同样 70 元一个月，opencode Go、Command Code GOAT、WorkBuddy 标准版，三家都能跑同一个模型 DeepSeek V4.1 Flash。到底哪家买到的 token 更多？

我把 2026 年 10 月 14—30 日 Magpie 里 121,105 次成功调用按平台拆开，用各家真实的 token 构成去折算同一份预算：

同样 70 元，opencode Go 和 Command Code 大约能跑 31—33 亿含缓存 token，WorkBuddy 大约 23.6 亿。 只算未缓存输入加输出，是 2.3—2.4 亿对 8600 万；只算模型真正生成的输出，是 2400—2700 万对 1190 万。

差距比预想的小：含缓存口径只差 1.3—1.4 倍，输出口径差 2 倍左右。谁给得多，几乎完全取决于你自己的用法——缓存命中率和输出占比，比标价更能决定结果。

全文是个人历史用量的折算，不是平台承诺的兑换比例。数据核对于 2026 年 10 月 30 日。

结论表

套餐价格官方 DeepSeek V4.1 Flash 额度含缓存 token未缓存输入＋输出其中输出，含推理约合调用次数
opencode Go$10/月$80/月33.3 亿2.30 亿2385 万约 2.38 万
Command Code GOAT$10/月$80/月（临时加成）31.2 亿2.37 亿2722 万约 2.37 万
WorkBuddy 标准版¥70/月4000 积分23.6 亿8600 万1188 万约 1.33 万

三行用同一个预算：70 元（按 7 元兑 1 美元，两个 $10 套餐约 70 元）。前两行的“官方额度”是美元金额，第三行是积分，官方不公开积分与美元的换算，只能用我的扣分记录反推——按挂牌价算，4000 积分大约值 $37。

Command Code 的 $80 是官方在价目表里标注“while capacity lasts”的临时加成；我 10 月中旬采样时这个数是 $60，那时同样 70 元大约能跑 23.4 亿含缓存 token、1.78 亿未缓存输入加输出、2041 万输出。下表统一按今天的 $80 折算。

为什么这三家可以直接比

因为三家用的是同一份单价。DeepSeek V4.1 Flash 在 opencode 的 Go 价目表和 Command Code 的价目表里逐项一致：缓存命中 $0.003、未命中输入 $0.15、输出 $0.60（每百万 token），忙时全部翻倍。DeepSeek 官网的人民币价目表也是同一套数——忙时缓存命中 ¥0.04、未命中 ¥2、输出 ¥8；闲时减半，分别是 ¥0.02、¥1、¥4。

忙时窗口也是同一个：北京时间工作日的 09:00—12:00 和 14:00—18:00，周末全天算闲时。Command Code 的 FAQ 写成 UTC 01:00—04:00 与 06:00—10:00，换算过来完全一样。

所以三家的差别只剩两件事：给你多少额度，以及你的任务在这家跑出来的 token 构成是什么。

数据与方法

  • 时间窗：2026-10-14 00:00 到 2026-10-30 00:00（北京时间），16 天。
  • 筛选：Magpie 记录里 provider 为 opencode-go、commandcode、workbuddy，模型为 deepseek-v4.1-flash，状态码 200，token 总数为正。共 121,105 次，没有混入其他模型。
  • 三个口径：含缓存总量＝未缓存输入＋缓存读取＋输出；未缓存总量＝未缓存输入＋输出；输出＝模型生成的 token，推理已经包含在输出里，不再重复相加。
  • 成本：按挂牌价逐次计价，落在忙时窗口的调用乘 2，再把整段窗口的花费加起来，得到“混合”单价。
  • 额度：opencode Go 是 $10/月，Flash 月度额度 $80，5 小时窗口 20%（$16）、周 50%（$40）；Command Code GOAT 是 $10/月，月度上限 $100、Flash 专项额度 $80，5 小时 $20、周 $50；WorkBuddy 标准版是 ¥70/月（连续包月，月付原价 ¥99），4000 积分＝2000＋2000 赠送。

实测：同一段时间，三家跑出来的是什么

平台成功调用含缓存 token未缓存输入输出，含推理缓存占比混合价 $/M这批调用的挂牌成本
opencode Go42,13858.79 亿3.64 亿4217 万93.09%0.02405$141.41
Command Code33,03843.52 亿2.93 亿3791 万92.40%0.02561$111.46
WorkBuddy45,92981.46 亿2.55 亿4098 万96.36%0.0153713,797.28 积分

三家的缓存占比都超过 92%，WorkBuddy 最高，96.36%。这是它们能用 70 块钱跑出几十亿 token 的根本原因：绝大部分“token”是重复读取的上下文，按百万 token 几厘钱计价。

为什么“几十亿 token”这句话要打折

30 多亿听起来很多，但拆开看：其中 93% 是缓存读取，未缓存输入加输出只有 2 亿多，模型真正生成的输出只有两千多万。三家之间按输出量排，WorkBuddy 大约是另两家的一半。

所以同一份预算，“能跑多少 token”这个说法可以用三轮：看规模用含缓存总量，看新读进去多少内容用未缓存输入加输出，看模型写了多少字用输出。三个数不能互相替代，也不能拿一家的含缓存数去比另一家的输出数。

两个交叉校验，一好一坏

opencode 这一边对得很干净。10 月 26 日 00:00 UTC 起的一个 7 天窗口里，我两个账号的周额度分别用掉 100% 和 88%，合计 188%；按挂牌价算这批调用是 $74.84，188% × $40 = $75.2，差 0.5%。这基本可以确认：opencode 的挂牌价就是我的真实计费价，上表的折算没有系统性偏差。

Command Code 这一边对不上。同期两个账号的余额一共减少约 $88（一个 $70.43，一个 $17.61），而按挂牌价估算这批 token 应该花 $111，低了 21%。10 月 25 日主账号的余额更是直接掉到 $0.03，池子见底。差额我倾向的解释是部分请求走了另一个按量付费的 API 通道、没有扣这个订阅池子，但也可能是平台按上游实际成本结算、或在我看不见的地方给了折扣。本地日志分不清这两种，所以上表统一按挂牌价估算，没有按余额反推容量。

额度是什么形状：撞墙记录

平台短窗口中窗口月额度我实际撞到的墙
opencode Go5 小时 $16（20%）7 天 $40（50%）$805 小时窗口 16 天没打满过（最低剩 34%）；7 天窗口 10 月 28 日 17:01 剩 0；月度额度一个账号用掉 82%，另一个 10 月 28 日打满 100%
Command Code GOAT5 小时 $207 天 $50$100 池，Flash 上限 $805 小时和 7 天窗口都打到过 100%；10 月 25 日余额剩 $0.03；另一个账号 5 小时也打满过
WorkBuddy 标准版无无4000 积分单池一个月度池 3400 积分，到 10 月 30 日已用掉 3200；池子见底就是当月断供

形状比数字更重要。opencode 和 Command Code 是“多档水桶”，短时间内猛跑会先撞 5 小时和 7 天的墙，哪怕月额度还剩一大半；WorkBuddy 只有一个月的池子，没有短窗卡你，但用完这个月就没了。

如果直接给 DeepSeek 充钱

用我这 16 天合并后的构成（未缓存输入 4.97%、缓存读取 94.38%、输出 0.66%），70 元直接充值 DeepSeek：全部排闲时大约 7.4 亿含缓存 token，全部排忙时 3.7 亿，按我实际的忙闲混合 5.1 亿。

三家的套餐相当于这个数的 4.6—6.5 倍。换句话说，我付的是 70 元，买到的是按挂牌价约 $37—80 的用量。

缓存命中率一动，结论就变

同样 $80 额度，如果缓存命中率不是现在的 93%：

缓存命中率opencode $80Command Code $80WorkBuddy $37 等值
96%50.7 亿51.6 亿22.5 亿
93%32.9 亿33.4 亿14.5 亿
90%24.4 亿24.7 亿10.7 亿
85%17.0 亿17.2 亿7.4 亿

命中率从 93% 掉到 85%，能跑的 token 就少一半。这也解释了为什么“每积分多少 token”这种说法没法通用：换一种任务，数字就换一套。

我会怎么选

  1. 长任务、批量跑，选 opencode Go：名义额度最大，同样 70 元能买 33 亿含缓存 token；代价是周窗口容易撞墙，10 月 26—27 两天我就吃掉了 30 亿。
  2. 突发短交互、频繁试新模型，选 Command Code GOAT：Flash 额度同为 $80，5 小时窗口 $20 比 opencode 的 $16 宽松，适合一阵一阵地跑。
  3. 想一口气跑完一个大活、讨厌被短窗口打断，选 WorkBuddy：没有 5 小时和周窗口，但月度池用完就断供，得留出余量。

三家都适用的那条：批量任务尽量排到闲时——午间 12:00—14:00、18:00 之后、以及整个周末，同样的钱能多跑一倍。

局限

  • 只测了一个模型（DeepSeek V4.1 Flash），单一使用者的 16 天记录，不是受控实验。
  • 三家的任务构成不同：缓存占比 92.40%—96.36%，输出占比 0.50%—0.87%。折算用的是各自的构成，所以比较的是“我在这三家各自的用法下能买到多少 token”，不是“同一种任务在三家的效率”。
  • Command Code 的 $80 是官方标注的临时加成，会随容量变化；我采样期是 $60。opencode 的 $80 与 WorkBuddy 的 4000 积分也都有可能调整。
  • WorkBuddy 官方只说明积分与模型、任务复杂度有关，不公开积分兑换美元的规则；$37 是按挂牌价反推的，不是官方口径。
  • 与上一篇“WorkBuddy 4000 积分”的口径差异：那篇给了“全部闲时 34.6 亿”的外推，这篇没有采用这种外推，统一用实测忙闲混合口径，因为外推依赖“积分随忙闲半价”这一未获官方确认的假设。两篇的混合口径结论一致，都是约 24 亿。
  • “不含缓存”只是统计时去掉缓存读取这一项，不是把缓存关掉重新测。
  • 推理 token 已包含在输出中。

资料来源（均于 2026 年 10 月 30 日核对）