Sí, bajo las mismas condiciones que DeepSeek V4.1 Flash un día antes. El 16 de octubre de 2026, OpenCode anunció: «GLM 5.3 Flash is now free in OpenCode». El modelo es opencode/glm-5.3-flash-free, y la documentación de OpenCode Zen lo describe como gratuito «por tiempo limitado». El nivel gratuito solo responde a OpenCode. Si llamas al mismo endpoint desde cualquier otra parte, devuelve un error HTTP 403 con el mensaje «OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode».
Dos consideraciones importantes antes de planificar tu flujo de trabajo en torno a él. El modelo gratuito es GLM-5.3-Flash, no la versión completa GLM-5.3, que todavía cuesta 1,40 $ por millón de tokens de entrada en Zen. Y «gratuito» no significa rápido. Probamos el modelo en una instalación limpia de OpenCode el 16 de octubre: todas las respuestas fueron correctas, pero la misma pregunta de una sola línea tardó entre 7 y 196 segundos en responderse. Eso cambia por completo el tipo de Tasks que puedes asignarle. Aún no lo hemos ejecutado dentro de una Sharkly Task, por lo que la configuración que explicamos a continuación concluye con una prueba de humo (smoke test) para comprobar si tu Runtime puede utilizarlo.
En resumen
Asigna el modelo gratuito a un Agent cuyo Runtime sea OpenCode; ningún otro Runtime puede acceder a él. Actualiza la lista de modelos de OpenCode en el Computer, define el modelo en la configuración de OpenCode, haz una prueba de humo en la terminal y luego asígnale una Task pequeña. Límites: 200K tokens de contexto y 32K de salida, no admite archivos PDF adjuntos y no hay una fecha de finalización publicada. Los tiempos de respuesta fueron lentos e irregulares en nuestras pruebas, así que resérvalo para tareas en segundo plano y no para Tasks de las que alguien esté esperando una respuesta inmediata. Si ya utilizas DeepSeek V4.1 Flash Free, puedes repartir el trabajo entre ambos modelos en función del tiempo de respuesta requerido.
Dos modelos gratuitos en un mismo Runtime
Un Runtime es la herramienta de agente en un Computer que ejecuta la sesión. El nivel gratuito de OpenCode verifica el origen de cada solicitud, por lo que la regla de nuestra publicación sobre DeepSeek V4.1 Flash se aplica aquí también: un Agent en un Runtime de OpenCode está diseñado para acceder al modelo gratuito, mientras que los Agents en Claude Code, Codex o Gemini CLI no pueden hacerlo.
La novedad es que un único Runtime de OpenCode ahora ofrece dos modelos gratuitos de familias distintas. Comparten límites, pero difieren en su comportamiento:
| GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free | |
|---|---|---|
| Gratuito desde | 16 de octubre de 2026 | 15 de octubre de 2026 |
| Contexto / salida máxima | 200K / 32K | 200K / 32K |
| Límites de la versión de pago | 1M / 131K | 1M / 384K |
| Pregunta de una línea (nuestras pruebas) | De 7 a 196 s (11 ejecuciones) | De 4 a 15 s (3 ejecuciones) |
| Tarea pequeña de escribir y ejecutar (nuestras pruebas) | De 13 a 109 s (5 ejecuciones) | De 16 a 36 s (3 ejecuciones) |
| Entrada de imágenes | Funcionó en nuestra prueba | Figura en los metadatos de OpenCode |
| Archivos PDF adjuntos | Rechazados: «only text and image_url are» soportados | Desactivado en los metadatos de OpenCode |
| Términos de datos del proveedor (según Zen) | Cero retención, sin entrenamiento | Cero retención, sin entrenamiento |
Los límites provienen de los metadatos del modelo incluidos por OpenCode (opencode models opencode --verbose). Las mediciones de tiempo son nuestras, registradas el día del lanzamiento con OpenCode 1.19.2, y fluctuaron ampliamente entre ejecuciones. Configurar --variant low no hizo que el modelo GLM fuera más rápido de manera constante: una ejecución con bajo nivel de esfuerzo tardó 196 segundos para una pregunta que en otras pruebas se resolvió en 11. La demora parece responder a la sobrecarga del endpoint gratuito y no a la profundidad del razonamiento.
Cómo configurar un Agent gratuito con GLM-5.3-Flash
1. Instala OpenCode en el Computer. Instálalo mediante 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 y confirma que el Runtime de OpenCode figure como Available. Que un Computer esté en línea no significa automáticamente que el Runtime sea utilizable.
2. Actualiza la lista de modelos. OpenCode almacena en caché su catálogo de modelos. En nuestra instalación limpia figuraban nueve modelos gratuitos sin GLM hasta que realizamos la actualización. Ejecuta este comando con el mismo usuario bajo el cual corre el servicio local:
opencode models opencode --refresh | grep glm-5.3-flash-free
3. Configura el modelo una sola vez en el Computer. Por defecto, un Agent sigue el modelo predeterminado de su Runtime, y la configuración global de OpenCode define ese ajuste para cada sesión en dicho Computer. Guarda esto en ~/.config/opencode/opencode.json:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
Si el catálogo del Runtime incluye el modelo, también puedes seleccionarlo directamente en la fila Model del Agent. La fila Model anula el valor predeterminado del Runtime únicamente para ese Agent, lo que permite que dos Agents de OpenCode en un mismo Computer utilicen modelos gratuitos distintos.
4. Haz una prueba de humo en la terminal y luego asigna una Task.
opencode run "Reply with the word ok."
La primera línea de salida indicará el modelo en uso; deberías ver glm-5.3-flash-free y luego ok. Si la ejecución resulta lenta, dale unos minutos antes de darla por fallida. Una vez superada la prueba en la terminal, asigna una Task pequeña con un objetivo bien delimitado y revisa el registro de ejecución para verificar qué modelo la llevó a cabo.
La lentitud en las ejecuciones cambia la asignación de tareas
Un modelo gratuito con tiempos de respuesta fluctuantes sigue siendo muy útil; solo necesita Tasks donde una pausa de tres minutos no suponga ningún perjuicio.
Usa el Agent con GLM para trabajo en segundo plano. Escribir tests retroactivos para un módulo, correcciones de linter en todo un paquete, actualizar un README tras cambios en la API o actualizar dependencias: Tasks en las que nadie está esperando activamente frente a la pantalla hasta que los cambios quedan listos para revisión. Mantén un Agent más rápido para Tasks que bloqueen a alguien. Si un compañero de equipo necesita una solución urgente, las respuestas de 4 a 15 segundos del Agent con DeepSeek, o bien un modelo de pago, encajarán mucho mejor.
Empieza con baja concurrencia. Una ejecución lenta mantiene retenida la Task asignada hasta que concluye. Mantén la opción Max concurrency (assigned tasks) del Agent en 1 y elévala únicamente tras varios días de ejecuciones exitosas y estables. El criterio de Sharkly es el mismo: increméntala «únicamente cuando el Computer y el Runtime actuales gestionen la carga de trabajo existente de forma fiable». Lanzar Tasks en paralelo contra un endpoint gratuito saturado solo acumula tiempo de espera en cola.
Las imágenes funcionan; los archivos PDF no. En nuestra prueba, el modelo interpretó la captura de pantalla de una especificación de API y redactó un archivo OpenAPI válido a partir de ella. No obstante, escribió un límite numérico como 300,000 en lugar de 30,000, lo que superó la validación JSON sin advertencias. Por tanto, revisa cualquier información extraída de imágenes con el mismo rigor que cualquier otro diff. Si la entrada de una Task es un PDF, convierte primero sus páginas a imágenes: el endpoint gratuito rechazó el PDF de inmediato.
La revisión sigue siendo el verdadero coste. Los tokens gratuitos no abaratan la aceptación de un cambio. En When a cheaper model costs more se calcula el coste de las ejecuciones por cambio aceptado, la métrica clave para saber si este Agent justifica su lugar. Asimismo, Mixed-model Crews analiza la estrategia de situar un revisor más potente detrás de trabajadores económicos, un esquema en el que un worker de 0 $ encaja a la perfección.
Qué esperar cuando concluya la promoción
Este modelo ya estuvo disponible de forma gratuita con anterioridad. A partir del 20 de agosto de 2026, un modelo anónimo llamado Ox Alpha figuró en la lista gratuita de OpenCode con una ventana de 1M de tokens. El 26 de agosto, Z.ai reveló que se trataba de GLM-5.3-Flash, y el periodo gratuito finalizó tras seis días. Los modelos GLM gratuitos anteriores de OpenCode, glm-4.7-free y glm-5-free, aparecen marcados como obsoletos (deprecated) en el catálogo de models.dev que consulta OpenCode.
Conviene anticipar el mismo desenlace. Las ejecuciones en el Agent comenzarán a fallar por un error de modelo, y el trabajo fallido aparecerá en el registro de ejecución y en la Inbox, donde alguien decidirá el siguiente paso. Como el modelo se define en un único archivo de configuración, la transición requiere solo una edición:
- OpenCode Zen, versión de pago de
glm-5.3-flash: 0,15 $ por 1M de tokens de entrada y 0,50 $ por 1M de salida, con la ventana completa de 1M. - OpenCode Go: 10 $ al mes, con un límite de uso mensual de 60 $ para este modelo; la documentación de OpenCode Go estima aproximadamente 31.580 solicitudes al mes.
- Z.ai (API propia): las mismas tarifas de 0,15 $ y 0,50 $, con entrada en caché a 0,03 $.
- Mover el trabajo: reasigna esas Tasks a un Agent en otro Runtime; el tablero conservará todo el historial.
El artículo What it costs to run an agent Crew on free and cheap tiers compara todas estas alternativas entre distintos modelos.
Cuánto paga un equipo por este Agent
Existen dos conceptos de facturación, y la gratuidad aplica a cada uno de forma independiente. Puestos (seats): las tarifas de Sharkly son gratuitas para organizaciones de hasta 5 personas y de 7 $ por persona al año a partir de ahí; además, los Agents y Computers no consumen puestos (más detalles). Modelos: Sharkly no comercializa tokens; el consumo se canaliza a través de las cuentas configuradas en cada Runtime bajo la modalidad bring-your-own-key (trae tu propia clave). Mientras dure la promoción, el coste de modelo para el Agent de OpenCode es de 0 $.
En conclusión
GLM-5.3-Flash es gratuito exclusivamente para agentes de programación que utilicen OpenCode, y para nadie más. Actualiza la lista de modelos, configúralo en el Computer, pruébalo con paciencia mediante una prueba de humo y derívale aquellas Tasks en segundo plano en las que tus demás Agents no deberían consumir tokens de pago ni hacer esperar a nadie. Cuando la promoción termine, las Tasks, su historial y el registro de revisiones permanecerán en el tablero, y el Agent solo necesitará un ajuste de configuración. Si ya gestionas varios agentes, Sharkly te proporciona un único entorno centralizado para asignar su trabajo y supervisar los resultados.
