AI编程领域格局正变，OpenCode悄然成为Claude Code的有力竞争者。通过一个复杂的系统开发任务，对比两者与不同模型的组合表现，旨在为开发者选择AI编程工具提供决策参考，并评估国产模型的实际水平。
智能速览
在复杂任务中，Claude Code + Opus组合在速度与质量上表现最佳。
OpenCode + GLM-4.7方案成本适中，但耗时长且错误率高。
国产GLM模型在代码规范性上表现不佳，是影响成品质量的主要因素。
对于新手用户，OpenCode因其界面友好和支付方便更具吸引力。
专业开发者仍可首选Claude Code + Opus，辅以国产模型处理简单任务。
评测数据显示，不同方案的成本最高可相差10倍以上。
精华内容
面对复杂的开发需求，不同的AI编程工具与模型组合会碰撞出怎样的火花？一场围绕效率、成本与质量的实战测试，揭示了真实差距。
评测设计与挑战
评测项目是一个“需求自动评审系统”，涉及飞书多维表格、DeepSeek、邮件和数据库五个系统的协同交付，目标是实现零人工干预的自主运行。
AI需要自主完成探索学习、查询表字段、创建审批工作流、测试和迭代四个步骤。其中，调用飞书复杂的API和编写全新的API Flow语法是两大难点，对AI的理解和学习能力构成了严峻挑战。
效率与干预对比
从完成时间上看，Claude Code搭配GLM-4.7或Opus 4.5均耗时15分钟，且做到了零人工干预。而OpenCode搭配GLM-4.7则耗时35分钟，速度慢了一倍多，期间因API Flow语法问题卡顿十余分钟，需要一次人工提醒后才能继续。
这表明在处理复杂任务时，Claude Code在执行流畅度和自主性上优势明显。
代码质量与错误率
代码完成质量与所选模型强相关。使用GLM-4.7的两个方案均出现了未按规范文档编写的问题，质量评为三星。而Opus 4.5产出的代码则完全符合规范，逻辑清晰，获得五星评价。
错误次数也印证了这一点：Claude Code+Opus方案仅出现4次错误；Claude Code+GLM方案为12次；OpenCode+GLM方案则高达42次，大量反复报错是其耗时和成本增加的主因。
成本核算分析
成本是选择工具的重要考量。按官方工具统计，Claude Code+GLM方案成本约3.27美金，但按Opus与GLM约10倍的价格差换算，实际成本约为0.32美金，是三者中最低的。
OpenCode+GLM方案因错误次数多，消耗了大量token，成本为1.84美金。表现最佳的Claude Code+Opus方案成本最高，为3.84美金，但其稳定性和质量物有所值。
本次对比清晰地展示了各AI编程工具的定位。OpenCode为入门者提供了便利，而Claude Code搭配顶流模型仍是专业开发的利器。未来，随着国产模型的进化，这一格局是否会再次改变？选择合适的工具组合，将成为提升开发效率的关键。
关键评论
已经基本不用opus了，用glm写设计，codex xhigh审查，审查通过后，glm实现。
建议试试kimi2.5，有惊喜。
只要最便宜那个，因为穷。
为啥没有open code + opus
