Ollama与OpenCode Go套餐实测对比：谁更值？

AI编程订阅服务越来越多，但各家几乎都不公布具体的额度上限，用户很难判断花的钱到底买到了多少算力。一位B站UP主同时订阅了Ollama（旧版套餐）和OpenCode Go两项服务，借助CC Switch代理工具截取全部请求日志，用自己的口径对两家做了一次实打实的额度核算。以下是对这份实测数据的梳理与分析。

测试方法与口径对齐

要公平对比两家服务，先得把统计口径统一。这次测试满足了几个关键前提：两个套餐这一周跑的都是同一个模型 DeepSeek^广告 V4.1 Flash；两家都在周一早上 8 点重置额度，同一周的时间窗口完全重合，可以直接横向比较。

额度的计算方式是「消耗量除以页面显示的已用占比」，从而反推总额度。Token 一律按含缓存计算，两家的缓存命中率分别为 97.2% 和 99.5%，差异不大，不影响整体结论。所有请求都经由 CC Switch 转发，日志完整可查，这让「自己算账」成为可能。

价格方面，Ollama 是 20 美元/月的旧版套餐，新用户已经订不到；OpenCode Go 则是 10 美元/月，价格只有前者的一半。这个价格差是理解后续所有对比的基础。

CC Switch 是一种本地代理工具，工作原理是在用户设备与 AI 服务端之间插入一个中间层，将所有经过的 HTTP/HTTPS 请求与响应完整记录下来。对于 AI 编程订阅服务而言，每次代码补全、对话请求都会被捕获成日志条目，其中包含请求体、响应体以及 Token 用量统计。由于大多数服务商的 Token 消耗数据只在 API 响应头或响应体中短暂出现，不会在页面上持久展示，CC Switch 这类工具便成了用户自主审计用量的核心手段。缓存命中（Cache Hit）指的是模型服务端识别出当前请求的前缀与历史请求高度重合，直接复用已计算的 KV 缓存而无需重新推理，从而大幅降低实际计算量。本次测试两家服务的缓存命中率均超过 97%，说明编程场景下长上下文被反复复用，统计到的 Token 数中绝大部分属于缓存读取，而非从头生成，这一前提对理解额度数字的实际含义非常关键。

周额度：OpenCode Go 领先

在单周的额度上，OpenCode Go 表现更强。Ollama 一周提供约 13053 次调用、37 亿 Token；OpenCode Go 则达到 20298 次、60 亿 Token。换算成倍数，OpenCode Go 的调用次数多 1.56 倍，Token 多 1.64 倍。

考虑到 OpenCode Go 的月费仅为 Ollama 的一半，单看周额度，它在性价比上占据明显优势。对于以周为使用周期、需要高频调用的用户来说，这个差距相当可观。

月额度：结构出现反转

把时间拉长到月度，情况发生了有趣的反转。Ollama 没有月度窗口，只能用本周用量乘以 4.5 来推算，得出约 53806 次、1527 亿 Token。OpenCode Go 有独立的月窗口，按用量除以页面月占比推算，约为 27942 次、85.9 亿 Token。

此时 Ollama 反而领先：调用次数高 1.93 倍，Token 高 1.78 倍。

值得琢磨的是 OpenCode Go 的月额度结构。它的月额度只比周额度高约 38%（Token 高 42%），意味着整个月窗口的容量还不到 1.5 个周窗口。换句话说，如果按周额度节奏正常使用，OpenCode Go 的月额度很快就会触顶，这种「周强月弱」的设计需要用户特别留意，避免前松后紧、月中断供。

「周强月弱」是一种常见的订阅服务设计策略：通过设置较高的周刷新额度吸引用户试用，同时以较低的月总量控制服务成本。对用户而言，这意味着前几周使用体验良好，但到月中或月末可能突然触及月度上限而断供。以 OpenCode Go 的数据为例，若按每周 60 亿 Token 的速率使用，4 周合计需约 240 亿 Token，而实测月额度仅约 85.9 亿 Token，不足理论需求的四成。这种结构性落差在厂商不主动披露月度上限的情况下极易被忽视，用户往往要到月中断供时才意识到问题。因此在选择订阅服务时，除了关注周刷新额度，还需要主动测算或查询月度硬顶，将两者的比值作为判断「可持续性」的重要指标。

速度与单位价格

生成速度上，Ollama 稍快，区间在 339 到 448 Token/s，峰值 448；OpenCode Go 区间 293 到 354，峰值 354。两者都在可用范围内，差距不算悬殊。

真正拉平双方的是单位价格。Ollama 每美元可购买约 2690 次调用、7.6 亿 Token；OpenCode Go 每美元约 2794 次、8.6 亿 Token。

从每美元买到的算力来看，两家几乎打平，OpenCode Go 略微占优。这也解释了为什么周额度差距那么大——本质上是价格差（20 美元 vs 10 美元）拉开的，而非单位效率的巨大鸿沟。

隐性差距：稳定性与「降智」

数字之外，UP主还观察到一个纸面参数难以体现的问题：OpenCode Go 在实际使用中明显感觉「降智」，需要不断提示和纠正才能得到可用结果。这种质量波动会直接抵消额度上的优势——即便次数够多，如果每次都要反复纠错，实际产出效率反而更低。

作为对照，UP主提到一次用不同套餐写视频文案的经历：本想让某模型写一版文案，结果它写了两个版本、第三个还没改完，5 小时额度就用完了，总共不到 50 次调用；而用 Ollama 调用同类任务时，14 次请求就把 5 小时额度用满。这类高消耗模型无论在哪订阅都接近「不可用」状态，也提醒用户：额度是否够用，很大程度上取决于所跑模型的贪婪程度。

该怎么选

综合这次实测，可以给出几条务实的判断：

• 看重月度总量、长期重度使用：Ollama 的月额度更充裕，尽管新用户已难订到旧版套餐。
• 预算有限、以周为周期：OpenCode Go 10 美元的价格配上更高的周额度，性价比突出，但要警惕月窗口容量偏小的结构性限制。
• 对输出质量敏感：OpenCode Go 的「降智」现象值得纳入考量，反复纠错的隐性成本不容忽视。

这份对比最大的价值，或许不在于结论本身，而在于方法：在厂商普遍不公开额度的情况下，用代理工具自建日志、自算口径，是普通用户看清「到底买了多少」的可行路径。