Ja, allerdings unter einer entscheidenden Bedingung. Am 15. Oktober 2026 gab OpenCode bekannt: „DeepSeek V4.1 Flash is now free in OpenCode.“ Das Modell heißt opencode/deepseek-v4.1-flash-free, und in der Dokumentation zu OpenCode Zen wird es als „zeitlich begrenzt“ kostenlos beschrieben. Der Haken: Der kostenlose Tarif beantwortet ausschließlich Anfragen aus OpenCode. Ruft man denselben Endpunkt über einen anderen Client auf, erhält man HTTP 403 mit der Meldung „OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode“.
Für Teams, die mehrere Agenten einsetzen, lautet die Frage also nicht, ob DeepSeek kostenlos ist, sondern welcher Ihrer Agenten überhaupt auf das Gratismodell zugreifen kann. Ein Agent auf einer OpenCode-Runtime ist genau dafür ausgelegt; Ihre Claude-Code- und Codex-Agenten sind es nicht. Wir haben das Modell am 16. Oktober auf einer sauberen OpenCode-Installation getestet: ohne Anmeldung, ohne API-Key – und ein Task zum Schreiben und Ausführen einer Datei war in 32 Sekunden abgeschlossen. Innerhalb eines Sharkly-Tasks haben wir es bislang noch nicht ausgeführt; die folgende Anleitung enthält daher einen Smoke-Test, mit dem Sie prüfen können, ob Ihre Runtime bereit ist.
TL;DR
Das kostenlose Modell läuft ausschließlich innerhalb von OpenCode. Weisen Sie es also einem Agenten zu, dessen Runtime OpenCode ist. Hinterlegen Sie das Modell einmalig in der OpenCode-Konfiguration auf dem Computer, testen Sie es kurz im Terminal (Smoke-Test) und weisen Sie ihm anschließend einen kleinen Task zu. Die Limits liegen bei 200K Kontext-Tokens und 32K Output-Tokens (im Vergleich zu 1M bzw. 384K in der kostenpflichtigen Version); ein Enddatum hat OpenCode bislang nicht genannt. Bei Sharkly bleibt der Posten für Nutzerlizenzen („Seats“) für Teams mit bis zu 5 Personen bei 0 $. Solange die Aktion läuft, verursacht ein OpenCode-Agent mit diesem Modell auf beiden Rechnungsposten keinerlei Kosten.
Welche Agenten das kostenlose Modell nutzen können
Eine Runtime ist das Agenten-Tool auf einem Computer, das die Session ausführt. Das kostenlose Kontingent prüft den Ursprung jeder Anfrage, wodurch sich alle Aufrufer in zwei Gruppen aufteilen:
| Aufrufer | Kostenloses DeepSeek V4.1 Flash? | Grund |
|---|---|---|
| OpenCode im Terminal | Ja | Getestet am 16. Oktober, OpenCode 1.19.2 |
| Ein Sharkly-Agent auf einer OpenCode-Runtime | Sehr wahrscheinlich; vorher Smoke-Test durchführen | Die Runtime startet das OpenCode-Programm auf Ihrem Computer |
| Agenten auf Claude Code, Codex oder Gemini CLI | Nein | Die Anfrage stammt nicht von OpenCode |
| Eigene Anwendung oder eigenes Skript | Nein | 403 FreeTierError, mit oder ohne Key |
Für eine Crew sind zwei Kennzahlen entscheidend: Die kostenlose Version verarbeitet laut den von OpenCode mitgelieferten Modell-Metadaten 200K Tokens Kontext und liefert bis zu 32K Tokens Ausgabe. Das kostenpflichtige deepseek-v4.1-flash auf demselben Gateway unterstützt hingegen 1M Kontext und bis zu 384K Ausgabe. Zum Datenschutz besagt die Zen-Dokumentation, dass der Provider dieses Modells „eine Zero-Retention-Policy verfolgt und Ihre Daten nicht zum Trainieren von Modellen verwendet“. Dies gilt nicht für jedes kostenlose Modell in der Liste von OpenCode – prüfen Sie dies also sorgfältig, bevor Sie ein privates Repository mit einem anderen Modell verknüpfen.
Einen kostenlosen DeepSeek-Agenten einrichten
1. OpenCode auf dem Computer bereitstellen. Installieren Sie es über das offizielle Skript oder nutzen Sie die 1-Klick-Installation, sofern diese auf der Detailseite der Runtime angeboten wird:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Lassen Sie die Runtimes auf der Detailseite des Computers neu erkennen. Die OpenCode-Runtime sollte als „Available“ angezeigt werden. Dass ein Computer online ist, bedeutet noch nicht automatisch, dass auch die Runtime einsatzbereit ist – prüfen Sie daher stets den Status der Runtime selbst.
2. Das Modell einmalig auf dem Computer konfigurieren. Standardmäßig übernimmt ein Agent das Modell seiner Runtime. Über die globale Konfiguration von OpenCode lässt sich dieser Standard für jede OpenCode-Session auf diesem Computer festlegen:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/deepseek-v4.1-flash-free"
}
Speichern Sie die Datei unter ~/.config/opencode/opencode.json ab. Wenn die OpenCode-Runtime das Modell in ihrem Katalog führt, können Sie es stattdessen direkt in der Modell-Zeile des Agenten auswählen – so bleibt die Auswahl agentspezifisch statt computerweit.
Die Konfigurationsdatei gilt für den gesamten Computer. Jeder dort ausgeführte OpenCode-Agent greift nun standardmäßig auf das Gratismodell zurück – auch jene, die Sie eigentlich auf einem kostenpflichtigen Modell belassen wollten. Weisen Sie einem solchen Agenten in seiner Modell-Zeile einfach gezielt ein eigenes Modell zu; diese Einstellung überschreibt den Standard der Runtime exklusiv für diesen Agenten.
3. Smoke-Test in einem Standard-Terminal durchführen. Führen Sie auf demselben Computer und unter demselben Benutzer, unter dem der lokale Dienst läuft, folgenden Befehl aus:
opencode run "Reply with the word ok."
In der ersten Ausgabezeile wird das aktive Modell genannt; dort sollte deepseek-v4.1-flash-free stehen, gefolgt von ok. Funktioniert das im Terminal, hat die Runtime alles Nötige. Wird in der ersten Zeile ein anderes Modell genannt, liest OpenCode die Konfigurationsdatei nicht ein: Überprüfen Sie den Pfad für den Benutzer, unter dem der lokale Dienst ausgeführt wird. Schlägt der Aufruf komplett fehl, beheben Sie den Fehler direkt hier, bevor Sie Aufgaben zuweisen.
4. Einen kleinen Test-Task zuweisen. Wählen Sie eine Aufgabe mit klar definiertem Ziel: einen fehlschlagenden Test reparieren, einen Tippfehler in der Dokumentation korrigieren oder ein Dependency-Update durchführen. Öffnen Sie nach Abschluss das Ausführungsprotokoll und vergewissern Sie sich, dass der Durchlauf tatsächlich das kostenlose Modell genutzt hat. Anschließend können Sie den Aufgabenbereich des Agenten schrittweise erweitern.
Welche Rolle das Gratismodell in einer Crew spielt
Ein kostenloses Modell verändert, wer Routineaufgaben übernimmt – nicht aber, wie die Ergebnisse überprüft werden.
Klar abgegrenzte Tasks vergeben. Ein Kontextfenster von 200K reicht für die meisten isolierten Feature-Arbeiten völlig aus. In großen Monorepos oder bei Tasks, die Dutzende von Dateien einlesen müssen, stößt man jedoch schneller an Grenzen; zudem deckelt das Output-Limit von 32K Tokens, wie viel Code in einer einzigen Antwort geschrieben werden kann. Typische Anwendungsfälle: fehlende Tests für ein bestimmtes Modul ergänzen, eine Lint-Regel paketweit bereinigen, eine README nach einer API-Änderung aktualisieren oder eine Abhängigkeit aktualisieren und dabei entstehende Fehler beheben. Aufwendige Refactorings und repositoryübergreifende Änderungen sollten Sie weiterhin Agenten mit größerem Kontextfenster überlassen. Der Artikel Mixed-model Crews beschreibt die Aufgabenteilung zwischen günstigen Workern und einem leistungsfähigen Reviewer – dieses Prinzip greift genauso, wenn der Worker 0 $ kostet.
Mit niedriger Parallelität starten. OpenCode nennt keine offiziellen Rate-Limits für seine Gratismodelle und gibt keine Garantien bezüglich der Ausführungsgeschwindigkeit unter Last. Belassen Sie die maximale Parallelität des Agenten („Max concurrency / assigned tasks“) zunächst bei 1 oder 2 und erhöhen Sie den Wert erst nach einigen Tagen reibungsloser Ausführungen. Vier parallele Tasks, die an einem gedrosselten Gratis-Endpunkt scheitern, bedeuten vier Fehlermeldungen – nicht den vierfachen Durchsatz.
Reviews bleiben der eigentliche Kostenfaktor. Kostenlose Tokens machen einen Code-Review nicht günstiger. Wenn die Diffs des Gratismodells zwei Feedback-Schleifen erfordern, wo ein Bezahlmodell mit einer auskommt, zahlt die Review-Queue die Zeche. Der Artikel When a cheaper model costs more zeigt auf, wie Sie die Kosten pro akzeptierter Änderung berechnen – denn genau dieser Wert entscheidet darüber, ob sich der Einsatz dieses Agenten rechnet.
Was passiert, wenn die Aktion endet
OpenCode hat vergleichbare Aktionen bereits früher durchgeführt. Ein früheres Modell namens deepseek-v4-flash-free war in Zens kostenloser Liste verfügbar, bis die Aktion auslief. Bis zum 21. August 2026 war es aus der Modellauswahl verschwunden, und ein OpenCode-Bot bestätigte im GitHub-Issue #43805, dass die Entfernung beabsichtigt war.
Stellen Sie sich auf dasselbe Szenario ein: Durchläufe des Agenten werden irgendwann mit einem Modellfehler fehlschlagen, und fehlgeschlagene Aufgaben tauchen im Ausführungsprotokoll sowie im Posteingang auf, wo über das weitere Vorgehen entschieden wird. Da das Modell in einer einzigen Konfigurationsdatei hinterlegt ist, genügt eine einzige Änderung. Ihre Optionen zu diesem Zeitpunkt:
- OpenCode Zen, reguläres
deepseek-v4.1-flash: 0,30 $ pro 1M Input-Tokens und 1,20 $ pro 1M Output-Tokens bei vollem 1M-Kontextfenster. - OpenCode Go: 10 $ pro Monat mit einem Nutzungslimit von 80 $ monatlich für dieses Modell; laut OpenCodes Go-Dokumentation entspricht das rund 173.330 Anfragen pro Monat.
- Aufgaben verlagern: Weisen Sie diese Tasks einem Agenten auf einer anderen Runtime zu – die Historie auf dem Board bleibt dabei vollständig erhalten.
Der Beitrag What it costs to run an agent Crew on free and cheap tiers vergleicht diese Ansätze über verschiedene Modelle hinweg.
Die zwei Rechnungsposten für Teams
Die Kosten einer Crew setzen sich aus zwei Posten zusammen – und „kostenlos“ gilt für beide unabhängig voneinander.
Nutzerlizenzen (Seats). Das Preismodell von Sharkly ist für Organisationen mit bis zu 5 Personen kostenlos; danach fallen bei jährlicher Abrechnung 7 $ pro Person an. Agenten und Computer belegen keine Seats – das Hinzufügen eines OpenCode-Agenten ändert an diesem Posten also nichts. Im Artikel Sharkly pricing explained finden Sie alle Details.
Modelle. Sharkly verkauft keine Tokens; die Modellnutzung wird über die in der jeweiligen Runtime hinterlegten Accounts abgerechnet. Das Prinzip nennt sich Bring-your-own-key (BYOK) – und solange die Aktion läuft, belaufen sich auch die Modellkosten für den OpenCode-Agenten auf 0 $.
Damit ist dies eines der seltenen Setups, bei denen ein Crew-Mitglied auf beiden Rechnungsposten keinerlei Kosten verursacht. Die Gemini-4-Argon-Variante dieser Frage erfordert am Ende einen kostenpflichtigen API-Key – diese hier lediglich eine Konfigurationsdatei.
Fazit auf den Punkt gebracht
DeepSeek V4.1 Flash ist kostenlos für Coding-Agenten unter OpenCode – und für niemanden sonst. Richten Sie es auf einem OpenCode-Agenten ein, konfigurieren Sie das Modell auf dem Computer, führen Sie einen Smoke-Test durch und weisen Sie ihm klar umrissene Tasks zu, für die Ihre anderen Agenten keine kostenpflichtigen Tokens verbrauchen sollten. Wenn die Aktion ausläuft, bleiben alle Tasks, deren Historie und der Review-Verlauf auf dem Board erhalten – und für den Agenten ist lediglich eine einzige Anpassung in der Konfigurationsdatei erforderlich. Wenn Sie bereits mehrere Agenten betreiben, bietet Sharkly Ihnen einen zentralen Ort, um deren Arbeit zu koordinieren und die Ergebnisse zu prüfen.
