Spotx
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iex “& { $(iwr -useb ‘``https://raw.githubusercontent.com/SpotX-Official/SpotX/refs/heads/main/run.ps1’\`\`) } -new_theme”

iex “& { $(iwr -useb ‘https://raw.githubusercontent.com/SpotX-Official/SpotX/refs/heads/main/run.ps1’) } -new_theme”
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今日为保稳定，遂开通，但感觉额度略少。以及倍率略高，遂以个人方法测试。
日期范围：2026-01-11
数据来源：/root/.codex/sessions/2026/01/11/rollout-*.jsonl
计算脚本：codex倍率计算.py:1
重要说明
1.本报告使用的是 Codex 本机 rollout 会话文件中 token_count 事件的累计 token 统计；不依赖任何主观估计。
2.“缓存折扣系数 α=0.1”无法从日志中自动推断（日志只记录 cached_input_tokens 数量，不记录计费规则/账单），因此本报告把它作为“外部配置输入”参与计算。
3.同一天如果继续使用 Codex，会新增/更新更多 rollout，导致“当日汇总值”变化；本报告反映的是运行脚本时刻在该目录内可解析到的结果。

计费配置（输入参数）



输入单价 Pin = $0.8750 / 1M tokens


输出单价 Pout = $7.0000 / 1M tokens


输出/输入价格比 r = Pout / Pin = 8


缓存折扣系数 α = 0.1（即缓存输入 token 按输入价的 10% 计费）


有效工作量口径：W = U + O（新增输入 + 输出）


———

日志字段与符号定义（从 rollout 直接读取）

从每个 rollout-*.jsonl 的 event_msg.type=token_count 的 info.total_token_usage 取：


I = input_tokens（总输入 token）


C = cached_input_tokens（命中缓存的输入 token）


U = I - C（未命中/新增输入 token）


O = output_tokens（输出 token）


———

指标定义（“基准词 + 真实倍率”）

为把“输出更贵、缓存更便宜”的成本结构统一到一个尺度，采用“等价输入 token”折算：


等价基准词（Equivalent Baseline Tokens）
E = U + α*C + r*O


有效工作词（Work Tokens）
W = U + O


真实倍率（Real Multiplier）
M = E / W


并给出对应成本与“有效单价”：


输入成本 Cin = (U + α*C) / 1e6 * Pin


输出成本 Cout = O / 1e6 * Pout


总成本 Ctotal = Cin + Cout


有效单价（每 1M 有效工作词）P_eff = Pin * M


———

取数范围与纳入情况（可复现）



当天目录内存在多个 rollout-*.jsonl；脚本实际读取到 5 个包含可用 token_count 的 rollout 并纳入汇总。


复现命令（本报告实际使用）：
python3 codex倍率计算.py --date 2026-01-11 --pin 0.875 --pout 7 --alpha 0.1 --sessions-root /root/.codex/sessions --denom U+O --breakdown --classify


———

当日汇总结果（5 个 rollout 合计）

Token 汇总


I = 16,882,855


C = 16,058,496


U = 824,359


O = 145,980


缓存命中率 C/I = 95.117182%


倍率汇总（α=0.1，W=U+O）


E = 3,598,048.6


W = 970,339


真实倍率 M = 3.708033×


有效单价 P_eff = $3.244528 / 1M 有效工作词


成本拆分（美元，按 α=0.1）


Cin = $2.1264325


Cout = $1.0218600


Ctotal = $3.1482925


基准成本（把 W 全部按输入价计费）：baseline_cost = $0.8490466


成本倍率（与 M 一致）：Ctotal / baseline_cost = 3.708033×


———

分会话（rollout）结果与“模拟用户行为”分类（基于日志回放）

说明：这里的“模拟用户行为”并非人工控制实验，而是对已有会话做回放式归类（依据：提示相似度 + 工具调用密度）。为对外展示，本报告不展示原始提示词全文，仅展示分类、token 与倍率。


rollout-2026-01-11T09-49-54-019baabe-e078-7fe2-9d1b-3a11c91e51ac.jsonl


分类：cold_start


I/C/U/O = 34,663 / 33,664 / 999 / 88


命中率：97.117964%


真实倍率 M：4.663661×




rollout-2026-01-11T09-53-11-019baac1-e04c-72c3-a7df-d5c5d0eb98b2.jsonl


分类：cold_start


I/C/U/O = 11,521 / 10,752 / 769 / 97


命中率：93.325232%


真实倍率 M：3.025635×




rollout-2026-01-11T09-55-03-019baac3-963c-7353-9849-2614a76f03b6.jsonl


分类：tools_dense（工具调用密集）


工具调用统计（来自 rollout）：exec_command=156, update_plan=24, apply_patch=20, write_stdin=8


I/C/U/O = 11,633,072 / 11,147,008 / 486,064 / 73,377


命中率：95.821706%


真实倍率 M：3.910655×




rollout-2026-01-11T10-34-55-019baae8-149c-7e82-ac18-2de8db88bc1b.jsonl


分类：tools_dense


命中率：93.960516%


真实倍率 M：3.433297×




rollout-2026-01-11T11-21-02-019bab12-4eef-7d83-96b4-6de8dc37feb6.jsonl


分类：tools_dense


工具调用统计：exec_command=44, write_stdin=8


I/C/U/O = 911,345 / 834,048 / 77,297 / 22,605


命中率：91.518360%


真实倍率 M：3.418768×




———

opencode 是什么就不需要我多说了，是一个非常好用的聚合的 TUI coding agent，原生支持  LSP 和 ASP，很适合佬友们有一堆渠道站的用法。
但是在搭配 codex 的时候，经常会出现下面这些问题

Items not found

all 10 attempts failed: HTTP 404: 
{
    "error": {
        "code": null,
        "message": "{\n  \"error\": {\n    \"message\": \"Item with id 'rs_jgs9diuh934hu9shag09phq9raf0' not found. Items are not persisted when `store` is set to false. Try again with `store` set to true, or remove this item from your input.\",\n    \"type\": \"invalid_request_error\",\n    \"param\": \"input\",\n    \"code\": null\n  }\n}（traceid: 824gj32q80-94gj-08）",
        "param": null,
        "type": "invalid_request_error"
    }
}

核心问题就是这个 items 字段。codex 全部使用的是有状态的 response api，所以 opencode 默认不会携带上下文给 api，而是只提供一个 item_id ，提供了一种更优雅的方案。
但是L站的转发，显然是没办法支持这个的，所以我们需要添加一个关键参数：
"store": false

这样就会在每次都传递完整的上下文给中转站了。

不命中缓存
为了节约宝贵的 token，现在各大中转站也都支持 prompt cache了，但是也需要在配置文件中启用一下配置：

 "setCacheKey": true

综上，给各位佬友们一个综合一些的 opencode.jsonc 的完整配置，mcp 就各位佬友自己随便定制啦
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "foxcode/google/gemma-3n-e4b",
  "provider": {
    "example": {
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "name": "example",
      "options": {
        "baseURL": "https://new.example.com/codex/v1",
        "setCacheKey": true
      },
      "models": {
        "gpt-5-2-high": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 High",
          "options": {
            "reasoningEffort": "high",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        },
        "gpt-5-2-medium": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 Medium",
          "options": {
            "reasoningEffort": "medium",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        },
        "gpt-5-2-xhigh": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 XHigh",
          "options": {
            "reasoningEffort": "xhigh",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        }
      }
    }
  },
  "mcp": {
    "auggie-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "auggie",
        "--mcp"
      ],
      "enabled": true
    },
    "chrome-devtools-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "npx",
        "-y",
        "chrome-devtools-mcp@latest"
      ],
      "enabled": false
    },
    "deepwiki": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp",
      "enabled": true
    },
    "sequential-thinking": {
      "type": "local",
      "command": [
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}

有没有在windows使用opencode的佬啊，我用原生命令行cmd，使用npm安装的opencode无法更新啊，求助

目前可以成功反代出cc 但是Gemini反代出来的模型放在cli里面用一下就会报错 是需要映射么

今天更新，换了好几个公益站，都是用一会就出错，就随时跑路稳得一匹。

如题,目前的想法是在提示词中提前给出表情包的链接,让AI用markdown的形式引用,但这样需要手动搜集大量的表情包

因为在农村，我家在4年前才装了宽带。那时候也没得选，只能装广电的宽带
宽带59/月，带宽是300M，带了一个电视盒子
去年我就想换了，但是已经交了一年的费用，想着年末再换，但是忘记了。
我去了解了一下：

移动的300M：30/月，但是最低消费59(这个我也想喷他一脸，因为我是移动保号卡）
联通的300M：30/月，没有任何条件，还要送我100块
电信的300M：这个不知道，希望佬友告知一下，我问ai好像800/年==60+/月

我打电话给广电，告诉我没有别的套餐，我都不知道哪来的脸卖我59/月，把我当日子人整
但是移动，联通，广电的服务态度都还行；电信的没打
我家一般就我爸妈在家，对速度什么的不是太在意

如题,不然不知道当初为啥关注的

佬友们可以猜一下是哪个站的，这是 Linux Do 元宇宙其中一个的 24h 访问量