OpenCode vs Codex：一个国内AI用户的真实体验对比

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作为一个在国内搞AI的，我同时用了 Codex 和 OpenCode 这两个 AI 编程助手，都用同一个 API 中转站接入国产大模型。今天来聊聊真实体验。

先说结论：OpenCode 对国内用户友好太多了

1. 接入方式：一个累死人，一个笑出声

Codex 接入国内 API 的过程：

我花了整整两天才把 Codex 接上 API。不是开玩笑，是真的两天。

过程是这样的：Codex 用的是 OpenAI 的 Responses API，但国内中转站根本不支持这玩意儿，只支持 Chat Completions API。这就好比你拿着一张银联卡去一家只收 Visa 的店，怎么刷都刷不了。

于是我得：

• 先装一个 CC Switch 桌面切换器
• 再本地搭一个 CLIProxyAPI 代理，把 Responses API 转成 Chat Completions
• 还得配个 KeepAlive 计划任务，每隔10秒检测代理有没有挂，挂了自动重启
• config.toml 还得小心伺候，动不动就被 Codex 重启覆盖掉

就这么一个链路：Codex → CC Switch → 本地代理 → xinyuntoken → 模型

我配完之后都服了，这哪是写代码，这是搞运维。

OpenCode 接入国内 API 的过程：

打开 opencode.jsonc，写三行：

"baseURL": "https://xinyuntoken.com/v1",
"apiKey": "sk-你的key",
"models": { "glm-5.2": { "name": "GLM-5.2" } }

完事。前后不到5分钟。

链路就一条：OpenCode → 中转站 → 模型

都不用我多说，你们自己品。

2. 模型切换：一个是噩梦，一个是享受

Codex 你想换个模型？改 config.toml。但你得祈祷它别被重启覆盖。而且 Codex 只认 OpenAI 那套模型名，你要是想用 DeepSeek 或者千问，得在代理里做模型名映射——gpt-5.4-mini 映射到 glm-5.1，gpt-4o 映射到 glm-5.1……我一个配置文件里七八条映射，看着都头晕。

OpenCode 呢？opencode models 一敲，xinyuntoken 上57个模型全给你列出来。想用哪个直接 -m xinyuntoken/deepseek-v4-pro，想换就换。今天用 GLM 写代码，明天用 Kimi 做总结，后天用千问写文档，切换自如。

3. 稳定性：一个心惊胆战，一个安心写代码

用 Codex 的时候我养成了一个习惯——每次打开先发一句"你好"测试。因为你不测试，你永远不知道今天 API 能不能通。可能config被覆盖了，可能代理挂了，可能模型映射没配对。这种不确定性真的消耗心力。

用 OpenCode 之后，这个习惯就戒了。打开就能用，从来没掉过链子。

4. 费用：都没多少钱，但体验差太多

Codex 本身是免费的，OpenCode 也是开源免费的。两者花的都是你 API 中转站的 token 钱。但 Codex 那边因为多了一层代理和映射，偶尔会多消耗一些无意义的调用（标题生成、诊断请求等），加上调试浪费的时间成本，实际开销反而更高。

5. 汉化：Codex 默认英文，OpenCode 本身就是中文友好

Codex 的界面是英文的，虽然有汉化 patch，但打补丁打不好容易卡在启动页（我亲身经历）。OpenCode 的 TUI 虽然是终端界面，但命令和提示都是英文的，不过因为交互方式简洁，基本不影响使用。而且 OpenCode 官网本身就是中英双语的（opencode.ai/zh），对国内用户诚意满满。

总结一下

	Codex	OpenCode
接入难度	地狱级，需要搭代理	简单级，改配置文件
模型数量	需要手动映射	多个模型直接列
切换模型	改配置+祈祷别被覆盖	命令行直接指定
稳定性	看运气	稳如老狗
中间层	CC Switch + 代理 + KeepAlive	零
汉化	英文，patch容易翻车	国内中文社区活跃
适合谁	非要用 Responses API 的	用国内API的中国用户

一句话：国内用户如果用国产模型的，闭眼选 OpenCode。

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我现在就是再用 OpenCode＋众创芯云的 glm-5.2 或者 deepseek-v4-pro，体验丝滑得很。

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