Випущено OpenCode 2.0, з понад 160 000 зірками на GitHub і 7,5 мільйона розробників щомісяця. Основні переробки включають: перехід з Bun на Node для вирішення проблем з пам’яттю, перехід з Tauri на Electron для настільних застосунків, а також реалізацію паралельних AI-сесій у кількох вкладках. Засновник Дакс розкрив, що маржа прибутку від AI-виведення становить близько 90%, а споживання токенів командою збільшилося в п’ять разів, оскільки нова модель досягла ідеального балансу зручності, що дозволяє повністю довіряти їй і співпрацювати з нею. Команда використовує віддалене середовище розробки на фізичних серверах, застосовуючи методологію «роскошного надмірного проектування» і вкладаючи велику кількість токенів у дослідження кожного рішення. Маршрутизація моделей була переоцінена; справжньо ефективним є шаблон оркестрування: основна модель діє як «командир», розподіляючи завдання між дешевими підагентами.

Автор статті, джерело: GeekBang Technology InfoQ

У 2026 році OpenCode став феноменальним відкритим проектом: понад 160 000 зірок на GitHub і понад 7,5 мільйона розробників, які використовують його щомісяця.

Цього місяця вони випустили 2.0.

Чому переписувати? Дакс сказав: «За всю свою кар’єру мені потрібно було тричі ітерувати кожну річ, щоб зробити її правильно». OpenCode 0 — це прототип, 1.x — це перевірка, а 2.0 — це повна реконструкція з нуля після того, як вони повністю зрозуміли цю галузь.

Однією з ключових задач цього перероблення було реконструювання всього API — створення добре продуманої системи, а не просто природно виниклої, як раніше.

Однією з великих відмінностей OpenCode від Claude Code є перехід з Bun на Node для вирішення проблеми використання пам’яті. У ранніх версіях додаток все ще містив інтерфейс командного рядка (CLI), оскільки серверний код залежав від API, властивих Bun. Після перехіду вони видалили всі ці API та змогли запускати сервер у середовищі Node.

Користувач: OpenCode надто сильно навантажує пам’ять. Я справді не розумію, як сучасне програмне забезпечення могло стати таким — чому щось настільки просте повинно займати більше 2 ГБ пам’яті?

Dax: Чи можете спробувати OpenCode 2? Його продуктивність має бути значно кращою.

Десктопна версія також була іншим ключовим аспектом цього переписування. У версії 1.x для легкого обгортання Web UI та CLI було вибрано Tauri; під час кожного запуску вбудований CLI запускає opencode serve, щоб надавати локальний сервер для Web UI. Проте проблема полягала в тому, що Tauri використовує WebKit на macOS та Linux, що не лише забезпечує гіршу продуктивність у порівнянні з Chromium при відображенні додатку OpenCode, але й погіршує уніфікований досвід.

Після міграції на Node ідея запускати серверний код безпосередньо в середині вбудованого Electron-ом процесу Node стає дуже привабливою.

Однією з прямих змін, що виникли внаслідок цього оновлення, є вирішення найбільшого обмеження ефективності в AI-програмуванні — очікування в черзі. Більшість користувачів все ще звикли чекати, поки завдання AI повністю завершиться, перш ніж запускати наступне. Зараз це зовсім не потрібно. Користувачі можуть відкривати кілька вкладок з окремими AI-сесіями, одночасно виконуючи два різні завдання програмування, а також вказувати різні моделі для кожної вкладки для порівняння поруч. Наприклад, одна модель може будувати HTML-сайт, тоді як інша одночасно генерує список для початківців — обидві моделі працюють паралельно, не заважаючи одна одній.

За останні місяці, під час переписування OpenCode, витрати токенів командою співзасновника OpenCode Дакса Рада зросли в п’ять разів.

Де ми витратили токени? Наша стратегія — розкішно переосмислити все. Навіть для реалізації простого API для читання файлу ми задаємося питанням: які всі можливі способи реалізації існують? Які приклади є в інших продуктах? Як інакше можна організувати відповідь? Раніше ви могли придумати лише один-два варіанти, а потім обрати найкращий, але зараз ми можемо дозволити собі розкішно витрачати ресурси.

Тестова версія OpenCode 2.0 була випущена цього місяця, і команда планує запустити офіційну версію приблизно через місяць після випуску тестової версії. Недавно Дакс Рад у подкасті Syntax.fm детально розглянув логіку переписування OpenCode 2.0, чому він вважає, що прибутковість виведення досягає 90%, чому маршрутизація моделей переоцінена, а також те, як Anthropic і OpenAI рухаються вздовж зовсім різних шляхів. Ця стаття базується на відео цього подкасту та була відредагована InfoQ.

Версія для тих, хто не має часу читати:

Q: Наскільки потужна ця «модель, яку не можна називати»? Ваша команда справді захопилася?

А: Витрати токенів команди зросли в п’ять разів за два місяці — не тому, що вони стали більш токен-вимогливими, а тому, що всі просто не можуть зупинитися. Тепер ви можете довіряти йому: він слухає вас і вловлює те, що ви могли пропустити. Це не заміна вам, а кращий партнер.

Чому OpenCode 2.0 було переписано? Яка основна відмінність від 1.0?

А: У моєму житті «кожну річ потрібно зробити тричі, щоб зробити правильно»: 0 — це проба, 1 — перевірка, 2 — перебудова після повного розуміння всієї галузі. OpenCode 2.0 має три ключові зміни: повне перероблення API, за замовчуванням робота як служба та мережа інтелектуальних агентів між пристроями.

Q: Чому ваше програмне забезпечення зручніше за інші? Яка ваша методологія?

А: «Рішення мають значення» — реальні гроші витрачаються на токени, інвестування в базові примітиви.

Чи надійний маршрутизаційний моделювання?

А: Ринок маршрутизації моделей переоцінений — посередники намагаються знайти собі справу. Справжнім ефективним підходом є не надання маршрутизатору права вибирати моделі, а використання дорогого основного моделі як «командира»: він не виконує роботу сам, а лише розподіляє завдання між дешевими підагентами. Нове покоління моделей чудово справляється з цим «режимом оркестрування», здатне паралельно керувати кількома підагентами в одному сеансі, а потім знову активувати основну модель.

Q: Наскільки прибутковим є AI-виведення? Чи можна заощадити гроші, запускаючи моделі локально?

A: Прибутковість висновків Anthropic та OpenAI становить близько 90%, тобто точка беззбитковості може бути в 10 разів дешевшою, ніж зараз. OpenCode як сервіс висновків, навіть через посередників, може досягати прибутковості 70% для деяких відкритих моделей. Але запуск моделей локально не дозволяє заощаджувати гроші: будь-яке підвищення ефективності, яке робить локальні моделі дешевшими, у хмарі зробить їх дешевшими в 10 разів. Значення локальних моделей — у приватності, а не в витратах.

Чому підписка Claude Code Max не працює в OpenCode?

А: Корпоративна культура Anthropic і OpenAI абсолютно різна. OpenAI орієнтована на споживачів і готова витрачати будь-яку суму, щоб надати досвід якомога більшій кількості людей. Anthropic орієнтована на бізнес: кожен гігабайт GPU-обчислювальних потужностей очікує продажу корпоративним клієнтам. За суттю це логіка «воронки»: Anthropic хоче, щоб користувачі починали з Claude Code і в кінцевому підсумку переходили на корпоративні рішення з оплатою за токени; якщо їх перехопить OpenCode, користувачі можуть перейти до інших моделей.

Чи серйозні голосові підказки?

A: Уся команда OpenCode вже не користується клавіатурою, навіть повідомлення в Discord надсилають голосовими. LLM природньо добре розуміє хаотичні формулювання, і якість кінцевого результату стає вищою.

Чи зможемо ми коли-небудь мати справжній значущий тест продуктивності?

Я вже зовсім не звертаю уваги на результати тестів: як це впливає на реальну розробку, якщо бали зростають? Я більше стежу за тенденцією зміни споживання токенів командою — якщо витрати зростають, це означає, що модель справді корисна.

Налаштування віддаленого середовища розробки

Вес: Ти написав твіт: «Ми почали орендувати великі裸金属 сервери, а потім розрізати їх на віртуальні машини, щоб розподілити між усіма членами команди. Це саме та конфігурація, яку я використовував роками, особливо добре підходить для запуску серверів OpenCode». Що ти робиш? Розподіляєш віддалену обчислювальну потужність кожному?

Dax: Приблизно два роки тому я почав орендувати дуже потужний сервер — не хмарний, а бare metal — із чудовими характеристиками. Я більше не працюю на локальному основному комп’ютері, а просто підключаюся до нього через SSH. У мене завжди запущено кілька постійних сесій Tmux, і всю роботу я виконую саме там. Переваги очевидні: висока продуктивність, можливість безпосередньо оновлювати обладнання, не переносивши старі пристрої. Крім того, переключення між пристроями надзвичайно зручне: закриєш ноутбук, перейдеш на стаціонарний комп’ютер — і безперервно продовжуєш роботу з того самого місця. Я завжди любив цю схему.

З появою агента для кодування я вважаю, що ця річ перетворилася з нишевої ідеї на необхідність. Більшість людей все ще віддають перевагу локальному комп’ютеру — це нормально. Для агента для кодування перевага в тому, щоб завжди працював віддалений сервер, дуже велика. Я користуюся Vim і повністю працюю віддалено. Для багатьох це нереально, але з агентом для кодування вам може бути менш важливо, який редактор ви використовуєте — ви просто хочете надсилати запити і спілкуватися з ним, тому ця схема з віддаленим сервером стає більш доступною для більшої кількості людей.

Зі збільшенням команди більше людей, побачивши мою конфігурацію, кажуть: «Я теж хочу таку». Це дійсно логічно — великі компанії вже давно через практичні причини використовують віддалені середовища розробки, оскільки ваші способи збирання додатків, залежності та середовища стають дуже індивідуальними. Надання кожному готової машини для негайного використання — це логічний крок, і ми просто зробили те саме для команди. Але ключове: якщо ви використовуєте звичайні хмарні сервери, диск, як правило, повільний, а CPU — застарілий. Ви не зможете отримати продуктивність, що конкурує з локальним MacBook. Вам потрібні швидкі диски NVMe та відповідний CPU.

Вес: Яка конфігурація твого сервера? Скільки він коштує?

Dax: Моя власна машина, якою я користуюся кілька років, зараз застаріла — AMD 9900X, 192 ГБ оперативної пам’яті, близько 200 доларів на місяць. Для моїх потреб це надмірна потужність, але я можу запускати кілька віртуальних машин. Наша команда розподілена по всьому світу, і затримка — це проблема, тому у нас є сервери в Європі, США та Сінгапурі — більш професійні, з кращим управлінням та контролем. Кожен з них коштує близько 300–400 доларів на місяць і має більше ядер, ніж моя особиста. Для серйозної компанії це не так вже й багато — витрати на ноутбук для кожного співробітника перевищують цю суму.

Скотт: У якої компанії розміщені ці бare-metal сервери?

Dax: Я сам використовую просто моніторинг цін, шукаю модель CPU, вибираю найближчого до мого міста постачальника — будь-якого, про кого ніколи не чув, але зазвичай все працює. Для команди ми зараз використовуємо latitude.sh; насправді існує компанія, яка повністю продуктизувала цю концепцію — exe.dev, можливо, ви про неї чули. Цю компанію заснували колишні засновники Tailscale, і їхній продукт — це готове до використання віддалене середовище розробки з усіма функціями. Ми, швидше за все, перейдемо на нього, але я просто хочу спробувати власноручну налаштування.

Вес: Ти запускаєш моделі вище, чи тільки робиш звичайну розробку?

Dax: Ні, не запускати міркування.

Вес: А як ти налаштував Tmux? Що в ньому особливого?

Dax: У мене є окремий сеанс Tmux для кожного проекту. OpenCode має власний сеанс із кількома пов’язаними вікнами. Різні проекти — різні сеанси, легко переключатися. Для мене це leader-S: перехід до іншого проекту — і ви відразу потрапляєте до відповідного сеансу Tmux. У мене є набір стандартних сеансів Tmux, які завжди працюють у фіксованому порядку, і кожен панель та вікно завжди запущені з однаковими додатками — це розвиває м’язову пам’ять. Крім того, на всьому пристрої працює сервер OpenCode, до якого я можу отримати доступ через веб-інтерфейс з телефону. Ця частина ще сирою, нам потрібно її покращити, але це напрямок, яким ми хочемо рухатися.

Скотт: Такі довготривалі сесії Tmux справді мають незрозумілу привабливість: все знаходиться саме там, де має бути. Я довгий час не розумів Tmux, поки не переніс все на інший комп’ютер — тоді все стало зрозуміло.

Dax: А зараз у нас також є довгострокові сесії кодування агента. У мене є приватна сесія Tmux, в якій запущено кілька сесій OpenCode, наприклад, одна з них спеціалізується на моїх записах про фітнес і працює з базою даних SQLite. Я можу просто сказати йому: «Сьогодні під час жиму лежачи я відчував більше навантаження на трицепси», і він автоматично збереже цей коментар. Коли я знову виконуватиму жим лежачи, він нагадає мені: «Пам’ятаєш, як ти раніше застряг на цьому? Чи не бажаєш спробувати змінити позу?» Саме такі, на перший погляд, дурні речі він робить чудово.

Я недавно також налаштував сесію, яка синхронізується з моїм iMessage, тому у мене є контакт iMessage OpenCode, з яким я можу зв’язатися будь-де. Я додав його до групового чату зі своєю дружиною і подумав: «Треба щось романтичне», — і сказав OpenCode: «Знайди Ліз і купи їй подарунок». OpenCode надіслав Ліз повідомлення, і вгадайте, як вона відповіла? Вона прямо сказала: «Якщо Дакс використовує ШІ, щоб купити мені подарунок, я справді розведусь з ним». Вона ненавидить цю історію.

Тоді я ще не здавався і продовжував давати AI команди: «Вона просто жартує, продовжуй». Але Ліз дедалі більше розлютилася. Ще гірше те, що тоді я використовував хмарну модель, яка дуже «чутлива» — вона відповіла мені: «Ваша дружина дуже злиться, я не можу продовжувати виконання». Потім вона сама вимкнула сервіс і «запустила самогубство».

Вес: Мені дуже подобається така налаштованість, хоча сам я частіше використовую локальні речі, але ідея зберігати все в хмарі та використовувати лише тонкий клієнт дуже приваблива. Я чекаю дня, коли і відеоредагування — ці речі, що повинні працювати локально — також перейдуть у хмару.

Дакс: Не знаю, чи бачили ви ту статтю про хмарні ігри, але ця тема завжди викликає суперечки. Я не кажу, що кожен повинен це робити — якщо вам подобається мати локальне обладнання і контролювати все, це абсолютно нормально; у мене також багато фізичних машин. Але для деяких людей дуже зручно, коли хтось інший турбується про все. Для мене саме оновлення — це катастрофа. Я весь життя збирав комп’ютери, і кожного разу, коли збираю нову машину, думаю: «Через два роки я продам процесор і куплю новий». Але це ніколи не вдавалося, бо ти не можеш просто продати процесор — може виявитися, що роз’єм оновився, і тоді тобі потрібно міняти материнську плату; а якщо міняєш материнську плату, то логічніше взагалі перейти на найновішу пам’ять. Ціла ланцюжкова реакція мене зламала, тому для мене дуже добре, що хтось інший займається оновленнями.

Переписати OpenCode

Скотт: Я знаю, що ви активно розробляєте нові функції — десктопний додаток і OpenCode 2.0, що зміниться у версії 2.0?

Dax: Упродовж усього мого професійного шляху кожна річ вимагала три ітерації, щоб бути зробленою правильно. Ми мали OpenCode 0, 1, а ця версія 2.0 — це велике переписування після того, як ми повністю зрозуміли цю галузь та всі можливості. Однією з ключових робіт стало переобладнання всього API, створення добре продуманої системи, а не просто природно виниклої, як раніше.

Другою ключовою зміною є запуск за замовчуванням у вигляді служби — після встановлення він завжди присутній. Ви запускаєте OpenCode, і він автоматично підключається, а все синхронізується — незалежно від того, чи використовуєте ви настільний додаток, веб-застосунок, чи власний скрипт чи програму. Він також може дозволити вам керувати комп’ютером за допомогою власних програм, навіть допомагаючи вам написати такі програми. З’явився новий API плагінів. Ми спали велику кількість токенів, глибоко аналізуючи кожне рішення та розглядаючи всі можливості. Цей процес був виснажливим, але дуже цікавим.

Скотт: Коли буде повний запуск?

Dax: Бета-версія має бути випущена в ці вихідні (бета-версія вже була опублікована на початку липня). Ми технічно можемо випустити її зараз, але дали собі тиждень на остаточні виправлення та додавання функцій. Приблизно через місяць після бети ми випустимо її як офіційну версію.

Dax: Однією з причин, чому OpenCode 2.0 зайняв стільки часу, є те, що ми переробили його, щоб підтримувати гаряче перезавантаження. Незалежно від того, чи дозволите ви йому створити Skill самостійно, чи створите його вручну, він буде миттєво завантажений і не призведе до недійсності кешу.

Скотт: Чи міграція з Tauri на Electron була завершена у версії 2.0, чи вже завершена?

Dax: На настільному комп’ютері він досить цікавий — він ніколи не виходив зі статусу бета-версії, навіть були бета-версії бета-версій. Але зараз він побудований на Electron, і команда працює над адаптацією нових API ядра 2.0, а також додає багато виправлень продуктивності та абсолютно новий інтерфейс.

Скотт: Ти сказав, що нова версія за замовчуванням працює як служба, отже, чи означає це, що після встановлення OpenCode віддалений GUI можна використовувати без додаткового запуску сервера?

Dax: Служба за замовчуванням працює локально, і всі процеси на вашому комп’ютері виконуються локально, але її можна налаштувати на віддалений режим. Мої налаштування: на кожному пристрої працює служба OpenCode, і я додав кілька цікавих режимів хоста — наприклад, мій основний сервер OpenCode працює на віддаленій машині, а на столі є Mac Studio, а основний робочий стіл — Framework Desktop. OpenCode знає про всі ці пристрої, тому я можу сказати йому: «Надіслати iMessage», навіть якщо я спілкуюся з Linux-сервером у хмарі — він з’єднається через OpenCode з моїм Mac Studio і надішле це iMessage. Таким чином, ви можете під’єднати всі пристрої до сервера OpenCode, і він буде знати про всі пристрої та їх розташування.

Вес: Усі обговорюють, як зробити так, щоб кілька віконних панелей спілкувалися між собою, наприклад, два вікна Tmux, але справжнім досягненням є здатність зв’язувати кілька машин між собою.

Скотт: Так, я також налаштував це. У плані управління пристроями це принесло безкінечне підвищення ефективності.

Dax: Цікаво, що ми навіть не перетворили це на повноцінну функцію, бо всі мої пристрої підключені через Tailscale. Досить того, щоб агент знав ім’я та опис кожного пристрою — він автоматично підключається по SSH і виконує роботу. Наприклад, коли мій віддалений сервер хоче використати браузер, він SSH-підключається до пристрою на моєму робочому столі, використовує цей браузер, бо саме там увійшли всі мої облікові записи. Ніякої спеціальної налаштування не потрібно — достатньо, щоб пристрої були взаємопідключені.

Вес: А як щодо мобільних додатків? Вчора ми побачили, що Cursor випустив додаток для iOS, а Claude має функцію віддаленого керування. Яка ваша думка щодо мобільних AI-додатків?

Dax: Нам справді потрібно створити мобільний додаток. Ця ідея вже довго висіла у нашому списку завдань, але ми чекали, поки основна архітектура стане достатньо зрілою, щоб підтримувати всі сценарії, які ми хочемо реалізувати. Зараз основа готова, і ми, швидше за все, негайно розпочнемо роботу над мобільною версією. Зараз існує досить примітивний мобільний веб-інтерфейс, яким іноді користуюся я, але досвід використання дуже посередній. Нам потрібні клієнти на всіх платформах, і вони мають бути досить якісними.

Методологія програмної інженерії

Вес: Ваша термінальна програма OpenCode значно краща, ніж будь-який інший інструмент, який я коли-небудь використовував. Коли я перейшов на нову TUI Claude 2, вона навіть не могла нормально прокручувати — це було дуже розчаровуюче. Яка ваша методологія програмної інженерії, що дозволяє вам так уважно ставитися до деталей та завершеності продукту?

Дакс: Чесно кажучи, ми теж ще вивчаємо це. Наша команда, як і всі інші, намагається знайти баланс між різними речами. Перший крок дуже простий — вирішити, чи тобі це взагалі важливо. Це звучить як очевидність, але насправді у тебе є безліч раціональних причин вирішити, що це не має значення. Ти побачиш безліч аргументів, що «як це має значення, яким буде Claude Code, у них є десятки мільярдів доходу, чому їм так напружуватися?». Є багато аргументів, що ти можеш бути успішним, навіть якщо тобі це не важливо. Але справа в тому, чи тобі це дійсно важливо? Наша команда вважає це важливим. Ми дивимося на програмне забезпечення інших і кажемо: «Боже, як би ми хотіли зробити щось настільки ж чудове», — саме це бажання нас рухає.

Друга річ: наш використання токенів зараз стало дуже безумним. За останні місяці щомісячне використання токенів нашою командою зросло в п’ять разів. Я не хвалюся тим, наскільки ефективно ми використовуємо токени, а хочу підкреслити, що модель досягла певного продукт-ринкового відповідності в нашій компанії, що дозволило їй зростати так швидко протягом кількох місяців, причому використовуючи нові моделі, які все ще перебувають у режимі обмеженого доступу.

Проблема в тому, куди ми витрачаємо токени? Наша стратегія — розкішно перетворювати все на надмірно складне. Навіть реалізовуючи простий API для читання файлу, ми задаємося питанням: які всі можливі способи реалізації існують? Які приклади є в інших продуктах? Якими іншими способами можна організувати відповідь? Раніше ви могли придумати лише один-два варіанти, а потім обрати найкращий, але зараз ми можемо розкішно інвестувати. Це раніше було неможливо, і такі інвестиції дійсно призводять до кращого програмного забезпечення.

Третє: ми все ще вважаємо вартим інвестування в базові примітиви, які Coding Agent не може створити за один крок. Наш TUI працює добре, насамперед тому, що ми раніше інвестували у фреймворк OpenTUI. Він написаний на Zig і вимагає від розробників величезних зусиль, щоб забезпечити його роботу на всіх різних платформах з надзвичайною продуктивністю. Хоча процес розробки значною мірою опирався на Coding Agent, це все одно робота експерта, яку не може виконати звичайна людина. Він дозволяє таким звичайним людям, як я, будувати на ньому корисні речі з багатьма функціями. Навіть із наявністю великих мовних моделей, вам все ще потрібні міцні базові примітиви — і вони варти інвестування.

Вес: Раніше ми залучали команду Pierre Computer, яка створювала примітиви, наприклад прості diff, прості бічні панелі у вигляді деревоподібної структури, і такі самотні, як ми, могли просто «вставляти» ці добре продумані примітиви від розумних людей безпосередньо в наші додатки.

Dax: Зараз існує мільйони інтерфейсів Coding Agent, які всі використовують Pierre, включаючи нас.

Вес: Дві розумні людини створили все це, що підтримує весь індустрію.

Маршрутизація моделей

Скотт: У нашій програмі ми часто обговорюємо маршрутизацію моделей (Model Routing) — це коли завдання розподіляються на найбільш підходящу модель залежно від запиту. Як ви вважаєте, на якому етапі зараз розвиток цього напрямку? Чи ще є простір для еволюції?

Dax: Я вважаю, що цей сегмент трохи переоцінений, бо є величезна кількість посередників, які намагаються знайти собі справу. Якщо ви не лабораторія моделей і хочете запропонувати щось цінне (ми саме на цьому місці — ми продаємо сервіси інференсу як проміжний шар), то єдина річ, яку ви можете зробити, — це сказати клієнтам: «Лабораторії моделей не можуть дозволити вам викликати вихід однієї моделі за допомогою іншої, бо Anthropic ніколи не надасть вам моделі OpenAI, але ми можемо». Тож вони будуть наполегливо підкреслювати маршрутизацію моделей, але чесно кажучи, на цьому проміжному рівні я не вважаю, що ви можете зробити багато чого.

Найкращим варіантом є те, щоб система, коли надходить запит, могла визначити, яку модель використовувати. Але після початку сесії неможливо динамічно змінювати модель через витрати. Якщо ви змінюєте модель посеред сесії, нова модель призводить до повного скидання кешу, що дуже витратно. Тому я вважаю, що реалізувати маршрутизацію на цьому рівні дуже складно.

Нас справді цікавить інший напрямок, зокрема нові покоління моделей, які чудово впоралися з шаблоном оркестратора. Раніше хтось уже намагався використовувати цей шаблон, але я вважаю, що попередні моделі були недостатньо добрими, щоб їх міг використовувати звичайний користувач. Але хтось з нашої команди створив таку архітектуру за допомогою нової моделі: основна сесія використовує дорогу модель, але її запит налаштовано так: «ніколи не робити нічого самостійно» — вона лише генерує під-агентів, а під-агенти використовують дешевші моделі. Таким чином, інтелект основної моделі зберігається, але нудна, трудомістка робота — наприклад, дослідження та зміна коду — виконується за допомогою дешевших моделей. У цілому це виявляється дешевшим, а нові моделі чудово справляються з паралельною роботою: ви можете запускати кілька під-агентів одночасно в одній сесії, і коли вони завершать роботу, вони прокидають основну модель. Ви працюєте лише в одній сесії — досвід винятковий. Ось що справді має значення для маршрутизації моделей.

Модель, яку не можна назвати

Вес: Ви згадали, що ви спали багато токенів і використали деякі моделі, ще не опубліковані. Які саме? Якими каналами ви отримали їх?

Dax: OpenAI та Anthropic мають величезні плани попереднього ознайомлення, надаючи певним людям ранній доступ, тому ми можемо бачити деякі речі раніше, ніж зовнішній світ. Конкретну лабораторію я не називатиму, але остання модель одразу збільшила нашу споживаність токенів у п’ять разів.

Вес: Це не тому, що воно витрачає більше токенів, а тому, що воно змінило ваш спосіб роботи, чи не так?

Dax: Ті, хто знає нас, розуміють, що ми — дуже консервативна команда. Роками ми були обережні щодо AI-кодування і зовсім не ті люди, які захоплено підтримують штучний інтелект; ми завжди обмежувалися у поширенні інформації про його можливості. Але я скажу, що наша команда повністю захопилася новим поколінням моделей. У ті дні, коли закінчився період попереднього ознайомлення і ми втратили доступ, всі сумували за втратою цього інструменту. Хтось запитував: «А навіщо тепер працювати?» — і створили цілу купу зображень AI-похоронів. Ці дні були справді важкими.

Я не кажу, що нові моделі стали настільки «розумнішими» або що вони раптово змогли замінити людей. Суть у тому, що вони трохи налаштували зручність, знайшли ідеальний баланс — тепер ви можете справді їм довіряти. Вони уважно слухають, що ви кажете, і можуть помітити те, що ви пропустили. Вони не перетворилися раптово на людей, а стали кращим партнером — це видно з наших даних.

Скотт: А як щодо моделей від не топових великих компаній, наприклад, тих, які ви використовуєте, таких як OpenCode Go? Вони зробили прогрес?

Дакс: Так. Після втрати доступу до попередньої моделі, половина команди повернулася до GPT 5.5, а інша половина використовує GLM 5.2. Я сам також використовую GLM 5.2, і вважаю, що він уже дуже близький до GPT 5.5. Після використання нових моделей, старі здаються мені майже однаковими, тому мені байдуже, яку використовувати. Але сам факт, що GLM 5.2 може замінити GPT 5.5, свідчить про те, що вони справді розвиваються, і розрив між ними поступово зменшується.

Моя особиста думка полягає в тому, що передові моделі завжди матимуть певну перевагу, оскільки першопрохідці мають певні композитні ефекти. Але чесно кажучи, ми бачимо величезну кількість використання Go, де хтось повністю використовує його для всіх завдань. Можливо, ми перебуваємо в бульбашці високих зарплат, де грошова вартість висока, і можна дозволити собі використовувати передові моделі. Але для більшості людей у світі ситуація інша. Навіть у США, коли ми запустили доступний план Go для відкритих моделей, ми вважали його міжнародним планом для користувачів по всьому світу, але США залишилися нашою лідерською країною за кількістю підписок. Група розробників і тих, хто хоче писати код, дуже велика, і навіть план за 200 доларів на місяць є недосяжним для багатьох з них.

Вес: Мені цікаво, як ти бачиш майбутнє ціноутворення — чи ми побачимо, як компанії щомісяця витрачатимуть 1000 або 2000 доларів на кожного працівника, чи ціни стабілізуються з появою нових чіпів тощо?

Dax: У нас є дані за минулий місяць. Коли використання компанією різко зросло, ми розрахували витрати та порівняли їх із заробітною платою. Для нас цей рівень використання вже великий — близько 15% від зарплати. Іншими словами, скільки б ви не платили команді, вам потрібно додатково витрачати ще 15% «податку», щоб вони могли користуватися цими моделями. Чесно кажучи, це не настільки погано. У таких технологічних компаніях, як наша, дохід на працівника зазвичай дуже високий, і 15% у загальному контексті — це зовсім незначна сума. Але не у всіх галузях так.

Проте ціни знизяться — і дуже сильно. Якщо вам важлива ціна, відкриті моделі значно дешевші. Мені здається, це дуже плутає людей, бо багато заголовків стверджують, що OpenAI та Anthropic зазнають збитків і ніколи не стануть прибутковими, тоді як маржа на інференс насправді надзвичайно висока, особливо зараз, коли OpenAI та Anthropic продовжують піднімати ціни. Я оцінюю їхню маржу на інференс приблизно в 90%, що означає, що точка беззбитковості може бути в 10 разів нижчою.

Вес: Раніше мені казали, що націнка на висновки становить 70%, тому від 70% до 90%. Це, зрозуміло, не тільки витрати на навчання моделі, чи не так?

Dax: Звичайно, є ще витрати на розробку. Але як компанія, ви розглядаєте ці дві речі окремо, бо можете припинити дослідження та розробку і все одно заробляти гроші.

Вес: А як щодо тих, хто вважає, що може запускати моделі локально? Як ви ставитеся до тих, хто вважає, що може запускати машини у себе на подвір’ї?

Дакс: Я дуже обережно ставлюся до цієї теми, бо люди в цьому співтоваристві легко розлючуються. Тож спочатку зазначу: у людей є багато обґрунтованих причин запускати моделі локально. Якщо ви просто не хочете, щоб ваші дані виходили за межі вашого дому — це абсолютно логічно. Але якщо ви звертаєте увагу на витрати, локальні моделі не допоможуть вам зекономити гроші, бо будь-який механізм, що робить локальне розгортання дешевшим, зробить хмарне розгортання в 10 разів дешевшим. Якщо модель стає ефективнішою або досягає більшої потужності при меншому розмірі, це лише зменшує вартість кожного токена в хмарі. Тож я вважаю, що локальні моделі — це більше питання приватності, ніж витрат.

Ми використовуємо посередників для хостингу GPU, але навіть з ними ми можемо розміщувати деякі моделі за вартістю на 70% нижчою, ніж публічна ціна — дуже дешево. Це означає, що при продажу за публічною ціною ми отримуємо 70% прибутку, навіть з посередниками. Якщо ви прямо купуєте GPU, ви можете досягти прибутковості близько 90%, як у Anthropic, тобто витрати можуть бути дуже-дуже низькими. Звичайно, це стосується відкритих моделей. Нам все ще потрібно, щоб відкриті моделі продовжували покращуватися, але поточні тенденції дійсно йдуть у цьому напрямку.

OpenCode заблоковано Claude Code?

Скотт: Давайте поговорим про Claude Code. Відчуття таке, що їхня позиція завжди була нечіткою: чи можуть провайдери, як OpenCode, використовувати тариф Claude Code Max? Яка зараз ситуація?

Dax: Щодо інтеграції, плагін у OpenCode, який пропонує вам використовувати тариф Max, це абсолютно не дозволено. Ми довго сперечалися з ними з цього приводу, але не змогли перемогти. Звісно, люди завжди можуть знайти способи обійти обмеження за допомогою хакерських методів, але ми не можемо офіційно підтримувати такі дії.

Щодо SDK, цей спосіб виклику Claude у безголовному режимі зараз перебуває у сірій зоні — наразі вони кажуть, що це дозволено. Тому такі продукти, як Conductor, можуть обгорнути це, і T3 Code також може обгорнути це. Але ми ніколи не будемо обгорнути це, бо це суттєво суперечить початковій ідеї OpenCode. Тож щодо інструментів оркестрації чи альтернативних інтерфейсів — наразі ці продукти ще працюють, але, знову ж таки, ситуація залишається невизначеною.

Це в кінцевому підсумку питання корпоративної культури: ви є дуже спрямованою на споживача компанією чи компанією, спрямованою на бізнес. OpenAI — це дуже спрямована на споживача компанія, що означає, що вони витрачатимуть будь-яку кількість грошей, збиратимуть будь-яку кількість коштів, щоб надати досвід більшій кількості людей, саме тому підписка OpenAI отримує офіційну підтримку в OpenCode, тоді як я вважаю, що Anthropic не має точно такої ж культури.

Якщо ви — компанія, орієнтована на бізнес, все інакше: кожен виклик, виділений для споживачів, призводить до продавця, який каже: «У мене є корпоративний клієнт, готовий платити реальну ціну». Якщо ваші обчислювальні ресурси обмежені, важко обґрунтувати всередині компанії використання OpenCode. Хоча зараз їхні обчислювальні ресурси, ймовірно, більші, ніж раніше.

Скотт: Ось чому вони не хочуть, щоб ви цим користувалися? Багато хто каже: «Що в цьому такого? Я заплатив за підписку, чому не можу використовувати це де завгодно?» Хтось припускає, що вони хочуть навчальні дані, хочуть контролю. Але справа насправді проста: у них просто обмежені обчислювальні ресурси?

Dax: Насправді кожна компанія за суттю є воронкою: ви розміщуєте щось у верхній частині воронки, щоб привернути користувачів, і, за бажанням, вони переходять через усю воронку до її дна.

Вони розробили Claude Code як верхній етап воронки — це дуже спрямований на споживача продукт. Ви ним користуєтесь, ваша компанія починає його використовувати, а потім починає платити за токени. Але якщо користувачі використовують OpenCode, цей ланцюг перетворення може порушитися, бо в OpenCode ви можете вільно переключатися між іншими моделями. Якщо вам не подобається Claude, ви завжди можете переключитися на найновішу популярну модель.

Друга причина — це конкуренційний попит на обчислювальну потужність: все, що ви вкладаєте у верхній частині воронки, повинно доводити, що воно повернеться до нижньої частини воронки. Якщо ви — компанія, орієнтована на споживача, ви можете бути гнучкішими в цьому аспекті.

Вес: Ти коли-небудь думав, чи з’явиться в майбутньому модель, яка взагалі не матиме API, і ти зможеш використовувати її лише через їхній додаток? Наприклад, ElevenLabs — у них чудовий додаток, але тобі потрібно підписатися на місячний тариф, а не платити за використання. Ти вважаєш, що таке станеться?

Dax: Так, це знову відображає внутрішню структуру компанії. Команда продуктів буде дуже підтримувати такий підхід — вони можуть сказати: «Ми можемо створити дуже спеціалізований моделю, навколо нього розробити спеціалізований продукт, зв’язати їх разом, і щоб використовувати модель, потрібно використовувати наш продукт». Це дуже ідеальна стратегія залучення для команд, орієнтованих на продукт.

Але у продажової організації є цілі з доходів, і вони скажуть: «Наша ціль з доходів — 100 мільярдів. Ваша модель ексклюзивного API або ексклюзивного продукту навіть у найкращому випадку дасть лише 50 мільярдів; хто заповнить відсутні 50 мільярдів?». Продажова команда буде вимагати: «Неможливо, модель має бути включена в API, щоб ми могли краще досягти цілей». Доки існує така внутрішня гра, організації важко довести, що відмова від частини доходів для отримання ринкової частки є обґрунтованою.

Зі збільшенням кількості цих лабораторій, що переходять на рівень продукту, вони отримують еквівалент «кнопки несправедливості», і мене не дивує, що вони колись її натиснуть. І вони будуть обґрунтовувати це дивними способами, наприклад: «Ця модель занадто небезпечна, щоб її можна було використовувати лише в нашій рамці — ми не можемо дозволити її використання в інших рамках». Це не справжня причина, але, швидше за все, саме так вони це сформулюють.

Вес: Щодо безпеки Fable, чи всі ці нові моделі небезпечні? Чи справді уряд каже, що вони небезпечні, чи це просто хайп?

Dax: Я вважаю, що багато речей є правдивими, і вони можуть суперечити одна одній; ці моделі дійсно мають потенціал завдати великої шкоди. Урядові органи кажуть, що нам потрібно провести певний контроль перед публікацією — це логічно. Якщо ви працюєте у величезній компанії, як Meta, і вони запускають продукт, наприклад, з функцією завантаження зображень аватарів, вони повинні довести уряду, що застосовують фільтрацію дитячої порнографії для цієї функції. На такому масштабі навіть найменш значущі вбудовані функції зустрічають безумний рівень регулювання.

Але проблема в тому, що якщо цей процес дуже невідомий або корупційний, кінцевий результат — не всебічне схвалення моделі та широкий доступ для всіх, а нерівний доступ через урядові процедури — це було б дуже поганим сценарієм, і я сподіваюся, що цього не станеться. Я б бажав побачити більш нудний результат: щоразу, коли вони випускають нову модель, їм потрібно просто пройти місячний процес.

З іншого боку, це не повністю раціональне питання. Я вважаю, що цим лабораторіям не слід починати безрозумно стверджувати, що вони мають «ядерну зброю», оскільки це приверне політичну увагу. Це наче грати з бомбою, яка може призвести як до нудної ситуації, так і до справді поганої — наприклад, неправильного регулювання, надмірної агресивності, що шкодить всій економіці. Тому я бажаю, щоб ці лабораторії були обережнішими щодо громадської сприйнятості, бо не можна повсюди стверджувати, що ти маєш ядерну бомбу, і очікувати, що нічого не станеться.

Взаємодія з ШІ наближається до безконтактності

Скотт: Давайте поговорим про MCP, Skill та інструменти, які використовуються для AI-програмування. Що справді варто уваги й використання? Що ви використовуєте?

Dax: Наші особисті налаштування у більшості з нас дуже базові. Насправді цікавою реччю є наш внутрішній Discord-бот, який має більше MCP і навичок, ніж наші особисті налаштування. У нас є щось під назвою «Gang Growth», яке придумав Кіт Ланг. Коли ми застрягаємо при розробці будь-якої проблеми — чи то бізнес-логіки, чи дизайну API, чи реалізації — ми голосово вводимо запит у Discord-бота, а потім згадуємо @OpenCode, і він працює як інструмент співпраці.

Цей робот підключений до всіх даних компанії, і я можу запитати його: «Скільки всього витратили за останній тиждень усі користувачі Go-підписки з увімкненим надмірним обліком?» — і він зможе це порахувати. Наша команда змінила звичку: практично немає причин звертатися до когось іншого. У вас є питання — спочатку звертайтеся до OpenCode. Якщо хтось інший побачить це, він приєднається. Але OpenCode часто вирішує все сам.

Скотт: А якщо роботу потрібно повернути вам інформацію? Зараз усі обговорюють MCP UI або безпосереднє створення HTML-файлів. Як, на вашу думку, буде виглядати майбутнє представлення інформації агентами кодування?

Dax: Ми обов’язково додамо до OpenCode якусь функцію artifacts, щоб вона могла генерувати документи і надсилати їх вам. Візуалізація здійснюється за допомогою HTML разом із SVG — дуже круто. Для цього не потрібно нічого спеціального, просто використовується здатність агента. Щодо MCP UI, я ще не глибоко вивчав це, але вважаю, що ми підтримаємо його у настільному додатку, особливо коли почнемо звертати увагу на непрофесіоналів, оскільки вважаю, що їхні запитання та завдання можуть вигоду від динамічного інтерфейсу або чогось більш багатого.

Наша команда зараз захоплена використанням голосових підказок (Voice Prompting), і навіть у Discord ми обмінюємося повідомленнями за допомогою голосу, бо ненавидимо набирати текст. Коли можна просто говорити з ним, багато інтерфейсів, особливо інтерактивних, я краще просто описую, що мені потрібно зробити. Якщо мені доведеться все набирати вручну — це точно погано. Але я можу використовувати голос — голос зараз дуже швидкий і працює локально.

Скотт: Я купив педаль, бо голосових команд занадто багато. Є одна педаль для "введення", інша — для "активації диктофона", і ще одна для переключення вкладок. Я просто сиджу і користуюся цим — дуже зручно.

Dax: Багато хто ставиться зі скептицизмом, і я цілком розумію, бо сам почав це робити, побачивши, як це робить Kit. Коли ти бачиш, як це робить інший, у твоїй голові щось вмикається. Якщо ти ще не робив цього, тобі здається, що це незручно. Але насправді це найбільш природна річ — ти можеш бурмотіти, плутати, робити помилки — це не має значення, бо LLM чудово розуміє, що ти справді мав на увазі.

Вес: Ви використовуєте Hex-додаток Kit?

Dax: Я використовую Handy на основному пристрої та Hex на Mac. Модель чудова, і це найважливіше.

Вес: Мій спосіб активації дуже простий — мала кнопка на миші, достатньо подвійного кліку. Також хтось зараз розробляє кільце, яке можна стукати, і вони надішлють мені одне, я спробую.

Dax: Я все ще проводжу більшість часу з пальцями на клавіатурі, тому налаштував гарячі клавіші.

Вес: Що ще ми не обговорили, але що ти хочеш сказати? Наприклад, твої особисті думки?

Dax: Я дуже захоплений майбутньою генерацією моделей. Зазвичай при випуску нової моделі все виглядає однаково, і я навіть публікую пости, щоб пожалітися на це. Але цього разу вперше я відчуваю, що ці моделі справді можуть бути широко використані. Вони вже технічно випущені, просто уряд ще не дозволяє звичайним користувачам їх використовувати.

Вес: Зараз існує багато тестів і оцінок, і всі кажуть: «Відчувається набагато краще». Чи зможемо ми в кінцевому підсумку створити справді значущий тест?

Dax: Чесно кажучи, я зараз зовсім не звертаю уваги на результати тестів, я навіть не впевнений, чи дійсно коли-небудь їх дивився — мені здається, що ці бали вже перетворилися на фоновий шум. Ми всі знаємо, що цифри зростають, і вони ростуть значно швидше, ніж у конкурентів, але коли конкуренти публікують свої результати, їхні бали стрибають ще вище — у чому взагалі сенс?

Тож зараз я звертаю увагу лише на якісні відгуки. Мені подобається дивитися, як люди розповідають, що вони змогли зробити або побудувати за допомогою моделі. Зрозуміло, що на масштабі мільйонів точок даних такий фідбек отримати неможливо, але ці продукти за своєю природою невизначені, і в кінцевому підсумку все зводиться до того, чи користувачі задоволені? чи розчаровані? Саме тому мені подобається стежити за використанням токенів нашою командою. Якщо крива зростає — це означає, що щось працює, що люди щось люблять. У нашій команді є фанати Claude, GPT і відкритих моделей, тому ми маємо гарний охоплення різних напрямків.

Скотт: Що ти останнім часом особливо цінуєш і хочеш поділитися?

Dax: Звичайно, це саме exe.dev, про який я згадував раніше. Якщо ви хочете спробувати концепцію «хмарних машин», це дуже розумний продукт, чудово виконаний. Він надає таке ж відчуття, як Tailscale — той самий «це насправді працює» ефект, і exe.dev має таку саму атмосферу. Я дуже ціную продукти, які точно визначають свою нішу, і цей продукт ідеально потрапив у дивний вакуум. Ви можете орендувати сервери з AWS чи інших місць, але важко знайти сервер з швидким постійним диском за розумну ціну. Цю дірку раніше заповнювали лише сумні VPS-провайдери, які з’являлися і зникали.

Коли я кілька років тому вперше налаштовував розробницький сервер, я шукав найдешевший варіант і натрапив на VPS-провайдера в Маямі. Цей хлопець навіть підімів свою смерть, і після цього його сервер зник. Він надіслав листа всім, що «збирається зробити медичну операцію і буде без зв’язку три дні», а через три дні сервер справді вимкнувся. Я подумав: «Боже, щось сталося?» Місяць минув, і ніхто не міг з ним зв’язатися. Нарешті я знайшов пост на форумі, де хтось виявив, що раніше він також керував VPS-сервісом, який зник у схожих обставинах. Ринок дешевих, але потужних серверів був настільки ненадійним, що це просто жахливо. І досі я не розумію, у чому полягала ця шахрайська схема? Я ж заплатив йому за послугу — чому він просто зник?

Вес: Що ви хочете порекомендувати глядачам?

Dax: Якщо йдеться про власні речі, я рекомендую OpenTUI. Це чудовий спосіб для створення TUI. Ви можете будувати високопродуктивні TUI за допомогою React, SolidJS або навіть Vue-зв’язувань. OpenCode було створено саме з його використанням, і ми працюємо над наближенням до версії 1.0. Останнім часом спостерігається відродження термінальних продуктів та додатків.

Скотт: Хто ще використовує це? Нові збірки Grok або щось від xAI також?

Dax: CLI Grok виконаний чудово, працює бездоганно і має відмінну продуктивність, але він написаний на Rust, і, ймовірно, вони використовують бібліотеку Ratatouille. Однак новий Hermes-проксі TUI побудований за допомогою OpenTUI. Спільнота швидко росте, і зараз, коли я бачу TUI у своєму таймлайні, велика ймовірність, що це OpenTUI, особливо тому, що можна писати код у стилі vibe coding, оскільки це суттєво React.