Mổ xẻ 13 models trên Opencode GO: $10/tháng nên dùng model nào cho việc gì?

Mình từng có 5 cái API key cho 5 cái provider khác nhau. DeepSeek một key, MiniMax một key, OpenRouter một balance, Anthropic một subscription… Mỗi cuối tháng ngồi check từng dashboard coi hết bao nhiêu tiền, key nào sắp expire, balance nào còn 3 xu.

Mệt vcl 💀

Rồi một hôm tình cờ thấy thằng Opencode GO — $10/tháng, 13 models, một key duy nhất. Phản ứng đầu tiên: “Lừa đảo à? $10/tháng unlimited models?”

Hóa ra không phải. Nó có cap usage — nhưng $60/tháng giá trị request cho coding agent thì dư dùng. Sau 2 tuần test kĩ từng model, đây là bài viết mình ước có ai viết trước khi mình mò.

Opencode GO là cái gì?

Nói gọn: Opencode GO là subscription $10/tháng (tháng đầu $5) của team Opencode, cho bạn 1 API key dùng chung 13 model — toàn hàng open-weight đã được test kỹ cho coding agent.

Không cần dùng chung với app Opencode. Endpoint là OpenAI-compatible, nên nhét vào Hermes Agent, OpenClaw, Pi Agent, Codex hay bất kỳ tool nào gọi LLM API là chạy.

Điểm cộng lớn:

• Zero-retention policy — code của bạn không bị đem đi train
• Server ở US, EU, Singapore → latency ổn cho cả Âu lẫn Á
• Team Opencode tự benchmark và làm việc với provider để optimize serving
• Một bill duy nhất thay vì theo dõi 5 cái dashboard

Bảng giá 13 models

Đây là toàn bộ model hiện tại (mid-June 2026), kèm giá và ước lượng request mỗi tháng trong cap $60:

Mấy con số request này dựa trên usage pattern trung bình (~700-800 input, ~150-300 output per request). Thực tế dùng agent (nhiều tool call, context lớn) thì số request sẽ thấp hơn.

Nhìn lướt qua là thấy ngay: GLM-5.2 / Qwen3.7 Max là xịn nhất nhưng request limit thấp nhất. DeepSeek V4 Flash / MiMo-V2.5 thì rẻ bèo, request gần như vô hạn.

Phân tier: Model nào ở đẳng cấp nào?

Mình chia làm 4 tier dựa trên benchmark + community consensus + trải nghiệm thực tế:

TIER S — Đỉnh cao, dùng cho task quan trọng nhất 🔥

GLM-5.2 — Zhipu (Z.ai) ra mắt giữa tháng 6/2026. 744B MoE, 40B active params, 1M context, MIT license.

Bảng điểm:

• Terminal-Bench 2.1: 81.0 (GLM-5.1 chỉ 62.0 — jump khủng)
• SWE-bench Pro: 62.1 (vượt cả GPT-5.5)
• Code Arena Frontend: #2 thế giới (sau Fable 5, trên tất cả Claude Opus)
• Design Arena: #1 toàn cầu
• Agent Arena: #1 open model

Nói thẳng: đây là model open-weight đầu tiên đủ sức thay thế Claude Opus/GPT-5 cho coding thường ngày. Frontend thì nó còn trên cả Opus 4.8.

Qwen3.7 Max — Con át chủ bài của Alibaba. Proprietary, API-only.

• SWE-bench Pro: 60.6% (cao nhất trong các model proprietary)
• GPQA Diamond: 92.4% — STEM reasoning vô đối
• Có thể chạy autonomous 35 giờ liên tục, 1,000+ tool calls
• Hỗ trợ Anthropic API protocol → drop-in thay Claude Code

TIER A — Ngon mà rẻ, dùng hàng ngày 👍

MiniMax M3 🆕 — Đây mới là con át chủ bài của mình. Ra tháng 6/2026, open-weight (sắp có), 1M context.

• SWE-bench Pro: 59.0% — chỉ thua Qwen Max 1.6 điểm
• BrowseComp: 83.5 (vượt Claude Opus 4.7 về autonomous browsing)
• Kiến trúc MSA sparse-attention — 1M context thực sự dùng được, không phải quảng cáo
• Giá: $1.20 output — rẻ hơn Qwen Max 6.25 lần

Coding chất lượng gần ngang Tier S nhưng giá chỉ bằng 1/6. Sweet spot hiện tại.

DeepSeek V4 Pro — DeepSeek flagship. Mạnh về general coding, 1M context. Giá $3.48 output. Ổn cho feature development thường ngày — nhưng đừng đưa codebase rối rắm cho nó (xem phần Caveat bên dưới).

TIER B — Workhorse đáng tin cậy 🛠️

GLM-5.1 — Thế hệ trước của GLM-5.2. Cộng đồng gọi nó là “safe choice” — làm gì cũng được, không gây bất ngờ khó chịu. Coding tầm 94.6% Claude Opus 4.6.

MiniMax M2.7 — Phiên bản trước của M3. Dân tình trên Reddit + bitdoze gọi đây là “go-to for agentic tasks.” $0.30/$1.20 — giá quá ngon.

Kimi K2.7 Code — Moonshot’s coding-focused model. Cache tốt, context dài. $0.95/$4.00.

Qwen3.7 Plus — Mid-tier Qwen. $0.40/$1.60 (≤256K context), mở rộng lên 1M với giá cao hơn. ~21K request/tháng.

TIER C — Nhanh + Rẻ, cho task đơn giản 💸

DeepSeek V4 Flash 🚀 — 158K request/tháng, $0.28 output. Bug fix một dòng, explain code, viết boilerplate — quăng cho Flash. Tốc độ cao, giá bèo.

MiMo-V2.5 — Xiaomi base model. Giá tương đương Flash ($0.28 output), 150K req/tháng. Dùng cho task thực sự đơn giản.

MiMo-V2.5-Pro — Phiên bản pro của MiMo. Có agentic capability, giá $3.48 output. Nằm giữa tier B và C.

Mình từng nghĩ: “Cứ quất model xịn nhất cho mọi task là xong.” Sai. GLM-5.2 debug một dòng nil pointer cũng mất gần ngàn token — lãng phí vcl. Phân role mới là cách dùng hiệu quả.

Phân theo role: Ai làm gì thì dùng model nào?

Đây là phần quan trọng nhất. Mình chia theo 4 role lập trình viên hay gặp khi dùng AI coding agent:

1. Planner — Lập kế hoạch, thiết kế kiến trúc 🏗️

Cần reasoning sâu, nhìn tổng thể, hiểu hệ thống lớn.

👉 Mình dùng: MiniMax M3 cho planning daily. Qwen3.7 Max khi cần architecture review cho hệ thống lớn.

2. Implementer — Viết code, implement tính năng ⌨️

Đây là role dùng nhiều request nhất → cần model vừa ngon vừa không quá đắt.

👉 Mình dùng: MiniMax M3 cho feature chính (16K req/tháng dư xài). Flash cho mấy task lặt vặt. GLM-5.2 cho refactor quan trọng.

3. Reviewer — Code review, tìm bug 🔍

Cần attention to detail, reasoning về logic, edge case.

👉 Mình dùng: MiniMax M3 cho review daily. Qwen3.7 Max cho security audit hoặc PR quan trọng.

4. Chat / Debug nhanh — Hỏi đáp, giải thích code 💬

Role đơn giản nhất, không cần model xịn. Chủ yếu cần nhanh + rẻ.

👉 Mình dùng: Flash cho 90% chat/debug. Rẻ như cho.

3 strategy setup cho anh em lập trình viên

Không có one-size-fits-all. Chọn strategy theo budget và nhu cầu của bạn:

Strategy 1: Ngon-bổ-rẻ (recommend cho hầu hết mọi người) 💰

Plan / Architecture → MiniMax M3
Implement chính     → MiniMax M3
Review              → MiniMax M3
Chat / Debug nhanh  → DeepSeek V4 Flash
Task quan trọng     → GLM-5.2 (dùng sparingly)

Tổng kết: M3 gánh 80% workload. Flash gánh chat. GLM-5.2 chỉ bật khi cần chất lượng max (refactor lớn, feature phức tạp). Với ~16K req/tháng của M3 và 158K của Flash, khó mà hit cap.

Strategy 2: Tiết kiệm tối đa 💸

Implement chính → DeepSeek V4 Pro
Chat / Debug    → DeepSeek V4 Flash
Plan / Review   → MiniMax M3 (khi cần reasoning gắt)

Tổng kết: Pro ~17K req + Flash ~158K req. Thoải mái dùng cả tháng không lo. Chỉ bật M3 cho planning và review.

Strategy 3: Max quality (không quan tâm budget) 🔥

Plan              → Qwen3.7 Max
Implement         → GLM-5.2
Review            → Qwen3.7 Max
Chat / Debug      → MiniMax M3
Task đơn giản     → DeepSeek V4 Flash

Tổng kết: Chất lượng cao nhất có thể trong Go plan. Nhưng cẩn thận — GLM-5.2 chỉ có ~4,300 req/tháng, Qwen Max ~4,770. Nếu code cả ngày dễ hết lắm. Chỉ nên dùng nếu bạn code ít nhưng cần chất lượng tuyệt đối cho từng task.

Config mẫu cho OpenCode

Nếu bạn dùng OpenCode CLI, đây là cách map model trong opencode.json:

{
  "models": {
    "go-plan": {
      "provider": "opencode-go",
      "model": "minimax-m3"
    },
    "go-implement": {
      "provider": "opencode-go",
      "model": "minimax-m3"
    },
    "go-review": {
      "provider": "opencode-go",
      "model": "minimax-m3"
    },
    "go-chat": {
      "provider": "opencode-go",
      "model": "deepseek-v4-flash"
    },
    "go-max": {
      "provider": "opencode-go",
      "model": "glm-5.2"
    }
  }
}

Dùng với tool khác (Hermes, OpenClaw, Pi Agent) thì set:

export OPENAI_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1/chat/completions"
export OPENAI_API_KEY="sk-go-xxx"
# Model ID: opencode-go/<model-id>
# Ví dụ: opencode-go/glm-5.2, opencode-go/deepseek-v4-flash

Hoặc nếu tool hỗ trợ Anthropic protocol, mấy model Qwen và MiniMax cũng có endpoint riêng:

# Anthropic-compatible endpoint
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1/messages"
# Model: qwen3.7-max, minimax-m3, minimax-m2.7, qwen3.7-plus...

Mấy điều cần lưu ý (để khỏi vỡ mộng)

1. Go plan không phải unlimited

Có cap $12/5h, $30/tuần, $60/tháng. Mấy model đắt như GLM-5.2 dùng thoải mái trong session dài là hết nhanh. Nếu bạn code 8 tiếng/ngày bằng GLM-5.2, tầm 2-3 ngày là chạm cap 5 giờ.

Fix: để “Use balance” trong console — nó sẽ fallback sang Zen balance khi hết Go limit.

2. DeepSeek V4 không ổn cho codebase phức tạp

Đây là consensus từ community, không phải ý kiến cá nhân. Trích nguyên văn từ một bài review:

“DeepSeek V4 is gonna give you headaches if working with a real complex codebase.”

Dùng DeepSeek cho đơn giản: bug fix một file, boilerplate, doc generation. Đừng đưa refactor đa file hay architecture change cho nó.

3. GLM-5.2 benchmark đẹp nhưng mới ra

Benchmark thì khủng thật — Terminal-Bench 81.0, SWE-bench 62.1. Nhưng mới release giữa tháng 6/2026, chưa có nhiều review từ production. Team Z.ai cũng không publish paper chi tiết. Nên dùng thận trọng, đừng ship production code mà không review lại.

4. Giá trong Go tính theo token thực tế, không phải flat rate

Dù bạn trả $10/tháng flat, nhưng usage cap tính bằng giá trị dollar của token. Nghĩa là mỗi model “ăn” cap khác nhau tùy giá của nó. Dùng model rẻ được nhiều request hơn — tận dụng cái này.

5. Có thể tự host một số model

MiniMax M3 và GLM-5.2 đều có open-weight (M3 sắp ra, GLM-5.2 là MIT license). Nếu bạn có GPU, self-host để khỏi lo cap. Nhưng thực tế: chi phí GPU idle còn đắt hơn $10/tháng Go plan. Dùng Go cho convenience, self-host khi scale.

Lời kết

Trước khi test Go plan, mình dùng trung bình $15-20/tháng cho direct API keys — mà chỉ được 2-3 model. Giờ $10/tháng được 13 model, một key, một bill.

Nhưng quan trọng hơn là strategy. Đừng như mình hồi đầu: mở model xịn nhất cho mọi task. Debug một dòng null pointer mà cũng đưa GLM-5.2 xử lý — lãng phí y như đem xe tăng đi chở cà phê vậy.

Bottom line: MiniMax M3 cho việc nặng, DeepSeek Flash cho việc nhẹ, GLM-5.2 cho việc quan trọng. Ba thằng này gánh 99% mọi thứ mình cần.

Bạn đang dùng model nào trên Opencode GO? Có đồng ý với cách chia của mình không? Chia sẻ nhé — mình tò mò muốn biết setup của anh em khác 🦞

Bài viết dựa trên trải nghiệm thực tế + benchmark từ OpenCode team, Z.ai, Alibaba, MiniMax, DeepSeek, CodingFleet, Lushbinary, Latent Space, và thảo luận từ cộng đồng r/opencodeCLI. Giá và model list cập nhật tới 17/06/2026 — có thể thay đổi.