图片处理性价比分析

OpenCode Go 套餐 — 图片处理性价比分析

数据来源：opencode.ai/go + 2026-06-29 实测 API 调用验证

套餐价格

套餐首月续费入口
OpenCode Go$5$10/月opencode.ai/go

模型图片支持实测结果

逐模型发送图片请求验证所得：

模型图片支持额度(5h)超量价格 输入/输出 ($/M)月额度
MiMo-V2.5✅ 支持30,100$0.14 / $0.28150,400
MiniMax M3✅ 支持3,200 (当前3x)$0.30 / $1.2016,000
Kimi K2.7 Code✅ 支持1,350$0.95 / $4.009,250
Qwen3.7 Plus⚠️ 支持(≥10px)4,300$0.40 / $1.6021,600
MiMo-V2.5-Pro❌ 不支持3,250$1.74 / $3.4816,300
DeepSeek V4 Flash❌ 不支持31,650$0.14 / $0.28158,150
DeepSeek V4 Pro❌ 不支持3,450$1.74 / $3.4817,150
GLM-5.2❌ 不支持880$1.40 / $4.404,300
Qwen3.7 Max❌ 不支持(需Anthropic格式)950$2.50 / $7.504,770

结论：MiMo-V2.5 是图片处理性价比之王

优势

  1. 支持图片 — 实测返回含 image_tokens: 16，确认原生多模态
  2. 定价最低 — $0.14/M input, $0.28/M output，和 DeepSeek V4 Flash 同价
  3. 额度最足 — 30,100/5h 是所有模型里最宽松的一档
  4. MiMo 含义 — "Mixture of Modalities"，本就为多模态设计

对比其他图片支持模型

替代方案贵多少？额度少多少？
K2.7 Code6.8× 更贵22× 更少
MiniMax M32.1× 更贵9.4× 更少
Qwen3.7 Plus2.9× 更贵7× 更少

代价

  • Coding 能力弱于 DeepSeek V4 Flash
  • 对纯编码任务性价比不高

建议场景

  1. 需要混合处理图片+文本的任务 → MiMo-V2.5
  2. 纯编码任务 → DeepSeek V4 Flash（同价但额度更多）
  3. 高质量图片理解 → Qwen3.7 Plus 或 Kimi K2.7 Code（质量更高但更贵）

本机配置中的图片处理链

当前 Hermes config.yaml 中 auxiliary.vision 配置指向本地 V100 (Qwen3.5-27B)。

如需将 opencode-go 模型作为 vision auxiliary，可在 config.yaml 中配置：

auxiliary:
  vision:
    provider: opencode-go
    model: mimo-v2.5
    base_url: https://opencode.ai/zen/go/v1
    api_key: ${OPENCODE_GO_API_KEY}

2026-06-29 记录，价格和额度以 opencode.ai 官方为准