匿名AIモデル「Ox Alpha」が4日間で26兆トークンを処理し、OpenRouterの記録を更新

Dax Raad (@thdxr) が運営する OpenCode は、匿名の AI モデル「Ox Alpha」が公開されてから最初の 4 日間で、26 トリリオントークンを処理したと発表しました。これにより、無料プレビューはコーディングエージェントにおける最大規模のモデル試行の一つとなりました。

8 月 24 日に公表されたデータによると（詳細はこちら）、OpenCode の利用状況ダッシュボード（リンク）では、32 万 7,000 人のユニークユーザーと 832 万 8,244 セッションが完了したことが確認されています。Ox Alpha は OpenCode が追跡するモデルの中で 33 トリリオントークンを処理した DeepSeek V4 Flash に次ぐ第 2 位、Xiaomi の MiMo-V2.5（12 トリリオントークン）を上回る成績を収めました。

Raad は、開発者を特定のラボに縛り付けるのではなく、複数のモデル間で動作するオープンソースのターミナルベースコーディングエージェントとして OpenCode を作成しました。彼は Baseten との 2025 年のインタビュー（記事はこちら）で、絶え間なく登場するモデルとの互換性を維持することこそが、オープンソースコミュニティが力を発揮できる領域だと語っています。OpenCode のリポジトリは 8 月 24 日までに GitHub スター数 20 万を突破しました。

無料配布の力

OpenCode は 8 月 20 日、マルチモーダル入力をサポートし、100 万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、ほぼ無制限の利用が可能で、データ保持を行わない「ステルスモデル」として Ox Alpha を発表しました。また、OpenCode のルートを通じて、1 日に最大 100 トリリオントークンを処理するキャパシティを確保したと主張しています。

実際の利用状況では、最初の 4 日間の平均は 1 日あたり約 6.5 トリリオントークンでした。これは広告された daily capacity の 6.5% に相当します。OpenCode によると、完了したセッションあたりの平均トークン数は 320 万で、ユーザー一人あたり平均 25 セッションが記録されました。

OpenRouter は別途、Ox Alpha がそのプラットフォーム上で最初の 3 日間で 11.6 トリリオントークンを生成したと報告しました。これは OpenRouter の歴史上、最大規模のモデルローンチです。過去に最も大きなローンチでさえ、同じ期間中に 4.4 トリリオントークンしか処理していませんでした。OpenRouter はまた、Ox Alpha がその日だけでほぼ 6 トリリオントークンを処理するペースであると述べています。

これらの数値はセッションの総活動量を示すものであり、プロンプト単体のサイズを指しているわけではありません。OpenCode のダッシュボードによると、入力トークンの 93% はキャッシュから提供されたものです。つまり、 headline total（見出しにある合計値）には、長いコーディングセッションで再利用されたコンテキストも含まれています。ダッシュボードに表示される$0 の支出額は、ユーザーに課金された価格を反映したものであり、推論処理を行うための実際の基盤コストを示しているわけではありません。

配布戦略は依然として機能しました。Ox Alpha は、認知されたラボ名を一切持たないにもかかわらず、4 日間で観測された OpenCode のトークン利用量の 6.8% を獲得しました。価格設定の明確さ、広大なコンテキストウィンドウ、そして確立された開発者基盤を持つコーディングエージェント内への配置が、通常はモデルプレビューを制限する摩擦のほとんどを取り除いたのです。

OpenCode の Go ドキュメント では、Ox Alpha は期間限定で無料と明記されています。トークン単価や固定利用枠についての言及はありません。このモデルは OpenAI 互換エンドポイント を通じて提供されており、開発者は既存のエージェントワークフローに Ox Alpha を比較的少ない統合コストで差し替えることが可能です。

匿名の提供者こそが注目点

OpenCode の公式モデルページでは、Ox Alpha の開発元は「不明」として記載され、リリース日や知識のカットオフ日、出力制限に関するメタデータは一切提供されていません。OpenRouter の公式リスト によると、Ox Alpha はサードパーティの提供者が開発・運営していますが、プレビュー期間中は匿名性を保っています。OpenRouter では 1,048,576 トクンのコンテキストウィンドウが利用可能で、入力トークンと出力トークンともに料金は無料となっています。

OpenCode と OpenRouter では、データ処理のルートが異なります。OpenCode によれば、同社の Go サービス経由で送信されたプロンプトはゼロデイ保持され、モデル学習には使用されません。一方、OpenRouter は匿名プロバイダーがプロンプトと完成文を保持すると明言していますが、これも学習用途ではないとしています。したがって、独自リポジトリを扱う開発者は、無料の Ox Alpha ルートをすべて同等のものとして扱うのではなく、コードがどのエンドポイントに送られているかを確認する必要があります。

初期の負荷は、統合上の問題も浮き彫りにしました。8 月 23 日に開かれた GitHub のイシュー では、ツール定義を含む Ox Alpha リクエストが、通常のチャットリクエストは動作しているにもかかわらず、OpenCode の Zen および Go エンドポイントで失敗すると報告されています。コーディングエージェントにとってツールの使用は中核的な要素であり、単にテキストを生成するだけでなく、ファイルの読み込みやコマンドの実行、リポジトリの編集などを実行できる必要があります。

このプレビューは、OpenCode の Zen サービス背後にあるモデル選択の理論に沿ったものです。Raad は Zen を、開発者の需要を集約し、モデル展開を検証し、OpenCode の総量を活用して推論料率を交渉する手段として説明しています。Ox Alpha はこのアプローチをさらに先へ進めます：特定されていない研究機関が数百万件の実際のコーディングセッションを利用できる一方、OpenCode はプレビュー期間中にトークン課金なしでユーザーを引きつける高容量モデルを手に入れます。

26 兆という数字は、無料（ゼロドル）価格設定の下で算出された需要指標に過ぎません。モデルの品質については別問題であり、特に Ox Alpha の開発者やアーキテクチャ、そして完全な評価記録が未だ特定されていない現状ではなおさらです。

4 日間経過した現在、最も明確な結果は一つです。コーディングインターフェースとアクセス料金の両方を OpenCode が掌握している場合、同社は巨大なワークロードを特定のモデルへ集中させることが可能であるということです。