모델 데이터
실제 사용량에서 어떤 모델이 앞서고 있는지, 사용 구성이 어떻게 바뀌는지, 그것이 비용에 어떤 의미인지 확인하세요.
2026년 11월 9일 기준, 지난 7일간 OpenCode 사용량 1위는 DeepSeek V4.1 Flash(144T 토큰)이며, 그 뒤로 GLM-5.3-Flash(6.5T), Muse Spark 1.3 Contributor(6T) 순입니다.
상위 모델. OpenCode 전반의 모델 사용량입니다.
| 날짜 | deepseek-v4.1-flash | glm-5.3-flash | muse-spark-1.3-contributor | beam-1.0-501b-a23b | mimo-v2.6-flash | nemotron-3.5-super-vl | crouton-alpha | pulse-alpha | gpt-6-luna | Other | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SEP 15 | 7.5T | 635B | 5.1T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 5.9T | 19T |
| SEP 16 | 8.2T | 596B | 5.3T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 6.0T | 20T |
| SEP 17 | 8.8T | 566B | 5.9T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 5.6T | 21T |
| SEP 18 | 8.2T | 487B | 5.9T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 5.3T | 20T |
| SEP 19 | 6.5T | 380B | 4.7T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 4.6T | 16T |
| SEP 20 | 6.9T | 426B | 4.8T | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 0B | 4.7T | 17T |
| SEP 21 | 8.9T | 566B | 5.4T | 0B | 32B | 0B | 0B | 0B | 0B | 5.4T | 20T |
| SEP 22 | 8.0T | 506B | 5.7T | 0B | 941B | 0B | 0B | 0B | 0B | 5.3T | 20T |
| SEP 23 | 7.0T | 446B | 5.8T | 0B | 1.2T | 0B | 0B | 0B | 8B | 6.1T | 21T |
| SEP 24 | 6.2T | 402B | 5.4T | 0B | 1.2T | 0B | 0B | 0B | 81B | 11T | 25T |
| SEP 25 | 4.6T | 370B | 5.1T | 0B | 1.3T | 0B | 0B | 0B | 97B | 12T | 24T |
| SEP 26 | 4.3T | 309B | 5.1T | 0B | 1.2T | 0B | 0B | 0B | 86B | 10T | 21T |
| SEP 27 | 4.4T | 299B | 5.1T | 0B | 1.2T | 0B | 0B | 0B | 85B | 11T | 22T |
| SEP 28 | 6.3T | 413B | 5.5T | 0B | 1.5T | 0B | 0B | 0B | 131B | 12T | 26T |
| SEP 29 | 6.5T | 408B | 5.3T | 0B | 1.5T | 0B | 0B | 0B | 142B | 13T | 26T |
| SEP 30 | 5.8T | 389B | 4.8T | 0B | 1.5T | 0B | 0B | 0B | 120B | 13T | 25T |
| OCT 1 | 5.0T | 300B | 4.6T | 0B | 1.4T | 0B | 0B | 0B | 82B | 12T | 23T |
| OCT 2 | 4.9T | 277B | 4.4T | 0B | 1.4T | 0B | 0B | 0B | 53B | 11T | 22T |
| OCT 3 | 4.5T | 245B | 5.0T | 0B | 1.3T | 0B | 0B | 0B | 47B | 11T | 22T |
| OCT 4 | 4.6T | 253B | 5.2T | 0B | 1.3T | 0B | 0B | 0B | 72B | 11T | 23T |
| OCT 5 | 5.6T | 327B | 5.8T | 0B | 1.5T | 0B | 0B | 0B | 109B | 12T | 26T |
| OCT 6 | 6.0T | 335B | 6.1T | 0B | 2.2T | 0B | 0B | 0B | 151B | 8.7T | 24T |
| OCT 7 | 5.9T | 361B | 5.8T | 0B | 2.4T | 0B | 0B | 0B | 151B | 6.9T | 22T |
| OCT 8 | 6.6T | 381B | 5.9T | 0B | 2.4T | 0B | 0B | 0B | 137B | 7.0T | 22T |
| OCT 9 | 7.4T | 391B | 5.6T | 0B | 1.8T | 0B | 0B | 0B | 127B | 7.3T | 23T |
| OCT 10 | 7.3T | 352B | 5.8T | 0B | 1.5T | 0B | 0B | 0B | 111B | 7.2T | 22T |
| OCT 11 | 6.7T | 317B | 5.8T | 0B | 1.3T | 0B | 0B | 0B | 102B | 6.4T | 21T |
| OCT 12 | 9.4T | 485B | 5.9T | 0B | 1.6T | 0B | 0B | 0B | 143B | 6.4T | 24T |
| OCT 13 | 11T | 462B | 6.1T | 135B | 1.6T | 0B | 0B | 0B | 139B | 6.3T | 26T |
| OCT 14 | 11T | 474B | 6.1T | 340B | 1.6T | 0B | 0B | 0B | 137B | 5.9T | 26T |
| OCT 15 | 13T | 489B | 5.7T | 330B | 1.8T | 87B | 0B | 0B | 131B | 5.5T | 27T |
| OCT 16 | 15T | 758B | 5.3T | 427B | 1.6T | 293B | 0B | 0B | 127B | 4.0T | 27T |
| OCT 17 | 14T | 1.4T | 1.2T | 836B | 1.3T | 374B | 0B | 0B | 108B | 3.7T | 23T |
| OCT 18 | 13T | 1.2T | 1.1T | 761B | 1.4T | 334B | 0B | 0B | 98B | 3.7T | 22T |
| OCT 19 | 18T | 1.5T | 1.3T | 822B | 1.7T | 335B | 0B | 0B | 147B | 6.5T | 30T |
| OCT 20 | 19T | 1.5T | 1.2T | 679B | 1.6T | 331B | 0B | 0B | 145B | 12T | 37T |
| OCT 21 | 19T | 1.4T | 1.1T | 626B | 1.2T | 307B | 0B | 0B | 138B | 16T | 40T |
| OCT 22 | 18T | 1.5T | 1.1T | 817B | 933B | 291B | 0B | 0B | 141B | 9.3T | 32T |
| OCT 23 | 18T | 1.4T | 1.1T | 1.0T | 815B | 279B | 0B | 0B | 135B | 2.1T | 24T |
| OCT 24 | 15T | 833B | 1.0T | 722B | 517B | 140B | 0B | 0B | 116B | 1.5T | 19T |
| OCT 25 | 16T | 910B | 975B | 762B | 571B | 148B | 0B | 0B | 120B | 1.7T | 21T |
| OCT 26 | 20T | 1.1T | 1.2T | 849B | 715B | 137B | 0B | 0B | 168B | 2.1T | 26T |
| OCT 27 | 21T | 1.2T | 1.2T | 870B | 678B | 223B | 0B | 0B | 162B | 1.7T | 27T |
| OCT 28 | 22T | 1.1T | 1.2T | 859B | 648B | 221B | 0B | 0B | 155B | 1.6T | 27T |
| OCT 29 | 20T | 1.0T | 1.1T | 893B | 604B | 169B | 0B | 0B | 153B | 1.4T | 26T |
| OCT 30 | 19T | 933B | 1.1T | 926B | 576B | 130B | 0B | 0B | 142B | 1.4T | 24T |
| OCT 31 | 18T | 838B | 972B | 883B | 473B | 139B | 0B | 0B | 125B | 1.4T | 23T |
| NOV 1 | 19T | 836B | 928B | 884B | 416B | 137B | 0B | 0B | 120B | 1.3T | 23T |
| NOV 2 | 24T | 1.0T | 1.1T | 914B | 508B | 159B | 0B | 6B | 186B | 1.6T | 29T |
| NOV 3 | 27T | 1.0T | 1.1T | 859B | 520B | 142B | 2B | 337B | 188B | 1.3T | 32T |
| NOV 4 | 26T | 1.1T | 1.0T | 812B | 552B | 387B | 36B | 415B | 170B | 1.2T | 32T |
| NOV 5 | 25T | 1.1T | 1.0T | 834B | 543B | 535B | 129B | 449B | 168B | 1.2T | 31T |
| NOV 6 | 23T | 1.1T | 1.0T | 846B | 574B | 505B | 674B | 370B | 158B | 1.1T | 29T |
| NOV 7 | 18T | 1.0T | 881B | 754B | 471B | 484B | 451B | 0B | 131B | 1.3T | 23T |
| NOV 8 | 21T | 972B | 802B | 729B | 440B | 514B | 433B | 0B | 126B | 1.8T | 27T |
| NOV 9 | 2.8T | 124B | 112B | 77B | 53B | 48B | 57B | 0B | 18B | 226B | 3.5T |
010203
deepseek-v4.1-flash144T 토큰
DeepSeek0% 지난주 대비
glm-5.3-flash6.5T 토큰
Zhipu-7% 지난주 대비
muse-spark-1.3-contributor6.0T 토큰
Meta-22% 지난주 대비
040506070809101112131415161718
beam-1.0-501b-a23b4.9T 토큰
Reflection-21% 지난주 대비
mimo-v2.6-flash3.2T 토큰
Xiaomi-19% 지난주 대비
nemotron-3.5-super-vl2.6T 토큰
NVIDIA+122% 지난주 대비
crouton-alpha1.8T 토큰
신규
pulse-alpha1.6T 토큰
신규
gpt-6-luna959B 토큰
OpenAI-8% 지난주 대비
inkling-2-small931B 토큰
Thinking Machines신규
deepseek-v4-pro835B 토큰
DeepSeek-8% 지난주 대비
deepseek-v4.1-flash-1017724B 토큰
DeepSeek-1% 지난주 대비
nemotron-3.5-lightning612B 토큰
NVIDIA+9% 지난주 대비
minimax-m3.1-flash537B 토큰
MiniMax-19% 지난주 대비
deepseek-v4.1-flash-1017-op508B 토큰
DeepSeek-50% 지난주 대비
flint-40b476B 토큰
Recursive-24% 지난주 대비
claude-haiku-5-5391B 토큰
Anthropic-7% 지난주 대비
mimo-v2.6-pro391B 토큰
Xiaomi-26% 지난주 대비
010203040506070809101112131415161718
deepseek-v4.1-flash144T 토큰
DeepSeek0% 지난주 대비
glm-5.3-flash6.5T 토큰
Zhipu-7% 지난주 대비
muse-spark-1.3-contributor6.0T 토큰
Meta-22% 지난주 대비
beam-1.0-501b-a23b4.9T 토큰
Reflection-21% 지난주 대비
mimo-v2.6-flash3.2T 토큰
Xiaomi-19% 지난주 대비
nemotron-3.5-super-vl2.6T 토큰
NVIDIA+122% 지난주 대비
crouton-alpha1.8T 토큰
신규
pulse-alpha1.6T 토큰
신규
gpt-6-luna959B 토큰
OpenAI-8% 지난주 대비
inkling-2-small931B 토큰
Thinking Machines신규
deepseek-v4-pro835B 토큰
DeepSeek-8% 지난주 대비
deepseek-v4.1-flash-1017724B 토큰
DeepSeek-1% 지난주 대비
nemotron-3.5-lightning612B 토큰
NVIDIA+9% 지난주 대비
minimax-m3.1-flash537B 토큰
MiniMax-19% 지난주 대비
deepseek-v4.1-flash-1017-op508B 토큰
DeepSeek-50% 지난주 대비
flint-40b476B 토큰
Recursive-24% 지난주 대비
claude-haiku-5-5391B 토큰
Anthropic-7% 지난주 대비
mimo-v2.6-pro391B 토큰
Xiaomi-26% 지난주 대비
순 사용자. 모델별 일간 OpenCode 순 사용자입니다.
| 날짜 | deepseek-v4.1-flash | gpt-6-luna | glm-5.3-flash | mimo-v2.6-flash | beam-1.0-501b-a23b | muse-spark-1.3-contributor | deepseek-v4-pro | claude-haiku-5-5 | crouton-alpha | Other | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SEP 15 | 55K | 0 | 20K | 0 | 0 | 37K | 8.8K | 0 | 0 | 194K | 315K |
| SEP 16 | 58K | 0 | 19K | 0 | 0 | 37K | 8.5K | 0 | 0 | 205K | 328K |
| SEP 17 | 68K | 0 | 20K | 0 | 0 | 33K | 8.6K | 0 | 0 | 203K | 332K |
| SEP 18 | 63K | 0 | 19K | 0 | 0 | 33K | 7.6K | 0 | 0 | 171K | 293K |
| SEP 19 | 53K | 0 | 15K | 0 | 0 | 28K | 6.7K | 0 | 0 | 131K | 234K |
| SEP 20 | 54K | 0 | 16K | 0 | 0 | 25K | 6.9K | 0 | 0 | 122K | 223K |
| SEP 21 | 80K | 0 | 21K | 2.2K | 0 | 38K | 9.6K | 0 | 0 | 169K | 320K |
| SEP 22 | 66K | 0 | 19K | 41K | 0 | 36K | 8.2K | 0 | 0 | 162K | 333K |
| SEP 23 | 62K | 2.5K | 18K | 39K | 0 | 35K | 7.4K | 0 | 0 | 145K | 308K |
| SEP 24 | 60K | 12K | 16K | 37K | 0 | 34K | 6.8K | 0 | 0 | 140K | 306K |
| SEP 25 | 49K | 12K | 13K | 21K | 0 | 32K | 5.8K | 0 | 0 | 127K | 260K |
| SEP 26 | 45K | 11K | 12K | 18K | 0 | 29K | 4.9K | 0 | 0 | 112K | 231K |
| SEP 27 | 46K | 12K | 12K | 17K | 0 | 28K | 4.8K | 0 | 0 | 113K | 233K |
| SEP 28 | 62K | 16K | 15K | 22K | 0 | 34K | 7.1K | 0 | 0 | 150K | 307K |
| SEP 29 | 68K | 17K | 15K | 23K | 0 | 36K | 7.1K | 0 | 0 | 151K | 317K |
| SEP 30 | 61K | 16K | 15K | 22K | 0 | 34K | 6.6K | 0 | 0 | 145K | 301K |
| OCT 1 | 56K | 15K | 13K | 22K | 0 | 33K | 5.9K | 0 | 0 | 132K | 277K |
| OCT 2 | 54K | 15K | 13K | 22K | 0 | 32K | 5.7K | 0 | 0 | 130K | 271K |
| OCT 3 | 46K | 13K | 11K | 18K | 0 | 29K | 4.5K | 0 | 0 | 116K | 236K |
| OCT 4 | 45K | 13K | 11K | 17K | 0 | 29K | 4.5K | 0 | 0 | 114K | 234K |
| OCT 5 | 54K | 17K | 13K | 21K | 0 | 35K | 6.1K | 0 | 0 | 138K | 284K |
| OCT 6 | 58K | 17K | 14K | 41K | 0 | 38K | 6.2K | 0 | 0 | 141K | 315K |
| OCT 7 | 65K | 18K | 14K | 42K | 0 | 39K | 6.2K | 691 | 0 | 138K | 321K |
| OCT 8 | 74K | 20K | 15K | 42K | 0 | 37K | 6.7K | 4.9K | 0 | 148K | 347K |
| OCT 9 | 88K | 20K | 15K | 31K | 0 | 35K | 6.4K | 5.4K | 0 | 141K | 341K |
| OCT 10 | 80K | 17K | 13K | 28K | 0 | 31K | 5.3K | 4.8K | 0 | 128K | 307K |
| OCT 11 | 73K | 16K | 11K | 22K | 0 | 31K | 4.8K | 4.4K | 0 | 115K | 278K |
| OCT 12 | 99K | 24K | 16K | 29K | 0 | 37K | 6.7K | 6.5K | 0 | 142K | 360K |
| OCT 13 | 102K | 26K | 16K | 27K | 6.7K | 37K | 7.1K | 6.3K | 0 | 138K | 367K |
| OCT 14 | 107K | 28K | 16K | 32K | 11K | 36K | 7.6K | 6.3K | 0 | 132K | 376K |
| OCT 15 | 123K | 29K | 17K | 42K | 8.9K | 35K | 8.1K | 6.6K | 0 | 130K | 399K |
| OCT 16 | 128K | 27K | 27K | 42K | 11K | 34K | 7.5K | 5.8K | 0 | 125K | 408K |
| OCT 17 | 121K | 24K | 31K | 39K | 14K | 11K | 6.3K | 4.9K | 0 | 109K | 359K |
| OCT 18 | 98K | 21K | 23K | 28K | 12K | 7.9K | 5.4K | 4.2K | 0 | 83K | 282K |
| OCT 19 | 137K | 32K | 30K | 36K | 13K | 9.8K | 7.8K | 6.2K | 0 | 117K | 388K |
| OCT 20 | 142K | 33K | 30K | 35K | 12K | 9.3K | 7.5K | 6.1K | 0 | 118K | 393K |
| OCT 21 | 144K | 34K | 32K | 27K | 12K | 9.4K | 7.7K | 6.2K | 0 | 140K | 412K |
| OCT 22 | 149K | 34K | 32K | 24K | 14K | 9.4K | 7.7K | 6.3K | 0 | 136K | 411K |
| OCT 23 | 152K | 34K | 32K | 22K | 16K | 9.7K | 7.2K | 6.0K | 0 | 101K | 379K |
| OCT 24 | 122K | 28K | 25K | 14K | 13K | 8.2K | 5.8K | 5.0K | 0 | 82K | 303K |
| OCT 25 | 116K | 29K | 24K | 14K | 13K | 7.9K | 5.8K | 5.1K | 0 | 80K | 296K |
| OCT 26 | 147K | 40K | 30K | 18K | 15K | 9.8K | 8.4K | 6.9K | 0 | 99K | 374K |
| OCT 27 | 154K | 42K | 31K | 18K | 16K | 9.8K | 8.9K | 7.1K | 0 | 91K | 378K |
| OCT 28 | 158K | 42K | 30K | 18K | 15K | 9.8K | 8.7K | 7.3K | 0 | 85K | 374K |
| OCT 29 | 161K | 42K | 31K | 18K | 16K | 9.7K | 8.7K | 7.3K | 0 | 79K | 373K |
| OCT 30 | 153K | 40K | 29K | 17K | 16K | 9.3K | 7.8K | 6.9K | 0 | 78K | 357K |
| OCT 31 | 130K | 33K | 24K | 14K | 15K | 7.9K | 6.5K | 5.9K | 0 | 69K | 305K |
| NOV 1 | 129K | 33K | 24K | 14K | 14K | 7.4K | 6.6K | 5.8K | 0 | 66K | 301K |
| NOV 2 | 173K | 46K | 31K | 17K | 16K | 9.1K | 9.2K | 8.4K | 0 | 91K | 401K |
| NOV 3 | 180K | 48K | 32K | 17K | 17K | 9.4K | 9.5K | 8.7K | 1.1K | 80K | 402K |
| NOV 4 | 185K | 47K | 32K | 17K | 16K | 9.2K | 9.0K | 8.5K | 6.0K | 79K | 409K |
| NOV 5 | 190K | 48K | 34K | 17K | 17K | 9.4K | 9.4K | 8.8K | 5.4K | 81K | 420K |
| NOV 6 | 187K | 46K | 36K | 17K | 16K | 9.3K | 9.6K | 8.4K | 7.5K | 77K | 414K |
| NOV 7 | 159K | 37K | 32K | 15K | 14K | 8.4K | 7.7K | 7.1K | 6.9K | 69K | 357K |
| NOV 8 | 151K | 35K | 28K | 13K | 14K | 7.5K | 6.8K | 6.3K | 6.6K | 71K | 339K |
| NOV 9 | 74K | 9.8K | 8.5K | 4.5K | 3.6K | 3.4K | 2.1K | 1.8K | 1.8K | 17K | 126K |
Weekly Retention. Weekly users returning the next week.
| Rank | Model | Retention | Rate | Eligible |
|---|---|---|---|---|
| 01 | mimo-v2.6-flash | 80.2% | 9.6K | |
| 02 | deepseek-v4.1-flash | 75.6% | 637K | |
| 03 | beam-1.0-501b-a23b | 74.5% | 7.9K | |
| 04 | minimax-m3.1-flash | 72.2% | 15K | |
| 05 | muse-spark-1.3-contributor | 69.2% | 55K | |
| 06 | mimo-v2.6-pro | 68.2% | 8.1K | |
| 07 | iceman-contributor | 67.8% | 423 | |
| 08 | gpt-6-luna | 66.7% | 17K | |
| 09 | claude-haiku-5-5 | 66.1% | 7.7K | |
| 10 | gemini-4-argon | 64.9% | 1.9K | |
| 11 | hy3 | 64.1% | 1.1K | |
| 12 | minimax-m2.5 | 63.3% | 109 | |
| 13 | glm-5.3-flash | 62.7% | 68K | |
| 14 | qwen3.8-flash | 61.6% | 9.2K | |
| 15 | qwen3.7-plus | 61.3% | 5.6K |
세션 비용. 세션당 평균 비용입니다.
비용 / 세션
토큰 / 세션
비용/세션$0.0188
토큰/세션3.3M
토큰 비용. 100만 토큰당 가격입니다.
입력$0.14
출력$0.28
캐시됨$0.0028
캐시 비율. 캐시에서 제공된 입력 토큰의 비율입니다.
캐시 비율97%
캐시됨5.8T
캐시 안 됨167.5B
지역별 분포
방법론. 이 데이터를 수집하는 방법입니다.
- 업데이트
- 매시간 집계됩니다. 일과 주는 UTC 기준입니다.
- 토큰
- 각 요청의 입력, 출력, 추론, 캐시된 토큰입니다.
- 사용자 및 세션
- 순 사용자 수와 OpenCode 세션 수의 근사치입니다.
- 비용
- 세션 비용은 OpenCode 세션당 평균 비용입니다. 토큰 가격은 OpenCode 모델 카탈로그의 정가입니다.
- 유지율
- 한 주에 모델을 사용한 사용자 중 다음 주에 다시 사용한 사용자의 비율입니다.
- 인용
- 인용할 때는 OpenCode Data(opencode.ai/data)와 페이지 상단에 표시된 업데이트 시간을 함께 표기해 주세요.
Model Comparisons. Popular model pairs from the leaderboard.
Top two by recent usagedeepseek-v4.1-flash vs glm-5.3-flashdeepseek-v4.1-flash·glm-5.3-flashLeader vs challengerdeepseek-v4.1-flash vs muse-spark-1.3-contributordeepseek-v4.1-flash·muse-spark-1.3-contributorAdjacent leaderboard pairglm-5.3-flash vs muse-spark-1.3-contributorglm-5.3-flash·muse-spark-1.3-contributorTop model alternativemuse-spark-1.3-contributor vs beam-1.0-501b-a23bmuse-spark-1.3-contributor·beam-1.0-501b-a23b