2026년 10월 16일 OpenCode는 X에 “GLM 5.3 Flash is now free in OpenCode.”라고 게시했습니다. 모델 ID는 opencode/glm-5.3-flash-free이며, OpenCode Zen 문서에는 “is free on OpenCode for a limited time.”라고 나와 있습니다. 우리는 같은 날 깨끗한 OpenCode 사본을 설치하고 로그인이나 API 키 없이 이 모델을 실행한 뒤 Node.js 파일을 작성하고 테스트하도록 했습니다.
“GLM 5.3 free”를 검색하기 전에 정정할 내용이 있습니다. 무료 모델은 Z.ai의 저렴한 멀티모달 모델인 GLM-5.3-Flash입니다. 전체 GLM-5.3은 입력 100만 토큰당 여전히 $1.40입니다. 무료 Flash에는 네 가지 주의점이 있습니다. OpenCode 내부에서만 작동하고, 컨텍스트를 100만이 아니라 20만 토큰으로 제한하며, 메타데이터에 PDF 첨부가 있어도 PDF를 거부하고, 응답이 느리고 일정하지 않습니다. 아래에서 설정, 각 제한, 유료 경로를 설명합니다. 배경지식은 GLM-5.3-Flash 소개 글을 읽어보세요. 코드가 API를 호출한다면 Apidog CLI로 같은 에이전트가 API를 테스트할 수 있습니다.
OpenCode가 무료로 제공하는 것
GLM-5.3-Flash는 2026년 8월 26일 출시되었습니다. 320B 매개변수를 가진 Mixture-of-Experts 모델이며, 18B 활성 매개변수, MIT 라이선스 가중치, 네이티브 이미지 입력을 제공합니다. OpenCode는 모델 게이트웨이인 OpenCode Zen을 통해 무료 버전과 유료 버전으로 서비스합니다. 각 경로 비교는 다음과 같습니다.
| 경로 | 100만 토큰당 가격 | 컨텍스트 / 최대 출력 | 작동 위치 |
|---|---|---|---|
OpenCode, glm-5.3-flash-free |
한시적으로 $0 | 200K / 32K | OpenCode 내부 전용 |
OpenCode Zen, glm-5.3-flash |
입력 $0.15 / 출력 $0.50 | 1M / 131K | Zen 키를 사용하는 모든 클라이언트 |
| OpenCode Go 플랜 | 월 $10. 이 모델의 월 사용 한도 $60 | 1M / 131K | OpenCode 내부 |
Z.ai API, glm-5.3-flash |
입력 $0.15 / 출력 $0.50, 캐시 $0.03 | 1M | 모든 클라이언트 |
OpenCode Zen, glm-5.3 (무료 아님) |
입력 $1.40 / 출력 $4.40 | 1M / 131K | Zen 키를 사용하는 모든 클라이언트 |
이 제한은 OpenCode가 제공하는 모델 메타데이터에서 가져온 것이며, opencode models opencode --verbose로 출력할 수 있습니다. 가격은 10월 16일 기준으로 Zen 문서, OpenCode Go 문서, Z.ai 가격 페이지에서 확인했습니다.
이 모델의 두 번째 무료 제공
OpenCode는 이전에 다른 이름으로 이 모델을 무료로 제공한 적이 있습니다. 2026년 8월 20일부터 Ox Alpha라는 익명 모델이 100만 토큰 창으로 OpenCode와 OpenRouter의 무료 목록에 있었고, 8월 26일 Z.ai가 이를 GLM-5.3-Flash로 공개했습니다. 그 출시는 Ox Alpha 분석에서 다룹니다. 이번에는 모델 자체 이름으로 무료 제공되며, 창은 100만이 아니라 20만 토큰입니다.
OpenCode에서 GLM-5.3-Flash를 무료로 사용하는 방법
도구가 처음이라면 OpenCode 개요에서 이 에이전트가 하는 일을 설명합니다. 설정은 세 단계입니다.
1. OpenCode 설치
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
npm install -g opencode-ai와 brew install anomalyco/tap/opencode도 사용할 수 있습니다. Windows에서는 OpenCode가 WSL을 권장합니다.
2. 모델 목록 새로 고침 후 모델 선택
OpenCode는 모델 목록을 캐시합니다. 새로 설치한 환경에서는 새로 고침하기 전까지 GLM 모델이 보이지 않았습니다.
opencode models opencode --refresh | grep free
이 명령은 11개 무료 모델을 출력했고, 그중에 opencode/glm-5.3-flash-free가 있었습니다. 프로젝트를 열고 opencode를 시작한 뒤 /models를 입력하고 GLM-5.3-Flash Free를 선택하세요. 프로젝트 기본값으로 설정하려면 프로젝트 루트에 opencode.json 파일을 추가하세요.
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
3. 작업 실행
셸에서 일회성 작업을 보낼 수도 있습니다.
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"
테스트 결과
비어 있는 설정 및 데이터 디렉터리로 현재 opencode-ai npm 릴리스인 OpenCode 1.19.2를 실행했습니다. 로그인이나 키 추가를 요구하지 않았습니다. 모든 실행에서 모델은 status.js를 작성하고 node로 실행한 뒤 모든 테스트가 통과했다고 보고했습니다.
약점은 속도였습니다. 같은 프롬프트로 OpenCode의 다른 새 무료 모델도 측정했습니다.
| 프롬프트 | GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free |
|---|---|---|
| 한 줄 질문 | 7~196초 (11회) | 4~15초 (3회) |
| 위의 작성 및 실행 작업 | 13~109초 (5회) | 16~36초 (3회) |
모든 GLM 실행은 정확한 답변으로 끝났습니다. 문제는 대기 시간이었고, 실행마다 달라졌습니다.
“무료” 뒤에 있는 제한
응답은 느리고 일정하지 않다
모델 이름의 “Flash”는 속도가 아니라 가격을 뜻합니다. OpenCode는 무료 모델에 low, high, max 세 가지 추론 변형을 노출하며, Z.ai 모델 문서는 max를 권장합니다. 낮춰도 대기 시간은 해결되지 않았습니다. 한 --variant low 실행은 다른 실행이 11초에 답한 한 줄 질문에 196초가 걸렸습니다. 이는 추론 깊이가 아니라 무료 엔드포인트 부하를 가리킵니다. 무료 모델에는 지켜보며 기다리지 않을 작업을 맡기세요. 두 모델 차이는 GLM-5.3-Flash vs GLM-5.3 비교에서 다룹니다.
OpenCode 내부에서만 작동
Zen 문서는 무료 모델을 OpenAI 호환 엔드포인트 옆에 나열하지만, 무료 API는 아닙니다. OpenCode 외부에서 호출하면 게이트웨이가 거부합니다.
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."}}
10월 16일에는 Authorization 헤더와 관계없이 /inference와 /zen 엔드포인트 모두에서 HTTP 403을 받았습니다. 백엔드, 스크립트, 다른 에이전트는 이 무료 모델을 사용할 수 없습니다. 다른 에이전트에서 GLM-5.3-Flash를 실행하려면 유료 키를 사용하는 Claude Code와 Cline에서 GLM-5.3-Flash 사용 방법을 참고하세요.
컨텍스트는 200K, 출력은 32K에서 멈춤
유료 모델은 100만 토큰 컨텍스트를 받고 최대 131K를 반환합니다. 무료 모델은 입력 200K, 출력 32K에서 멈춥니다. 대부분의 코딩 세션에는 충분하지만, 큰 모노레포나 많은 파일을 읽는 긴 세션에서는 더 빨리 소진됩니다. 전체 창이 필요한 작업이라면 /models로 해당 세션을 유료 모델로 전환하세요.
PDF 첨부는 실패, 이미지는 작동
OpenCode 메타데이터는 무료 모델 입력으로 텍스트, 이미지, 비디오, PDF를 나열합니다. 테스트에서는 이미지가 작동하고 PDF는 작동하지 않았습니다. opencode run -f로 한 페이지 PDF 사양을 첨부하면 다음이 반환되었습니다.
Upstream request failed: [invalid_value] messages[1]: content[2]: content part type "file" is not supported; only text and image_url are
같은 페이지를 PNG로 변환하면 통과했고, 모델은 유효한 OpenAPI 파일로 만들었습니다. 필요한 PDF 페이지는 먼저 이미지로 내보내세요. macOS에서는 sips -s format png spec.pdf --out spec.png가 첫 페이지를 변환합니다. 비디오는 테스트하지 않았습니다.
종료일 없는 한시 무료
OpenCode의 무료 GLM 모델은 이전에도 종료됐습니다. glm-4.7-free와 glm-5-free는 OpenCode가 읽는 models.dev 카탈로그에서 현재 deprecated 상태입니다. Ox Alpha 무료 주간은 6일 lasted습니다. 유료 모델 전환을 한 줄 수정으로 끝내려면 모델 이름을 스크립트가 아니라 opencode.json에 두세요.
대부분의 무료 옵션보다 나은 프라이버시
이 모델에 대해 Zen 문서는 제공자가 “follows a zero-retention policy and does not use your data for model training.”라고 말합니다. 목록의 모든 무료 모델이 이를 약속하지는 않습니다. Big Pickle, Exo Free, MiMo 모델은 수집 데이터가 “may be used to improve the model.”라고 명시합니다. OpenCode에 따르면 모든 Zen 모델은 미국과 EU에서 호스팅됩니다. Zen 문서와 Go 문서 어디에도 무료 모델의 요금 제한이 공개되지 않았으므로 수요가 급증하면 느려짐을 예상하세요.
API가 필요할 때 같은 모델의 비용
제품 내부에서는 유료 경로가 필요합니다. Z.ai API와 Zen의 유료 glm-5.3-flash는 동일하게 입력 100만 토큰당 $0.15, 출력 100만 토큰당 $0.50입니다. Z.ai는 캐시 입력을 $0.03으로 청구합니다.
입력 20,000 토큰, 출력 2,000 토큰인 에이전트 턴 비용은 다음과 같습니다.
- 0.02 x $0.15 + 0.002 x $0.50 = 턴당 $0.004
- 1,000턴: 캐시 할인 전 $4.00
에이전트 세션은 매 턴 대부분의 컨텍스트를 다시 보내므로, $0.03 캐시 입력은 입력 비용을 80% 줄입니다. 매일 OpenCode로 작업하고 프로모션이 끝난다면 Go 플랜이 중간 선택지입니다. 월 $10이며 GLM-5.3-Flash에는 월 $60 사용 한도가 있고, OpenCode 추정으로 약 31,580 요청입니다. 같은 플랜은 전체 GLM-5.3로 월 약 1,080 요청을 감당합니다.
출시 할인 이력과 캐시 계산은 GLM-5.3-Flash 가격 가이드를, 이미지 입력이 포함된 요청 코드는 GLM-5.3-Flash API 사용법을 참고하세요.
OpenCode가 Apidog CLI로 API를 테스트하게 하기
스크린샷 테스트는 에이전트가 작성한 결과를 테스트해야 하는 이유를 보여줬습니다. 사양 이미지를 읽은 모델은 weight_grams 최댓값을 30,000이 아니라 300,000으로 입력하고 선택 필드를 필수로 표시했습니다. 두 오류 모두 JSON 검증을 통과했습니다. 실제 API에 대한 경계 테스트는 이를 잡아냅니다.
Apidog CLI는 사양을 가져오고, 테스트 케이스를 작성하고, 실행하는 명령을 OpenCode에 제공합니다. 한 번만 설정하세요.
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com # pick your agent when prompted
토큰은 Apidog의 Account Settings, API Access Token에서 가져옵니다. 마지막 줄은 Apidog 에이전트 스킬을 설치해 OpenCode가 CLI를 다루는 방법을 익히게 합니다. 그다음 스크린샷을 첨부하고(opencode run에서 -f spec.png) 에이전트에게 프롬프트 하나를 주세요.
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.
다음은 Apidog CLI 2.2.7로 확인한, 에이전트가 실행하는 명령입니다.
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
모든 명령은 JSON을 반환하고 많은 명령에 agentHints.nextSteps가 포함되므로 에이전트가 다음에 실행할 명령을 압니다. CLI가 main 브랜치 쓰기를 거부하면 AI 브랜치에서 작업하게 하세요(apidog branch create --project <id> --type ai --name ai/shipments-spec --from main). 같은 apidog run 행에 -r junit을 붙이면 CI에 넣을 수 있습니다. 복사 가능한 버전은 Apidog CLI CI/CD 파이프라인 글에 있습니다.
FAQ
OpenCode에서 GLM-5.3은 무료인가요? Flash 모델만 무료입니다. opencode/glm-5.3-flash-free는 종료일 없는 한시 제공으로 2026년 10월 16일부터 무료입니다. 전체 GLM-5.3은 Zen에서 100만 토큰당 입력 $1.40, 출력 $4.40입니다.
내 코드에서 무료 모델을 호출할 수 있나요? 아니요. OpenCode 외부 요청은 403 FreeTierError를 받습니다. Z.ai API 또는 Zen의 유료 glm-5.3-flash를 사용하세요. 둘 다 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.50입니다.
왜 이렇게 느리나요? 확인 가능한 범위에서는 출시일 부하 때문입니다. 짧은 한 줄 질문이 7~196초 걸렸고, --variant low도 안정적으로 빠르게 만들지 않았습니다.
GLM-5.3-Flash를 무료로 쓸 다른 방법이 있나요? 있습니다. MIT 라이선스 가중치를 자체 하드웨어에서 실행할 수 있으며, GLM-5.3-Flash 로컬 실행 가이드에서 양자화 빌드와 필요한 메모리를 다룹니다.
끝나기 전에 사용하세요
무료 모델은 매번 코딩 테스트를 통과했고, 사양 스크린샷에서 OpenAPI 초안을 만들었습니다. OpenCode 내부에 머물고, 20만 토큰 이하를 유지하고, PDF 첨부를 피하면 $0입니다. 기다릴 필요 없는 작업을 맡기고, 모델 이름은 opencode.json에 두고, Apidog CLI를 추가해 에이전트가 작성한 코드를 테스트하게 하세요. Apidog를 다운로드하면 에이전트가 가져온 사양과 --upload-report로 업로드한 테스트 리포트를 검토할 수 있습니다.