업데이트됨 8월 23일, 오전 11:20 UTC

모델 데이터

실제 사용량에서 어떤 모델이 앞서고 있는지, 사용 구성이 어떻게 바뀌는지, 그것이 비용에 어떤 의미인지 확인하세요.

상위 모델. OpenCode 전반의 모델 사용량입니다.

3.2TJUN 29JUN 29

3.3TJUN 30JUN 30

3.1TJUL 1JUL 1

2.7TJUL 2JUL 2

2.6TJUL 3JUL 3

2.3TJUL 4JUL 4

2.2TJUL 5JUL 5

3.2TJUL 6JUL 6

3.4TJUL 7JUL 7

3.2TJUL 8JUL 8

3.1TJUL 9JUL 9

2.7TJUL 10JUL 10

2.4TJUL 11JUL 11

2.3TJUL 12JUL 12

3.3TJUL 13JUL 13

3.2TJUL 14JUL 14

3.2TJUL 15JUL 15

3.0TJUL 16JUL 16

2.9TJUL 17JUL 17

2.4TJUL 18JUL 18

2.1TJUL 19JUL 19

3.1TJUL 20JUL 20

3.4TJUL 21JUL 21

3.0TJUL 22JUL 22

3.0TJUL 23JUL 23

2.6TJUL 24JUL 24

2.3TJUL 25JUL 25

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

6.5TAUG 23AUG 23

deepseek-v4-flash39T

DeepSeek-63%

ox-alpha14T

Unknown신규

mimo-v2.512T

Xiaomi+276%

muse-spark-1.2-contributor5.1T

Meta신규

deepseek-v4-pro2.9T

DeepSeek-63%

nemotron-3-ultra2.9T

hy31.8T

nemotron-3.5-lightning723B

NVIDIA+46%

minimax-m3523B

MiniMax+13%

deepseek-v4-flash-vision-exp481B

glm-5.2448B

glm-5.3411B

mimo-v2.5-pro314B

Xiaomi+15%

kimi-k2.7-code250B

kimi-k3196B

deepseek-v4-flash39T

DeepSeek-63%

ox-alpha14T

Unknown신규

mimo-v2.512T

Xiaomi+276%

muse-spark-1.2-contributor5.1T

Meta신규

deepseek-v4-pro2.9T

DeepSeek-63%

nemotron-3-ultra2.9T

hy31.8T

nemotron-3.5-lightning723B

NVIDIA+46%

minimax-m3523B

MiniMax+13%

deepseek-v4-flash-vision-exp481B

glm-5.2448B

glm-5.3411B

mimo-v2.5-pro314B

Xiaomi+15%

kimi-k2.7-code250B

kimi-k3196B

순 사용자. 모델별 일간 OpenCode 순 사용자입니다.

145KJUN 29JUN 29

149KJUN 30JUN 30

150KJUL 1JUL 1

164KJUL 2JUL 2

148KJUL 3JUL 3

108KJUL 4JUL 4

110KJUL 5JUL 5

161KJUL 6JUL 6

161KJUL 7JUL 7

160KJUL 8JUL 8

150KJUL 9JUL 9

137KJUL 10JUL 10

105KJUL 11JUL 11

102KJUL 12JUL 12

150KJUL 13JUL 13

151KJUL 14JUL 14

146KJUL 15JUL 15

149KJUL 16JUL 16

157KJUL 17JUL 17

119KJUL 18JUL 18

117KJUL 19JUL 19

168KJUL 20JUL 20

169KJUL 21JUL 21

145KJUL 22JUL 22

143KJUL 23JUL 23

132KJUL 24JUL 24

106KJUL 25JUL 25

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

441KAUG 21AUG 21

360KAUG 22AUG 22

203KAUG 23AUG 23

더 알아보기상위 모델▸

세션 비용. 세션당 평균 비용입니다.

비용 / 세션

토큰 / 세션

비용/세션$0.0223

토큰/세션3.8M

더 알아보기세션 비용▸

토큰 비용. 100만 토큰당 가격입니다.

입력$0.14

출력$0.28

캐시됨$0.0030

더 알아보기토큰 비용▸

캐시 비율. 캐시에서 제공된 입력 토큰의 비율입니다.

캐시 비율95%

캐시됨11T

캐시 안 됨663.1B

더 알아보기시장 점유율▸

지역별 분포. 국가별 사용 토큰입니다.

#01중국

86T23%

Model Comparisons. Popular model pairs from the leaderboard.

Top two by recent usagedeepseek-v4-flash vs ox-alphadeepseek-v4-flashox-alpha Leader vs challengerdeepseek-v4-flash vs mimo-v2.5deepseek-v4-flashmimo-v2.5 Adjacent leaderboard pairox-alpha vs mimo-v2.5ox-alphamimo-v2.5 Top model alternativemimo-v2.5 vs muse-spark-1.2-contributormimo-v2.5muse-spark-1.2-contributor

모델 데이터

#상위 모델. OpenCode 전반의 모델 사용량입니다.

상위 모델. OpenCode 전반의 모델 사용량입니다.