Sí, pero con una condición que lo determina todo. El 15 de octubre de 2026, OpenCode anunció que «DeepSeek V4.1 Flash ya es gratuito en OpenCode». El modelo es opencode/deepseek-v4.1-flash-free, y la documentación de OpenCode Zen indica que es gratis «por tiempo limitado». La condición: el plan gratuito solo responde a solicitudes de OpenCode. Si llamas al mismo endpoint desde cualquier otra herramienta, devuelve un error HTTP 403 con el mensaje «OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode».
Por lo tanto, la verdadera pregunta para un equipo que opera varios agentes no es si DeepSeek es gratis, sino cuáles de tus agentes pueden acceder al modelo gratuito. Un Agent con un Runtime de OpenCode está diseñado para ello; tus Agents de Claude Code y Codex, en cambio, no. Probamos el modelo en una instalación limpia de OpenCode el 16 de octubre: sin iniciar sesión, sin clave de API, y una tarea de escritura y ejecución de archivos se completó en 32 segundos. Aún no lo hemos probado dentro de una Task de Sharkly, por lo que la configuración que explicamos a continuación incluye la prueba de humo para comprobar si tu Runtime puede utilizarlo.
En resumen (TL;DR)
El modelo gratuito solo funciona dentro de OpenCode, así que debes asignarlo a un Agent cuyo Runtime sea OpenCode. Configura el modelo una sola vez en la configuración de OpenCode en el Computer, realiza una prueba de humo en la terminal y luego asígnale una Task pequeña. Sus límites son de 200 K tokens de contexto y 32 K de salida, frente a 1 M y 384 K en la versión de pago, y OpenCode aún no ha publicado una fecha de finalización. El coste por usuario (seat) en Sharkly se mantiene en 0 $ para organizaciones de hasta 5 personas, por lo que, mientras dure la promoción, un Agent de OpenCode con este modelo no te costará absolutamente nada en ninguno de los dos conceptos.
Qué agentes pueden usar el modelo gratuito
Un Runtime es la herramienta del agente en un Computer que ejecuta la sesión. El nivel gratuito comprueba el origen de cada solicitud, lo que divide a los clientes que hacen peticiones en dos grupos:
| Origen de la llamada | ¿DeepSeek V4.1 Flash gratis? | Motivo |
|---|---|---|
| OpenCode en una terminal | Sí | Probado el 16 de octubre con OpenCode 1.19.2 |
| Un Agent de Sharkly en un Runtime de OpenCode | Debería funcionar; haz una prueba de humo primero | El Runtime inicia el programa de OpenCode en tu Computer |
| Agents en Claude Code, Codex o Gemini CLI | No | La solicitud no proviene de OpenCode |
| Tu propia aplicación o script | No | 403 FreeTierError, con o sin API key |
Hay dos cifras fundamentales para un Crew. La versión gratuita admite 200 K tokens de contexto y genera hasta 32 K, según los metadatos del modelo que incluye OpenCode. La versión de pago deepseek-v4.1-flash en la misma pasarela admite 1 M y devuelve hasta 384 K. En cuanto a la privacidad, la documentación de Zen señala que el proveedor de este modelo «aplica una política de retención cero y no utiliza tus datos para el entrenamiento de modelos». Esto no se cumple en todos los modelos gratuitos de la lista de OpenCode, así que compruébalo bien antes de vincular un repositorio privado a otro modelo distinto.
Cómo configurar un Agent gratuito con DeepSeek
1. Instala OpenCode en el Computer. Instálalo con el script oficial o utiliza la opción One-click install si la página de detalles del Runtime la ofrece:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Vuelve a detectar los Runtimes en la página de detalles del Computer. El Runtime de OpenCode debería figurar como Available (Disponible). Que un Computer esté online no garantiza que el Runtime se pueda usar, así que comprueba el estado específico del Runtime.
2. Configura el modelo una sola vez en el Computer. Por defecto, un Agent utiliza el modelo asignado a su Runtime. La configuración global de OpenCode define ese valor predeterminado para todas las sesiones de OpenCode en ese Computer:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/deepseek-v4.1-flash-free"
}
Guárdalo como ~/.config/opencode/opencode.json. Si el Runtime de OpenCode incluye el modelo en su catálogo, también puedes seleccionarlo directamente en la fila Model del Agent, lo que permite configurar la opción por Agent y no por Computer.
Ten en cuenta que el archivo de configuración se aplica a todo el Computer. Cualquier Agent de OpenCode que se ejecute allí pasará a usar el modelo gratuito por defecto, incluso aquel que prefieras mantener con un modelo de pago. En ese caso, asigna a ese Agent su propio modelo en su fila Model; esta fila anula el valor predeterminado del Runtime solo para ese Agent.
3. Haz una prueba de humo en la terminal. En el mismo Computer y con el mismo usuario con el que se ejecuta el servicio local:
opencode run "Reply with the word ok."
La primera línea de salida indicará el modelo en uso; debe aparecer deepseek-v4.1-flash-free, seguido de ok. Si funciona en la terminal, el Runtime ya tiene todo lo necesario. Si la primera línea muestra otro modelo, significa que OpenCode no está leyendo el archivo de configuración: revisa la ruta correspondiente al usuario con el que se ejecuta el servicio local. Si falla por completo, soluciónalo antes de asignar ninguna tarea.
4. Asigna una Task pequeña. Elige algo con un objetivo bien delimitado: un test que falla, una errata en la documentación o una actualización de dependencias. Abre el registro de ejecución cuando termine y confirma que la ejecución utilizó el modelo gratuito. A partir de ahí, amplía el alcance de trabajo del Agent.
Qué papel desempeña el modelo gratuito dentro de un Crew
Un modelo gratuito cambia quién realiza el trabajo rutinario, pero no cómo se revisa.
Asígnale Tasks acotadas. 200 K de contexto alcanzan para la gran mayoría de tareas centradas en una sola funcionalidad. No obstante, ese límite se agotará antes en monorrepositorios grandes o en una Task que deba leer docenas de archivos; además, los 32 K de salida restringen la cantidad de código que puede generar en una sola respuesta. Tareas ideales: escribir los tests que faltan para un módulo, corregir reglas de linter en un paquete, actualizar un archivo README tras un cambio en la API o actualizar una dependencia y reparar lo que se rompa. Deja las refactorizaciones extensas y los cambios que abarcan varios repositorios para un Agent con una ventana de contexto más amplia. El artículo sobre Crews con modelos mixtos explica cómo dividir el trabajo entre agentes ejecutores económicos y un revisor más avanzado; esa misma división funciona a la perfección cuando el ejecutor cuesta 0 $.
Empieza con un nivel bajo de concurrencia. OpenCode no publica límites de peticiones (rate limits) para sus modelos gratuitos ni garantiza su velocidad bajo carga. Mantén el valor de Max concurrency (assigned tasks) del Agent en 1 o 2, y súbelo únicamente tras varios días de ejecuciones sin incidencias. Cuatro Tasks en paralelo golpeando un endpoint gratuito con límites de tasa solo generarán cuatro errores, no el cuádruple de resultados.
La revisión sigue siendo el verdadero coste. Que los tokens sean gratis no hace que aprobar un cambio resulte más económico. Si los diffs generados por el modelo gratuito exigen dos rondas de revisión donde un modelo de pago requeriría solo una, la cola de revisión pagará la diferencia. En Cuándo un modelo más barato sale más caro explicamos cómo calcular el coste por cambio aceptado, que es la métrica clave para saber si merece la pena conservar este Agent.
Qué pasará cuando termine la promoción
OpenCode ya ha lanzado promociones similares antes. Una versión anterior, deepseek-v4-flash-free, estuvo disponible en la lista gratuita de Zen hasta que finalizó la promoción. Para el 21 de agosto de 2026, ya había desaparecido del selector de modelos, y un bot de OpenCode confirmó en la issue de GitHub #43805 que su retirada fue intencionada.
Conviene anticiparse a un desenlace similar. Las ejecuciones del Agent empezarán a fallar con un error de modelo, y las tareas fallidas aparecerán tanto en el registro de ejecución como en la Inbox, donde alguien deberá decidir qué hacer a continuación. Dado que el modelo se define en un único archivo de configuración, cambiarlo solo requiere una edición. Tus opciones serán:
- OpenCode Zen con el modelo de pago
deepseek-v4.1-flash: 0,30 $ por millón de tokens de entrada y 1,20 $ por millón de tokens de salida, con la ventana de contexto completa de 1 M. - OpenCode Go: 10 $ al mes, con un límite de uso mensual de 80 $ para este modelo; la documentación de OpenCode Go estima que rinde para unas 173.330 solicitudes al mes.
- Redirigir el trabajo: reasigna esas Tasks a un Agent en otro Runtime, conservando todo el historial en el tablero.
En Cuánto cuesta operar un Crew de agentes en planes gratuitos y económicos comparamos estas alternativas entre distintos modelos.
Los dos conceptos por los que paga un equipo
El coste de un Crew se divide en dos facturas, y el concepto de «gratis» se aplica a cada una por separado.
Usuarios (seats). Los precios de Sharkly son gratuitos para organizaciones de hasta 5 personas y de 7 $ por persona con facturación anual a partir de ahí. Los Agents y los Computers no consumen seats, por lo que añadir un Agent de OpenCode no altera este coste. En Explicación de los precios de Sharkly se detallan todas las condiciones.
Modelos. Sharkly no vende tokens; el consumo de modelos se gestiona a través de las cuentas configuradas en cada Runtime. Es un esquema bring-your-own-key (trae tu propia clave) y, mientras dure la promoción, el coste por modelo del Agent de OpenCode también es de 0 $.
Esto convierte a esta configuración en una de las pocas en las que un miembro del Crew no cuesta nada en ninguno de los dos conceptos. El caso análogo con Gemini 4 Argon termina exigiendo una clave de pago; este se resuelve con un simple archivo de configuración.
En conclusión
DeepSeek V4.1 Flash es gratuito para agentes de programación basados en OpenCode, y para nadie más. Configúralo en un Agent de OpenCode, define el modelo en el Computer, realiza una prueba de humo y asígnale esas Tasks delimitadas en las que no conviene que tus otros Agents gasten tokens de pago. Cuando finalice la promoción, las Tasks, su historial y el registro de revisiones permanecerán en el tablero, y el Agent solo necesitará un ajuste de configuración. Si ya utilizas varios agentes, Sharkly te ofrece un único lugar para asignarles trabajo y revisar sus resultados.
