2026年10月16日、OpenCodeはXで「GLM 5.3 Flash is now free in OpenCode.」と投稿しました。モデルIDはopencode/glm-5.3-flash-freeで、OpenCode Zenドキュメントには「is free on OpenCode for a limited time.」と記載されています。私たちは同日、OpenCodeのクリーンなコピーをインストールし、サインインもAPIキーもなしでこのモデルを実行して、Node.jsファイルを書かせてテストしました。
「GLM 5.3 free」を検索する前の重要な訂正があります。無料なのはGLM-5.3-Flash、つまりZ.aiの低価格マルチモーダルモデルです。完全版のGLM-5.3は入力100万トークンあたり引き続き1.40ドルかかります。無料のFlashには4つの注意点があります。OpenCode内でのみ動作し、コンテキストは100万ではなく20万トークンで制限され、メタデータにはPDF添付が記載されているにもかかわらずPDFを拒否し、応答が遅くばらつきます。以下では、セットアップ、各制限、有料ルートを説明します。背景として、GLM-5.3-Flashとは何かを読んでください。コードがAPIを呼び出す場合、Apidog CLIを使うと同じエージェントがそのテストを行えます。
OpenCodeが無償提供しているもの
GLM-5.3-Flashは2026年8月26日に登場しました。320BパラメータのMixture-of-Expertsモデルで、18Bのアクティブパラメータ、MITライセンスの重み、ネイティブ画像入力を備えています。OpenCodeはモデルゲートウェイであるOpenCode Zenを通じて、無料版と有料版で提供しています。各ルートの比較は次のとおりです。
| ルート | 100万トークンあたりの価格 | コンテキスト / 最大出力 | 動作する場所 |
|---|---|---|---|
OpenCode、glm-5.3-flash-free |
期間限定で$0 | 200K / 32K | OpenCode内のみ |
OpenCode Zen、glm-5.3-flash |
入力$0.15 / 出力$0.50 | 1M / 131K | Zenキーを使う任意のクライアント |
| OpenCode Goプラン | 月額$10。このモデルの月間利用上限は$60 | 1M / 131K | OpenCode内 |
Z.ai API、glm-5.3-flash |
入力$0.15 / 出力$0.50、キャッシュ$0.03 | 1M | 任意のクライアント |
OpenCode Zen、glm-5.3（無料ではありません） |
入力$1.40 / 出力$4.40 | 1M / 131K | Zenキーを使う任意のクライアント |
この制限は、OpenCode同梱のモデルメタデータから取得したもので、opencode models opencode --verboseで表示できます。価格は10月16日時点で、Zenドキュメント、OpenCode Goドキュメント、Z.aiの価格ページで確認しました。
このモデルの2回目の無料提供
OpenCodeは以前、別の名前でこのモデルを無償提供したことがあります。2026年8月20日から、Ox Alphaという匿名モデルが100万トークンのウィンドウ付きでOpenCodeとOpenRouterの無料一覧に並び、8月26日にZ.aiがそれをGLM-5.3-Flashと明かしました。このローンチの詳細はOx Alpha分析にまとめています。今回は、モデル自身の名前で無料になり、ウィンドウは100万ではなく20万トークンです。
OpenCodeでGLM-5.3-Flashを無料で使う方法
ツールが初めての方は、OpenCode概要でこのエージェントの動作を説明しています。セットアップは3ステップです。
1. OpenCodeをインストール
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
npm install -g opencode-aiとbrew install anomalyco/tap/opencodeも使えます。Windowsでは、OpenCodeはWSLを推奨しています。
2. モデル一覧を更新してモデルを選ぶ
OpenCodeはモデル一覧をキャッシュします。私たちの新規インストールでは、更新するまでGLMモデルが表示されませんでした。
opencode models opencode --refresh | grep free
これにより11個の無料モデルが出力され、その中にopencode/glm-5.3-flash-freeがありました。プロジェクトを開き、opencodeを起動し、/modelsと入力してGLM-5.3-Flash Freeを選択します。プロジェクトの既定にするには、プロジェクトルートにopencode.jsonファイルを追加します。
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
3. タスクを実行
シェルからワンショットタスクを送ることもできます。
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"
私たちのテスト結果
空の設定ディレクトリとデータディレクトリを使い、現在のopencode-ainpmリリースであるOpenCode 1.19.2を実行しました。サインインやキー追加を求められることはありませんでした。すべての実行で、モデルはstatus.jsを書き、nodeで実行し、すべてのテストが成功したと報告しました。
弱点は速度でした。同じプロンプトでOpenCodeの別の新しい無料モデルも計測しています。
| プロンプト | GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free |
|---|---|---|
| 1行の質問 | 7〜196秒（11回） | 4〜15秒（3回） |
| 上記の書いて実行するタスク | 13〜109秒（5回） | 16〜36秒（3回） |
GLMの実行はすべて正しい回答で終わりました。問題は待ち時間であり、実行ごとに大きく変わりました。
「無料」の背後にある制限
応答は遅く、ばらつく
このモデル名の「Flash」は速度ではなく価格を指します。OpenCodeは無料モデルに3つの推論バリアント（low、high、max）を公開しており、Z.aiのモデルドキュメントはmaxを推奨しています。下げても待ち時間は解消しませんでした。ある--variant low実行では、他の実行が11秒で答えた1行の質問に196秒かかりました。これは推論の深さではなく、無料エンドポイントの負荷を示しています。無料モデルには、座って見守らない作業を任せてください。GLM-5.3-FlashとGLM-5.3の違いは、GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3比較で説明しています。
OpenCode内でのみ動作する
Zenドキュメントは、無料モデルをOpenAI互換エンドポイントの隣に載せていますが、これは無料APIではありません。OpenCode以外から呼び出すと、ゲートウェイは拒否します。
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."}}
10月16日には、Authorizationヘッダーの有無にかかわらず、/inferenceと/zenの両エンドポイントでHTTP 403が返りました。バックエンド、スクリプト、他のエージェントはこの無料モデルを使えません。別のエージェントでGLM-5.3-Flashを実行するには、有料キーを使うClaude CodeとClineでのGLM-5.3-Flash利用方法を参照してください。
コンテキストは200K、出力は32Kで止まる
有料モデルは100万トークンのコンテキストを扱い、最大131Kを返します。無料版は入力200K、出力32Kで止まります。これは多くのコーディングセッションには十分ですが、大規模モノレポや多数のファイルを読む長いセッションでは早く尽きます。タスクにフルウィンドウが必要なときは、/modelsでそのセッションを有料モデルに切り替えてください。
PDF添付は失敗し、画像は動作する
OpenCodeのメタデータは、無料モデルの入力としてテキスト、画像、動画、PDFを列挙しています。私たちのテストでは、画像は動作しPDFは動作しませんでした。opencode run -fで1ページのPDF仕様書を添付すると、次が返りました。
Upstream request failed: [invalid_value] messages[1]: content[2]: content part type "file" is not supported; only text and image_url are
同じページをPNGに変換すると通過し、モデルは有効なOpenAPIファイルに変換しました。必要なPDFページは、先に画像として書き出してください。macOSでは、sips -s format png spec.pdf --out spec.pngが最初のページを変換します。動画はテストしていません。
終了日のない期間限定で無料
OpenCodeの無料GLMモデルは以前も終了しています。glm-4.7-freeとglm-5-freeは、OpenCodeが読み込むmodels.devカタログで現在deprecated状態です。Ox Alphaの無料期間は6日間でした。有料モデルへの移行を1行で済ませるため、モデル名はスクリプトではなくopencode.jsonに保持してください。
プライバシーは多くの無料枠より良い
このモデルについて、Zenドキュメントはプロバイダーが「follows a zero-retention policy and does not use your data for model training.」と説明しています。一覧内のすべての無料モデルがこの約束をするわけではありません。Big Pickle、Exo Free、MiMoモデルは、収集データが「may be used to improve the model.」になると記載しています。OpenCodeによれば、すべてのZenモデルは米国とEUでホストされています。ZenドキュメントもGoドキュメントも無料モデルのレート制限を公表していないため、需要が急増すると遅延を想定してください。
APIが必要なときの同じモデルの価格
製品内部で使うには有料ルートが必要です。Z.ai APIとZenの有料glm-5.3-flashは同じ価格です。100万入力トークンあたり$0.15、100万出力トークンあたり$0.50です。Z.aiはキャッシュ入力を$0.03で課金します。
入力20,000トークン、出力2,000トークンのエージェント1回分の計算は次のとおりです。
- 0.02 x $0.15 + 0.002 x $0.50 = 1回あたり$0.004
- 1,000回：キャッシュ割引前で$4.00
エージェントセッションは毎回コンテキストの大部分を再送するため、$0.03のキャッシュ入力でその請求の入力側を80%削減できます。毎日OpenCodeでコードを書いていてプロモーションが終わった場合、Goプランが中間選択肢です。月額$10で、GLM-5.3-Flashには月$60の利用上限が付き、OpenCodeの推定では約31,580リクエストです。同じプランで完全版GLM-5.3は月に約1,080リクエスト分です。
ローンチ割引の履歴とキャッシュ計算は、GLM-5.3-Flash価格ガイドを参照してください。画像入力付きリクエストコードは、GLM-5.3-Flash APIの使い方にあります。
OpenCodeにApidog CLIでAPIをテストさせる
スクリーンショットテストは、エージェントが自分の書いたものをテストすべき理由を示しました。仕様画像を読んだモデルは、weight_gramsの最大値を30,000ではなく300,000と入力し、任意フィールドを必須としました。どちらの誤りもJSON検証を通過しました。実際のAPIに対する境界テストはこれらを検出します。
Apidog CLIは、仕様をインポートし、テストケースを書き、実行するコマンドをOpenCodeに与えます。一度だけセットアップします。
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com # pick your agent when prompted
トークンはApidogのアカウント設定、APIアクセストークンから取得します。最後の行はApidogのエージェントスキルをインストールし、OpenCodeにCLIの使い方を教えます。その後、スクリーンショットを添付し（opencode runで-f spec.png）、エージェントに次のプロンプトを1つ渡します。
The attached image is our shipping partner's API spec. Write shipments.openapi.json,
import it into Apidog project <id> 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.
これらはApidog CLI 2.2.7で確認した、エージェントが実行するコマンドです。
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
すべてのコマンドがJSONを返し、多くにはagentHints.nextStepsが含まれるため、エージェントは次に何を実行すべきか把握できます。CLIが mainブランチへの書き込みを拒否する場合は、AIブランチで作業させてください（apidog branch create --project <id> --type ai --name ai/shipments-spec --from main）。同じapidog run行に-r junitを付けるとCIで使えます。コピー可能なバージョンはApidog CLI CI/CDパイプラインにあります。
FAQ
OpenCodeでGLM-5.3は無料ですか？無料なのはFlashモデルだけです。opencode/glm-5.3-flash-freeは、終了日のない期間限定提供として2026年10月16日から無料です。完全版GLM-5.3はZenで100万トークンあたり入力$1.40、出力$4.40です。
自分のコードから無料モデルを呼び出せますか？いいえ。OpenCode外からのリクエストは403のFreeTierErrorになります。Z.ai APIかZenの有料glm-5.3-flashを使ってください。どちらも100万トークンあたり入力$0.15、出力$0.50です。
なぜそんなに遅いのですか？判断できる範囲では、ローンチ日の負荷です。短い1行の質問に7〜196秒かかり、--variant lowでも安定して速くはなりませんでした。
GLM-5.3-Flashを無料で使う他の方法はありますか？あります。MITライセンスの重みを自前ハードウェアで実行でき、GLM-5.3-Flashをローカルで実行するガイドで量子化ビルドと必要メモリを説明しています。
提供されている間に使う
無料モデルは毎回コーディングテストに合格し、仕様スクリーンショットからOpenAPIをドラフトしました。OpenCode内に留まり、20万トークン未満で、PDF添付を避ければ$0です。待つ必要のない作業を任せ、モデル名はopencode.jsonに保持し、Apidog CLIを追加してエージェントが書いたものをテストしてください。Apidogをダウンロードすると、エージェントがインポートした仕様や--upload-reportでアップロードするテストレポートを確認できます。