OpenCode 和 Codex 哪个好用？真实消耗数据 + 二选一建议
OpenCode 和 Codex 哪个好用，不能只看体验——得看消耗。这篇用 98 个 OpenCode 用户和 286 个 Codex 用户的真实数据对比缓存命中率（92% vs 67%）、单用户消耗和会话长度，最后给一个能直接照着选的结论：想省心选 Codex，想换模型自由选 OpenCode。
OpenCode 和 Codex 哪个好用？如果只看一个数，我会先看缓存命中率——Codex 群体均值 92%，OpenCode 只有 67%，这一项就让同样工作量下 OpenCode 的实际账单偏高。但命中率不是全部。下面我用 98 个 OpenCode 用户和 286 个 Codex 用户的真实数据，把两个工具的消耗结构摆清楚，最后给一个能直接照着选的结论。
先看一张对比表
我从 Vibe Usage 上拉了两个工具近 30 天的聚合数据：
| 维度 | Codex CLI | OpenCode |
|---|---|---|
| 用户数 | 286 | 98 |
| 单用户均消耗 | 2.55 亿 token / 月 | 1.27 亿 token / 月 |
| 缓存命中率 | 92% | 67% |
| 平均会话长度 | 170 分钟 | 59 分钟 |
| 平均消息数 / 会话 | 544 | 20 |
| output / input 比 | 4% | 1.3% |
两组数字背后是两种用法。Codex 用户跑长任务、长会话、Agent 循环密集；OpenCode 用户会话更短、更轻。
缓存命中率：Codex 的硬优势
92% vs 67% 是 25 个百分点的差距。按 OpenAI / Anthropic 的缓存定价（命中走 10% 全价），这个差距意味着同样的 input token，OpenCode 用户实际多付不少钱。
为什么差这么多？
Codex 跑在 OpenAI 自家模型上，prompt cache 实现成熟，加上 Agent 循环一次任务上百次调用，前缀被反复复用，命中率天然高。
OpenCode 的命中率被拉低主要是因为它支持接各种 provider——很多用户接的是非 OpenAI / 非 Anthropic 的第三方模型，这些 provider 的缓存支持参差不齐，有的根本没有。我有个朋友 OpenCode 接 GLM，命中率只有 38%。
但这恰恰也是 OpenCode 的卖点：你想换什么模型就换什么模型。命中率低是自由的代价。
那到底选哪个
按你最在意的东西分：
想省心、不折腾 → Codex
跑在官方模型上，缓存命中率高、消耗结构稳定，不用你操心 provider 配置。代价是你被绑在 OpenAI 生态里，模型选择有限，单用户消耗也更高（毕竟会话更长更密）。
想换模型自由、控制成本 → OpenCode
能接 GLM、DeepSeek、各种开源模型，便宜模型随便挑。代价是缓存命中率得自己调——在 OpenCode 配置里手动加 cache: true，能把命中率从 47% 拉到 65%+，这一步必须做，否则便宜模型省的钱被低命中率吃回去。改完之后记得用 Vibe Usage 复查命中率有没有真的涨上来，别只改不验。
说白了：Codex 是"开箱即用的高命中率"，OpenCode 是"自由换模型但要自己调优"。没有绝对的好用，只有适不适合你的用法。
选之前先看自己的消耗
上面这些是群体数据，你自己的命中率、消耗结构可能完全不一样。尤其如果你两个都在用，最该做的是把它们摆在一起比。
打开 Vibe Usage 同时看 OpenCode 和 Codex 的真实消耗——它跨工具自动同步，缓存命中率、单会话分布、按模型拆分都一屏显示。看完你不用纠结"哪个好用"，你会直接看到"哪个对我更省"。免费、本地，装上看一周就有答案。