El 16 de octubre de 2026, OpenCode publicó en X: “GLM 5.3 Flash is now free in OpenCode.” El ID del modelo es opencode/glm-5.3-flash-free, y la documentación de OpenCode Zen indica que “is free on OpenCode for a limited time.” Instalamos una copia limpia de OpenCode el mismo día, ejecutamos el modelo sin iniciar sesión y sin clave de API, y le pedimos que escribiera y probara un archivo de Node.js.
Una corrección antes de buscar “GLM 5.3 free”: el modelo gratuito es GLM-5.3-Flash, el modelo multimodal más económico de Z.ai. El GLM-5.3 completo sigue costando $1.40 por cada 1M de tokens de entrada. El Flash gratuito tiene cuatro condiciones. Solo funciona dentro de OpenCode, limita el contexto a 200K tokens en lugar de 1M, rechaza los archivos PDF adjuntos aunque sus metadatos los incluyan, y responde de forma lenta e irregular. Abajo encontrarás la configuración, cada límite y las rutas de pago. Para contexto, lee qué es GLM-5.3-Flash. Si tu código llama a una API, Apidog CLI permite que el mismo agente la pruebe.
Lo que OpenCode regala
GLM-5.3-Flash se lanzó el 26 de agosto de 2026: un modelo mixture-of-experts de 320B parámetros, con 18B parámetros activos, pesos con licencia MIT y entrada nativa de imágenes. OpenCode lo ofrece mediante su pasarela de modelos, OpenCode Zen, en una versión gratuita y otra de pago. Así se comparan las rutas:
| Ruta | Precio por 1M de tokens | Contexto / salida máxima | Dónde funciona |
|---|---|---|---|
OpenCode, glm-5.3-flash-free |
$0 por tiempo limitado | 200K / 32K | Solo dentro de OpenCode |
OpenCode Zen, glm-5.3-flash |
$0.15 entrada / $0.50 salida | 1M / 131K | Cualquier cliente con clave Zen |
| Plan OpenCode Go | $10 al mes; límite mensual de uso de $60 para este modelo | 1M / 131K | Dentro de OpenCode |
API de Z.ai, glm-5.3-flash |
$0.15 entrada / $0.50 salida, $0.03 en caché | 1M | Cualquier cliente |
OpenCode Zen, glm-5.3 (no gratuito) |
$1.40 entrada / $4.40 salida | 1M / 131K | Cualquier cliente con clave Zen |
Los límites provienen de los metadatos del modelo que incluye OpenCode, que puedes imprimir con opencode models opencode --verbose. Los precios provienen de la documentación de Zen, la documentación de OpenCode Go y la página de precios de Z.ai, verificados el 16 de octubre.
La segunda ronda gratuita para este modelo
OpenCode ya había ofrecido este modelo gratis antes, con otro nombre. Desde el 20 de agosto de 2026, un modelo anónimo llamado Ox Alpha apareció en las listas gratuitas de OpenCode y OpenRouter con una ventana de 1M de tokens, hasta que Z.ai reveló el 26 de agosto que era GLM-5.3-Flash. Nuestro análisis de Ox Alpha cubre ese lanzamiento. Esta vez el modelo es gratuito con su propio nombre, con una ventana de 200K en lugar de 1M.
Cómo usar GLM-5.3-Flash gratis en OpenCode
¿Nuevo en la herramienta? Nuestra introducción a OpenCode explica qué hace el agente. La configuración toma tres pasos.
1. Instala OpenCode
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
npm install -g opencode-ai y brew install anomalyco/tap/opencode también funcionan. En Windows, OpenCode recomienda WSL.
2. Actualiza la lista de modelos y elige el modelo
OpenCode almacena en caché su lista de modelos, y nuestra instalación reciente no mostró el modelo GLM hasta que la actualizamos:
opencode models opencode --refresh | grep free
Eso imprimió once modelos gratuitos, entre ellos opencode/glm-5.3-flash-free. Abre un proyecto, inicia opencode, escribe /models y elige GLM-5.3-Flash Free. Para hacerlo predeterminado en un proyecto, añade un archivo opencode.json en la raíz del proyecto:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
3. Ejecuta una tarea
O envía una tarea única desde tu terminal:
opencode run -m opencode/glm-5.3-flash-free \
"Create status.js exporting isClientError(code) for 4xx codes, add a node:assert self-test, then run it"
Lo que mostró nuestra prueba
Ejecutamos OpenCode 1.19.2, la versión actual de opencode-ai en npm, con directorios de configuración y datos vacíos. Nada nos pidió iniciar sesión ni añadir una clave. En cada ejecución, el modelo escribió status.js, lo ejecutó con node e informó que todas las pruebas pasaron.
La velocidad fue el punto débil. Medimos el otro nuevo modelo gratuito de OpenCode con los mismos prompts:
| Prompt | GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free |
|---|---|---|
| Pregunta de una línea | 7 a 196 s (11 ejecuciones) | 4 a 15 s (3 ejecuciones) |
| Tarea de escritura y ejecución anterior | 13 a 109 s (5 ejecuciones) | 16 a 36 s (3 ejecuciones) |
Cada ejecución de GLM terminó con una respuesta correcta. El problema fue la espera, y cambió de una ejecución a otra.
Los límites detrás de “gratis”
Las respuestas son lentas e irregulares
“Flash” en el nombre de este modelo se refiere al precio, no a la velocidad. OpenCode expone tres variantes de razonamiento para el modelo gratuito (low, high y max), y la documentación del modelo de Z.ai recomienda max. Reducirlo no resolvió la espera: una ejecución con --variant low tardó 196 segundos en responder una pregunta de una línea que otras ejecuciones respondieron en 11. Eso apunta a carga en el endpoint gratuito, no a la profundidad de razonamiento. Dale al modelo gratuito trabajo que no necesites supervisar esperando. Nuestra comparación GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3 explica cómo difieren los dos modelos.
Solo funciona dentro de OpenCode
La documentación de Zen muestra el modelo gratuito junto a un endpoint compatible con OpenAI, pero no es una API gratuita. Si lo llamas desde algo distinto de OpenCode, la pasarela lo rechaza:
curl https://opencode.ai/inference/openai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "glm-5.3-flash-free", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]}'
{"type":"error","error":{"type":"FreeTierError","message":"OpenCode's free tier can only be used from within OpenCode. Download it at https://opencode.ai and keep building."}}
El 16 de octubre recibimos HTTP 403 desde los endpoints /inference y /zen, con y sin encabezado Authorization. Tu backend, tus scripts y otros agentes no pueden usar el modelo gratuito. Para ejecutar GLM-5.3-Flash en otro agente, consulta cómo usar GLM-5.3-Flash en Claude Code y Cline con una clave de pago.
El contexto es 200K y la salida se detiene en 32K
El modelo de pago acepta 1M de tokens de contexto y devuelve hasta 131K; el gratuito se detiene en 200K de entrada y 32K de salida. Eso cubre la mayoría de sesiones de programación, pero se agota antes en un monorepo grande o en una sesión larga que lee muchos archivos. Cuando una tarea necesite la ventana completa, cambia esa sesión a un modelo de pago con /models.
Los PDF adjuntos fallan; las imágenes funcionan
Los metadatos de OpenCode indican entrada de texto, imagen, video y PDF para el modelo gratuito. En nuestra prueba, las imágenes funcionaron y los PDF no. Al adjuntar una especificación PDF de una página con opencode run -f, obtuvimos:
Upstream request failed: [invalid_value] messages[1]: content[2]: content part type "file" is not supported; only text and image_url are
La misma página convertida a PNG pasó, y el modelo la convirtió en un archivo OpenAPI válido. Exporta primero como imágenes las páginas del PDF que necesites. En macOS, sips -s format png spec.pdf --out spec.png convierte la primera página. No probamos video.
Es gratis por tiempo limitado, sin fecha de fin
Los modelos GLM gratuitos de OpenCode ya han terminado antes. glm-4.7-free y glm-5-free ahora tienen estado deprecated en el catálogo models.dev que lee OpenCode, y la semana gratuita de Ox Alpha duró seis días. Guarda el nombre del modelo en opencode.json, no en scripts, para que cambiar a un modelo de pago sea una edición de una línea.
La privacidad es mejor que en la mayoría de opciones gratuitas
Para este modelo, la documentación de Zen dice que el proveedor “follows a zero-retention policy and does not use your data for model training.” No todos los modelos gratuitos de la lista hacen esa promesa; Big Pickle, Exo Free y los modelos MiMo dicen que los datos recopilados “may be used to improve the model.” OpenCode indica que todos los modelos Zen están alojados en EE. UU. y la UE. Ni la documentación de Zen ni la de Go publican un límite de tasa para los modelos gratuitos, así que espera ralentizaciones cuando la demanda suba.
Cuánto cuesta el mismo modelo cuando necesitas la API
Dentro de tu producto necesitas una ruta de pago. La API de Z.ai y el glm-5.3-flash de pago de Zen cobran lo mismo: $0.15 por 1M de tokens de entrada y $0.50 por 1M de tokens de salida. Z.ai cobra la entrada en caché a $0.03.
Este es el cálculo para un turno de agente con 20,000 tokens de entrada y 2,000 tokens de salida:
- 0.02 x $0.15 + 0.002 x $0.50 = $0.004 por turno
- Mil turnos: $4.00 antes de descuentos por caché
Las sesiones de agente reenvían la mayor parte de su contexto en cada turno, por lo que la entrada en caché a $0.03 reduce en 80% el componente de entrada de esa factura. Si programas en OpenCode todos los días y la promoción termina, el plan Go es la opción intermedia: $10 al mes con un límite mensual de uso de $60 para GLM-5.3-Flash, que OpenCode estima en unos 31,580 solicitudes. El mismo plan cubre aproximadamente 1,080 solicitudes al mes del GLM-5.3 completo.
Para el historial de descuentos de lanzamiento y los cálculos de caché, consulta nuestra guía de precios de GLM-5.3-Flash. Para código de solicitud con entrada de imágenes, lee cómo usar la API de GLM-5.3-Flash.
Deja que OpenCode pruebe la API con Apidog CLI
Nuestra prueba con captura mostró por qué el agente debería probar lo que escribe. Al leer la imagen de la especificación, el modelo escribió el máximo de weight_grams como 300,000 en lugar de 30,000 y marcó como obligatorio un campo opcional. Ambos errores pasaron la validación JSON. Una prueba de límites contra la API real los detecta.
Apidog CLI da a OpenCode comandos para importar una especificación, escribir casos de prueba y ejecutarlos. Configúralo una vez:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com # pick your agent when prompted
El token viene de Apidog, en Account Settings, API Access Token. La última línea instala las habilidades de agente de Apidog, que enseñan a OpenCode a usar el CLI. Luego adjunta la captura (-f spec.png con opencode run) y dale al agente un solo [REDACTED PROMPT] with Apidog CLI, then create test cases for POST /v2/shipments: weight_grams 30000 returns 201, 30001 returns 422. Run them against the sandbox environment and list any spec fields the results contradict.
Estos son los comandos que ejecuta, verificados con Apidog CLI 2.2.7:
apidog import --project <id> --format openapi --file ./shipments.openapi.json
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -r cli,json
Cada comando devuelve JSON y muchos incluyen agentHints.nextSteps, así el agente sabe qué ejecutar después. Si el CLI rechaza una escritura en tu rama main, haz que el agente trabaje en una rama AI (apidog branch create --project <id> --type ai --name ai/shipments-spec --from main). La misma línea apidog run con -r junit sirve para CI; nuestro artículo sobre el pipeline CI/CD con Apidog CLI tiene una versión lista para copiar.
FAQ
¿GLM-5.3 es gratis en OpenCode? Solo el modelo Flash. opencode/glm-5.3-flash-free es gratuito desde el 16 de octubre de 2026 como oferta por tiempo limitado sin fecha de fin. El GLM-5.3 completo cuesta $1.40 de entrada y $4.40 de salida por 1M de tokens en Zen.
¿Puedo llamar al modelo gratuito desde mi propio código? No. Las solicitudes desde fuera de OpenCode reciben un FreeTierError 403. Usa la API de Z.ai o el glm-5.3-flash de pago de Zen, ambos a $0.15 de entrada y $0.50 de salida por 1M de tokens.
¿Por qué es tan lento? Por la carga del día de lanzamiento, hasta donde podemos decir. Las preguntas cortas de una línea tardaron entre 7 y 196 segundos, y --variant low no hizo que las ejecuciones fueran confiablemente más rápidas.
¿Hay otras formas de usar GLM-5.3-Flash gratis? Sí. Los pesos con licencia MIT se ejecutan en tu propio hardware, y nuestra guía para ejecutar GLM-5.3-Flash localmente cubre las compilaciones cuantizadas y la memoria que necesitan.
Úsalo mientras dure
El modelo gratuito pasó nuestra prueba de programación cada vez y redactó OpenAPI desde una captura de especificación, a $0 mientras permanezcas dentro de OpenCode, por debajo de 200K tokens y lejos de archivos PDF adjuntos. Dale trabajo que no debas esperar, guarda el nombre del modelo en opencode.json y añade Apidog CLI para que el agente pruebe lo que escribe. Descarga Apidog para revisar las especificaciones que tu agente importa y los informes de prueba que sube con --upload-report.