Dax Raad 聊 OpenCode 2.0、團隊上癮的神秘模型，跟推論利潤率高達九成的產業真相

TL;DR

• OpenCode 2.0 即將進入 beta，核心改動是整個系統變成常駐服務，所有裝置同步，桌面、手機、網頁都能連進同一個 session
• Dax 的團隊在過去幾個月 token 用量暴增五倍，原因是某個還未公開的新模型讓整個團隊「上癮」，預覽期結束後所有人都在哀悼
• 前沿模型的推論利潤率估計高達九成，意味著現在的 API 價格理論上還能便宜十倍
• GLM 5.2（智譜的開源模型）已經能在實戰中取代 GPT-5.5，開源與閉源的差距持續收窄
• Anthropic 明確禁止 OpenCode 接入 Claude Code Max 訂閱方案，背後邏輯是算力稀缺加上漏斗轉換策略
• 語音提示（voice prompting）正在改變開發者的工作方式，Dax 團隊現在連 Discord 內部溝通都用語音輸入

Syntax.fm 是由 Wes Bos 跟 Scott Tolinski 主持的老牌網頁開發 podcast，兩個人都是全端開發者，節目風格偏輕鬆但技術含量不低，每週出兩集，聊前端、後端、工具鏈什麼都聊。這集在二〇二六年七月十五日播出，來賓是 Dax Raad，OpenCode 的創辦人，同時也是 Anomaly（前身是 SST / Serverless Stack）的共同創辦人。OpenCode 目前是開源 coding agent 領域最大的專案，GitHub 超過十六萬顆星，月活開發者大約七百五十萬。Dax 上次上 Syntax 是聊 hosting，這次整集都在聊 coding agent 的現況跟他對模型產業的判斷。

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把開發環境搬到雲端的裸機上

Dax 幾年前就把自己的開發環境搬到遠端裸機伺服器上了。一台 AMD 990X 配 192GB RAM，月租大約兩百美金。所有工作都在上面跑，本地筆電只是一個 SSH 進去的薄終端。

這個做法以前算小眾，但 coding agent 出現之後變得合理很多。原因很簡單：coding agent 需要一個「永遠開著」的環境。你不用一直盯著螢幕，丟一個任務給它，關掉筆電，換到桌機打開，session 還在。對 vim 使用者來說本來就無感，但對大多數人來說，coding agent 讓「遠端機器」從「你得會用 vim」變成「你只要會打字就行」。

他們現在幫團隊也這樣做，在歐洲、美國、新加坡各放一台伺服器。每台月租三到四百美金，比買一台 MacBook 給員工還便宜。

他特別推薦了一家叫 exe.dev 的公司，創辦人是前 Tailscale 的 CTO David Crawshaw。如果你用過 Tailscale 就知道那種「就是能用」的體驗，exe.dev 想把這件事產品化，讓你不用自己架伺服器就能有同樣的開發環境。

然後 Dax 講了一個很扯的故事：他以前為了省錢，找了一個邁阿密的 VPS 供應商。結果那個人假裝自己死了，先寄一封信說要去做手術暫時聯絡不上，然後伺服器就掛了，人就消失了。後來有人在論壇上追查，發現他以前開過另一家 VPS 也是用同樣手法跑路的。

「我付他錢買服務，他為什麼要跑路？我到現在還搞不懂。」

OpenCode 2.0：從工具變成常駐服務

OpenCode 2.0 的核心改動是整個系統預設以服務模式運行。裝好之後它就在背景跑著，不管你從桌面 app、網頁、還是手機連進去，所有 session 都是同步的。

更有趣的是跨裝置協作。Dax 自己的設定是：主要的 OpenCode 服務跑在遠端 Linux 伺服器上，但它同時知道他桌上有一台 Mac Studio、一台 Framework 桌機。當 agent 需要用瀏覽器的時候，它會自己 SSH 進 Mac Studio 去操作，因為那台機器上有他登入的各種服務。

不需要什麼特殊協定，只要裝置之間透過 Tailscale 連通，agent 知道每台機器的名字和用途就行了。

他也提到 OpenClaw（Anthropic 的官方 app）剛出的行動版「不太行」，有人形容「我看了兩遍才敢相信這是官方出品的」。相比之下 OpenCode 雖然行動端還很原始，但至少 web UI 在手機上能用。

團隊上癮的那個模型

這集最勁爆的部分是 Dax 聊到他們團隊 token 用量在幾個月內暴增五倍。原因是某個還在預覽階段的新模型。

「我們一直是很保守的團隊，這些年對 AI coding 的態度一直很謹慎，不是那種 AI psychosis 的人。但我們整個團隊對這個新世代模型上癮了。」

他不能說是哪家的模型，之前以為可以講結果被告知不行。他只說 OpenAI 跟 Anthropic 都有給開發者的預覽計畫，而這個讓他們上癮的模型來自「其中一家」。

最有趣的描述是：這個模型不是因為「聰明很多」才讓人上癮。不是那種突然變成人類的感覺。而是在可用性上找到了一個完美的平衡點，你可以真的信任它，它會聽你在說什麼，會注意到你自己漏掉的東西。

預覽期結束之後，團隊失去了存取權，「好幾天大家只聊這件事，所有人都在哀悼，有人用 AI 生成了葬禮圖片。有人說『繼續工作還有什麼意義』。」

掉回舊模型之後，一半的人選了 GPT-5.5，另一半在用智譜的 GLM 5.2。Dax 自己覺得 GLM 5.2 跟 GPT-5.5 差不多，用過那些新模型之後，舊的這些「感覺都差不多」。

之前在開源正在贏、AGI 已經到了、Scorsese 也在用 AI有聊到開源模型正在吃掉企業八成日常任務，GLM 5.2 的表現某種程度上又印證了這個趨勢。

推論利潤率九成：你付的價格可以便宜十倍

因為 OpenCode 本身也是推論服務的提供者（他們有 Go 方案專門跑開源模型），Dax 對推論成本有第一手數據。

他估計 OpenAI 跟 Anthropic 在推論上的利潤率大概是九成。也就是說，你現在付的 API 價格，理論上損益兩平價只要十分之一。

「這聽起來很誇張，但你想一下，他們最近還在漲價。而我們用中間商代管 GPU，在某些開源模型上都能拿到七成折扣，賣原價就有七成利潤。如果直接買 GPU 自己跑，利潤更高。」

他把研發成本跟推論成本分開看：研發（訓練模型）是另一回事，但純粹的推論業務，利潤率是非常誇張的。

這跟之前在一年燒掉的 token 比工程師薪水還多那篇聊到的企業 token 預算焦慮形成了有趣的對比。企業在喊貴，但實際上這些價格還有巨大的下降空間。

至於他們團隊自己的 token 支出佔薪資總額大約百分之十五。「對一家科技公司來說，這根本不算什麼。」

Anthropic 為什麼不讓 OpenCode 接 Claude Code Max

這段很直白。Anthropic 明確禁止 OpenCode 透過插件使用 Claude Code Max 訂閱方案，Dax 說他們「爭取了很久，沒有贏」。

背後的邏輯不複雜：Claude Code 是 Anthropic 漏斗的頂端，用來吸引個人開發者，最終希望把他們所在的公司轉換成按 token 付費的企業客戶。如果開發者透過 OpenCode 使用同樣的算力，他們可能永遠不會走完這個漏斗，因為 OpenCode 可以隨時切換到其他模型。

加上算力本身是有限的。Anthropic 內部的業務團隊會說：「我有企業客戶願意付全價買這些算力，你為什麼要分給消費端的用戶？」

Dax 也表達了一個更深層的擔憂：隨著模型實驗室往產品層走，它們手上有一個「不公平按鈕」可以按，就是把某個模型鎖在自家產品裡不開放 API。「它們會用安全的理由來包裝：這個模型太危險了，只能在我們自己的 harness 裡使用。這不是真正的原因，但很可能是它們會用的說法。」

語音提示跟腳踏板

整集另一個讓我覺得很有意思的點是語音提示。Dax 的團隊現在幾乎所有人都用語音輸入來跟 agent 溝通，連在 Discord 上互相傳訊息也是用語音輸入，因為「我們已經恨打字了」。

Wes Bos 更進一步，買了腳踏板：一個踩下去觸發語音輸入，另一個踩下去送出，第三個切換分頁。「我就坐在那邊，靠著椅背聊天，用腳操控一切。」

Dax 說他一開始也覺得語音提示很怪，直到看到團隊裡的 Kit Langton 在用。「你可以亂講、可以詞不達意、語音辨識可以出錯，都沒關係，因為 LLM 擅長的就是理解你真正想說什麼。」

有人甚至做了一個戒指，上面有一顆按鈕，按下去就開始語音輸入。Dax 說他想試試看。

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回到最開頭那個故事：Dax 讓 OpenCode 透過 iMessage 幫他老婆買禮物，結果他老婆回「如果 Dax 用 AI 買禮物給我，我會跟他離婚」。他還一直跟 agent 說「她在開玩笑啦，繼續」，結果 Claude 判斷「你老婆看起來真的很生氣，我無法繼續」，然後自己把服務關掉了。

這大概是我聽過最精準的 AI 邊界偵測案例了。

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