r/opencode•약 6시간 전•34•8
Opencode Go 할당량 소비와 AA Intelligence Index v5.0 비교
Opencode Go Quota Consumption vs AA Intelligence Index v5.0
핵심 요약
AA Intelligence Index 데이터를 활용해 OpenCode Go의 모델별 할당량 소비 효율을 분석함.
- 모델 효율 분석 — AA 지표를 활용해 OpenCode Go의 작업별 비용 효율성을 계산함.
- 비용 최적화 — Muse Spark 1.3의 캐시 읽기 가격을 활용해 서브태스크 에이전트 비용을 절감함.
- 모델 조합 추천 — Argon을 코디네이터로, Spark 1.3을 단일 작업용으로 사용하는 조합을 제안함.
나한테는 AA에 있는 "모델 출시별 지능 지수 vs 작업당 비용" 차트가 데이터의 핵심이라, 그 데이터를 OpenCode Go 할당량 소모 관점에서 보고 싶었음.
Muse Spark 1.3 Contributor 캐시 읽기 가격이 전체 API 가격의 1/6 수준이라, AA처럼 캐시를 많이 쓰는 작업에서는 미친 듯이 싸짐. 나처럼 이런 뻘짓(공공 데이터 처리) 하는 데 쓰면서 메타가 데이터 가져가는 거 딱히 신경 안 쓴다면, 서브태스크 에이전트용으로는 고민할 필요도 없는 선택지임.
Gemini Argon은 점이 두 개 찍혀 있는데, 50% 할인 프로모션이랑 정가임.
미국 기반 모델 두 개가 OpenCode의 메타가 될 줄 누가 알았겠냐? Argon은 코디네이터랑 리뷰 에이전트로 쓰고, Spark 1.3은 단일 작업 위임용으로 돌리는 게 국룰이네.
