。仅限于试用，不可用于生产环境或敏感数据。NVIDIA 会记录提示词与输出内容，用以改进自家模型与服务。切勿提交任何个人或机密数据。
- OpenAI 的 API：根据 OpenAI 数据政策，请求会被保留 30 天。
- Anthropic 的 API：根据 Anthropic 数据政策，请求同样会被保留 30 天。
为团队而生的功能
Zen 对团队协作很友好。在 Beta 阶段，工作空间对团队完全免费（后续会公布正式定价细节）。用户可以邀请同事加入工作空间，并分配不同角色：
- 管理员（Admin）：可以管理模型、成员、API 密钥以及账单。
- 成员（Member）：只能管理自己的 API 密钥。
管理员还能为每个成员设定月度支出上限，有效控制整体成本。
另一个特别实用的功能是模型访问控制。管理员可以在工作空间层面启用或禁用某个特定模型。如果对某个禁用模型发起请求，会直接返回错误。当团队想禁止使用那些会收集数据的免费模型时，这个开关就显得格外顺手。
自带密钥（Bring Your Own Key）
如果开发者所在的组织已经持有 OpenAI 或 Anthropic 的 API 密钥，完全可以在 Zen 中直接使用这些自有密钥，同时继续访问 Zen 内的其他模型。使用自有密钥时，token 费用由对应的官方提供商直接收取，而不经过 Zen 计费。这样一来，集中管理与大客户协议就能继续沿用，同时还能享受 Zen 精选模型带来的便利。
Zen 的目标
OpenCode 创造 Zen，背后有几个非常清晰的意图：
- 为编码代理建立一套模型/提供商的基准，而不只是简单罗列。
- 确保用户始终拿到最高质量的版本，避免因为路由到廉价提供商而导致性能降级。
- 传递价格下调的实惠，坚持以接近成本价销售，唯一的加价仅用于平摊处理费用。
- 拒绝供应商锁定，Zen 可以配合任何编码代理使用；同时，OpenCode 本身也始终允许接入其他任何提供商。
从本质上讲，Zen 做的不是“更多模型”，而是“更值得信赖的模型选择”。对于那些想让 AI 编码代理真正发挥出稳定实力的团队来说，这套经过筛选与验证的网关，或许恰好能省去一大笔试错的时间和精力。
