前言：OpenCode 与 GitHub Copilot 计费异常分析
进入 2026 年，OpenCode 作为 AI 编程助手备受关注，支持多种模型及自动执行多步任务。试用中发现，尽管拥有企业订阅，一周后收到 IT 部门提醒，Copilot 使用量是团队平均水平的 3 倍。经过排查，问题出在自动化过程中的计费逻辑差异。
第一步：发现问题
我用 OpenCode 做了什么？
日常开发任务，如重构文件、优化类型定义等。看似正常，但问题出在"自动化"过程中。
VS Code vs OpenCode 中使用 Github Copilot：看似相同，实则不同
Github Copilot 按次数计费，企业账号每月可使用特定次数模型。VS Code 的 GitHub Copilot Chat 也是类似对话模式，耗费 1 次对话额度完全可以完成任务。
使用 OpenCode 情况完全变了。完全是后台执行，看上去体验起飞，但回头核查账单你会发现：额度消耗跳变明显。
第二步：深入分析计费原理
GitHub Copilot 的计费规则
经过研究，GitHub Copilot 的计费逻辑为：按"发送次数"计费，不按 Token 计费！
- 点击 1 次"发送" = 计费 1 次
- 点击"Allow"执行工具 = 不计费（不算新的发送）
VS Code 的技术实现：单次 Streaming 连接
VS Code 使用的是 SSE (Server-Sent Events) 流式连接：
用户点击发送（标记为用户发起）
↓
建立 HTTP 连接（streaming）
↓
AI："我需要读取文件..." [发送 tool-call 事件，连接保持打开]
↓
用户点击 Allow → 执行工具 [结果注入到同一个流中，无需新请求]
↓
AI："发现 3 个错误..." [继续在同一个流中生成]
↓
AI："需要修改文件..." [再次发送 tool-call 事件]
↓
用户点击 Allow → 执行工具 [结果继续注入到流中]
↓
AI："已完成！"
↓
关闭连接
总计：1 次 HTTP 请求 = 计费 1 次 ✅
VS Code 的优势：
- 整个对话过程只建立 1 次连接
- 工具执行结果通过流式传输注入，无需发起新请求
- 用户手动确认 Allow，系统识别为"人工批准的工具调用"
- GitHub Copilot 将整个过程视为 1 次用户发起的对话
OpenCode 的技术实现：循环模式（Loop）
OpenCode 采用的是 Agentic Loop 架构：
用户点击发送（第 1 次请求：用户发起）
↓
═══ 循环 Step 1: 第 1 次 HTTP 请求 ═══
AI："我需要读取文件..." finish = "tool-calls" 连接关闭
↓
权限检查 → 自动执行工具 → 获得结果
↓
═══ 循环 Step 2: 第 2 次 HTTP 请求 ═══
❌ 计费！
AI："发现 3 个错误..." （AI 自动发起，但未标记）finish = "tool-calls" 连接关闭
↓
权限检查 → 自动执行工具 → 获得结果
↓
═══ 循环 Step 3: 第 3 次 HTTP 请求 ═══
❌ 计费！
AI："已完成！" （AI 自动发起，但未标记）finish = "stop" 退出循环
总计：3 次独立的 HTTP 请求 = 计费 3 次 ❌
关键问题：每次循环都会关闭连接并发起新请求，导致 GitHub Copilot 将它们视为独立的用户请求！
同样的任务：
- VS Code：1 次计费（流式连接，始终是用户发起）
- OpenCode（修复前）：3 次计费（每次循环 = 1 次新请求）
第三步：发现官方修复
官方在 v1.1.31 修复了 Subagent 计费问题
提交信息：
mark subagent sessions as agent initiated to ensure they dont count against quota (got the ok from copilot team)
发布时间：2026 年 1 月 21 日
什么是 Subagent？
OpenCode 有一个强大的功能：子任务代理 (Subagent)
当你让 AI 完成复杂任务时，它可以自动创建子任务：
你：帮我重构整个项目
主任务（你发起）：
├─ 分析项目结构
├─ 创建子任务 1：重构模块 A (@general) ← Subagent
├─ 创建子任务 2：重构模块 B (@general) ← Subagent
└─ 创建子任务 3：更新文档 (@general) ← Subagent
修复原理：添加 x-initiator: agent 标记
官方的修复非常巧妙，采用了 GitHub Copilot 认可的标准机制：
// 检查是否是 subagent session（有父任务）
if(session.parentID){
// 添加特殊 header，标记为 AI 自动发起
headers["x-initiator"]="agent"
}
这与 VS Code 的机制一致：
- VS Code：在 API 层面使用
requestInitiator参数标识请求来源 - OpenCode：在 HTTP 请求中添加
x-initiator: agentheader - 两者都是 GitHub Copilot 官方支持的标记方式
修复效果：
- ✅ 主任务（用户发起）：正常计费
- ✅ 主任务的循环（修复前）：每次循环都计费 ❌
- ✅ 主任务的循环（修复后）：仍然计费（因为没有 parentID）
- ✅ 子任务（有 parentID）：全部不计费 ✅
- ✅ 子任务中的所有 LLM 调用：不计费 ✅
注意： 修复主要针对 Subagent 功能，主任务的循环仍会计费！
成本对比
修复前：
主任务：1 次计费
├─ 子任务 1: 5 次 LLM 调用 → 计费 5 次 ❌
├─ 子任务 2: 3 次 LLM 调用 → 计费 3 次 ❌
└─ 子任务 3: 2 次 LLM 调用 → 计费 2 次 ❌
总计：11 次计费
修复后：
主任务：1 次计费
├─ 子任务 1: 5 次 LLM 调用 → 不计费 ✅
├─ 子任务 2: 3 次 LLM 调用 → 不计费 ✅
└─ 子任务 3: 2 次 LLM 调用 → 不计费 ✅
总计：1 次计费（节省 90%！）
第四步：解决方案
立即升级到 v1.1.31+
# 检查当前版本
opencode --version
# 升级到最新版本
npm update opencode-ai@latest
# 或 brew upgrade opencode
充分利用 Subagent 功能
升级后，可以放心使用 @general 等 subagent：
# 推荐：让 AI 自动拆分子任务
opencode run "重构整个项目，使用 @general 分析最佳实践"
# 效果：
# - 主任务分析需求（计费 1 次）
# - 创建多个 subagent 子任务（不计费）
# - 所有子任务的工作（不计费）
关键原则：尽量让 AI 自己创建子任务，而不是在主任务中做所有事情。
方法 1：使用 @ 语法手动委托
# ❌ 避免：在主任务中执行多步骤操作
你：帮我重构 src 目录下的所有文件
# ✅ 推荐：让 AI 创建 subagent 处理
你：帮我重构 src 目录，使用 @general 分析并逐个文件处理
内置 Subagent：
@general：通用多步骤任务（推荐用于复杂重构）@explore：代码探索和分析（只读，不会修改代码）
方法 2：让 AI 自动判断并委托
# 添加提示词，引导 AI 使用 subagent
你：帮我重构这个项目。如果任务复杂，请使用 @general 创建子任务
OpenCode 会自动识别：
- 如果任务需要多个步骤
- AI 会自动调用
task工具创建 subagent
方法 3：通过配置强制使用 Subagent
// opencode.json
{
"command": {
"refactor": {
"template": "重构 {input}，使用最佳实践",
"subtask": true,
"agent": "general"
}
}
}
使用方式：
opencode /refactor src/utils/
# 自动创建 subagent，不计费 ✅
方法 4：创建自定义 Subagent
支持两种配置格式：
格式 1：JSON 配置 (推荐用于简单配置)
// opencode.json
{
"agent": {
"reviewer": {
"mode": "subagent",
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
"description": "专门用于代码审查的子代理",
"prompt": "你是一个专业的代码审查专家...",
"steps": 50
}
}
}
格式 2：Markdown 配置 (推荐用于复杂 prompt)
<!-- .opencode/agent/reviewer.md -->
---
mode: subagent
model: anthropic/claude-sonnet-4-20250514
description: 专门用于代码审查的子代理
steps: 50
---
你是一个专业的代码审查专家。审查代码时：
1. 检查潜在的 bug
2. 提出性能优化建议
3. 评估代码可读性
使用方式：
你：使用 @reviewer 审查这个文件
# 自动作为 subagent 执行，不计费 ✅
📌 关键字段说明：steps vs maxSteps
重要：OpenCode 配置中：
- ✅
steps：正确字段（OpenCode v1.1+ 推荐） - ❌
maxSteps：已弃用字段（仅为向后兼容保留）
// ✅ 正确写法
{
"agent": {
"build": {
"steps": 10
}
}
}
// ⚠️ 旧写法（仍可用，但不推荐）
{
"agent": {
"build": {
"maxSteps": 10
}
}
}
注意：如果同时配置了 steps 和 maxSteps，OpenCode 会优先使用 steps 值。
调整主任务配置（辅助策略）
如果确实需要在主任务中操作，可以通过配置减少循环次数：
// opencode.json
{
"agent": {
"build": {
"steps": 10
}
},
"permission": {
"read": "allow",
"glob": "allow",
"edit": "ask",
"bash": "ask",
"task": "allow"
}
}
关键配置说明：
maxSteps: 防止无限循环edit: "ask": 可以在关键步骤拒绝，提前结束循环task: "allow": 非常重要，允许 AI 自动创建 subagent
总结与建议
关键要点
- 理解架构差异是关键
- VS Code：流式连接，1 次对话 = 1 次计费
- OpenCode：循环架构，每次循环 = 1 次计费
- Subagent 是 OpenCode 的成本优化利器
- v1.1.31 带来的变化
- Subagent 功能完全免费（有 parentID 的 session），充分利用时成本节省高达 90%
- 主任务的循环仍然计费（这是架构特性）
- Provider 选择建议
- GitHub Copilot（按次）：适合复杂长任务，会消耗大量 token 的任务。
- 其他按 Token 计费的：适合短任务，token 消耗可控的任务。
附：计费说明
1. GitHub Copilot 计费规则
| 场景 | 计费方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 用户点击"发送" | ✅ 计费 1 次 | 触发主任务 |
| 点击 Allow/Deny | ❌ 不计费 | 不算新请求 |
| 主任务循环 (OpenCode) | ✅ 每次循环计费 | N 次循环 = N 次计费 |
| Subagent (v1.1.31+) | ✅ 不计费 | 官方修复 |
| Subagent 中的循环 | ❌ 不计费 | 所有操作都不计费 |
2. 其他提供商（按 Token 计费）
对于 OpenAI、Anthropic 等按 Token 计费的提供商：
示例：Tool Calls 占 88.9% 的请求
假设总共 10,000 tokens：
| 类型 | 占比 | Tokens | 成本 (GPT-4) |
|---|---|---|---|
| User | 3.3% | 330 | $0.01 |
| Assistant | 7.5% | 750 | $0.05 |
| Tool Calls | 88.9% | 8,890 | $0.27 |
| Other | 0.3% | 30 | $0.00 |
| 总计 | 100% | 10,000 | $0.33 |
结论：工具调用越多，成本越高！
3. 成本对比总结
同样的任务（含 3 个子任务）：
| 工具 | 计费模式 | 修复前成本 | 修复后成本 | 节省 |
|---|---|---|---|---|
| VS Code Copilot | 按次 | 1 次 | 1 次 | - |
| OpenCode (主任务) | 按次 | 5-10 次 | 5-10 次 | 0% |
| OpenCode (Subagent) | 按次 | 15-30 次 | 1 次 | 90% ✅ |
| OpenAI GPT-4 | 按 Token | $1.50 | $1.50 | 0% |
| Anthropic Claude | 按 Token | $0.80 | $0.80 | 0% |
