commandcode goat实测，山羊大于走

在deepseekv4flash0731发布后，opencodego套餐凭借着巨大的使用量和新用户实惠的订阅价格被捧上神坛，可以说在当时opencodego就是你使用deepseekv4flash最便宜的渠道，甚至你用不完的额度还可以用来奢侈一把kimik3，或者让gpt5.6luna来辅助多模态工作 但是deepseekv4pro发布后，deepseek官宣大幅涨价，opencode不仅随即跟进了新价格，还大砍了deepseekv4flash的用量到15刀，这种情况下deepseekv4flash已经完全没有性价比可言 虽然opencode后续增加了v4flash的用量，但增加后的用量仍无法支持重度使用的前提下，opencodego所谓的自部署模型还出现了疑似掺水，断连，降智等严重影响用户体验的状况，新上线用于取代v4flash生态位的musespark1.2模型也不尽如人意，哪里能用到便宜靠谱的模型成为了大量低预算用户最大的难题 所以commandcode的goat套餐自然而然走进了用户的视野，之前他们还没有关注国内市场，只支持外币信用卡支付，对于很多用户来说都倒在了支付这一步，还好他们最近支持了支付宝付款，我也是在今天订阅了一份goat套餐实测一下 首先要更正一下，之前很多网络媒体在讲到commandcode的订阅时，都说明了其订阅不能通过api调用，只能在commandcode中使用，或者反代，但实际上只有一美元的试吃装才是不能通过api调用，goat是可以api调用的，并且国模可以直连，我不明白为什么那么多媒体都拿一美元的试吃装说事，正经用的肯定是goat起步 首先来看一个玩具任务基础测试（网页版贪吃蛇），快速看下一些基础特征 极简模式下，v4flash模型保持了典型的中途只思考零输出直接工具调用的思维方式，并且思维链以we need，i need为主，没有letme，是典型的deepseekv4flash正式版的特征 输出速度为137tps，符合官方文档中标称的115tps甚至还更快，缓存命中率91%，不过这是从零开始的短任务，长任务后续也有实测，缓存命中99%，数据来自dsh的显示，官方不显示缓存命中率

再看一个长任务的表现，一轮跑了197步近四千万token，耗时近半小时，涉及前后端改动，但有已有代码参考，不能体现高阶智力和架构能力，只是看在长任务下基本特征保持的如何，是否存在掺水降速断连或大幅降智 任务是参考已有的agent模板，编写一个开发工程师的agent模板，包含工具实现，终端沙箱，前端选项卡 缓存命中率99%，143的tps，we need，i need 主导的纯思考+工具调用的典型思维链，中途无断连和报错 到这里我就很满意了，在长任务下，commancode goat证明了自己使用的模型确实是deepseekv4flash正式版，并且稳定性和速度都很优秀的前提下没有明显降智，这已经是opencodego做不到的了

最后看一眼成本 九千一百万的token使用量，五小时额度消耗5%，周额度消耗2%，月额度消耗1%，月额度我目测是向下取整的，因此实际上应该是一点多，但无论如何有这个表现已经完全够用了，即使你一天能用两亿token，goat订阅也完全够你爽用一个月的v4flash，如果你一天和我一样只用一亿左右，甚至能拿多的额度蹬蹬更强k3，sol，glm等模型

不过还是得温馨提示一下，opencodego在一个月前也是眉清目秀的，甚至用量比goat更疯狂，后面还有双倍额度活动，但后续迫于成本压力还是变成了现在的样子，commandcode到底是自部署低价还是中转官方赔本赚吆喝真的不好说，毕竟6x的额度opencode已经做不到了，我并不认为commandcode会有什么独家科技能做到比opencode更低的成本，所以真想用的同学趁现在还好用猛猛蹬，搞不好就是下一个opencodego

二编： 说个不好的消息，之前opencode掺水之后，很多用户反映opencode的deepseekv4flash出现了降智死循环问题，当时我其实并没有遇到这个问题（因为给我用的估计都不是v4flash），但今天使用了commandcode时就出现了这个死循环问题，而且紧接着开始出现大量中途输出，这和之前opencode的表现如出一辙，所以我真的有点想恶意揣测一下，commandcode的低价高质或许真的不会是永久的