はい、前日のDeepSeek V4.1 Flashとまったく同じ条件で利用可能です。2026年10月16日、OpenCodeは「OpenCodeでGLM 5.3 Flashが無料になりました」と発表しました。モデル名はopencode/glm-5.3-flash-freeで、OpenCode Zenのドキュメントには「期間限定」で無料と記載されています。この無料枠はOpenCodeからのリクエストにのみ応答します。他のクライアントから同じエンドポイントを呼び出すと、HTTP 403エラーが返され、「OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode（OpenCodeの無料枠はOpenCode内からのみ利用可能です）」というメッセージが表示されます。
これを活用する計画を立てる前に、知っておくべき前提が2つあります。まず、無料のモデルはGLM-5.3-Flashであり、フルバージョンのGLM-5.3ではありません（フル版はZenで現在も100万入力トークンあたり1.40ドルの費用がかかります）。また、「無料」だからといって高速であるとは限りません。10月16日にOpenCodeのクリーンインストール環境でこのモデルをテストしたところ、回答自体はすべて正確だったものの、まったく同じ1行の質問に対して7秒から196秒まで応答時間に大きなバラつきがありました。そのため、割り当てるタスクの見極めが必要です。まだSharkly Task内での実行は行っていないため、以下のセットアップ手順はRuntimeで利用可能かどうかを確認するスモークテストまでの内容となっています。
要約（TL;DR）
この無料モデルは、RuntimeがOpenCodeであるAgentに割り当ててください。それ以外のRuntimeからはアクセスできません。Computer上でOpenCodeのモデル一覧を更新し、OpenCodeの設定ファイルでモデルを指定し、ターミナルでスモークテストを実施してから、小さなタスクを1つ割り当ててみましょう。制限事項：コンテキスト長200Kトークン、最大出力32Kトークン、PDFの添付は非対応、終了日は未公表。テストでは応答時間が遅くバラつきがあったため、誰かが完了を待っているタスクではなく、バックグラウンド処理に適しています。すでにDeepSeek V4.1 Flash Freeを運用している場合は、ターンアラウンド時間（所要時間）に応じて2つのモデルで作業を分担させるとよいでしょう。
1つのRuntimeで2つの無料モデルを利用する
Runtimeとは、Computer上でセッションを実行するAgentツールを指します。OpenCodeの無料枠はリクエストの送信元を検証するため、DeepSeek V4.1 Flashに関する記事で説明したルールがここでも適用されます。つまり、OpenCode Runtime上のAgentはこの無料モデルにアクセスできますが、Claude Code、Codex、Gemini CLI上のAgentからはアクセスできません。
今回新しいのは、1つのOpenCode Runtimeで異なるファミリーの2つの無料モデルが提供されるようになった点です。共通の制限事項を持ちつつも、動作には違いがあります：
| GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free | |
|---|---|---|
| 無料提供開始日 | 2026年10月16日 | 2026年10月15日 |
| コンテキスト / 最大出力 | 200K / 32K | 200K / 32K |
| 有料版の制限 | 1M / 131K | 1M / 384K |
| 1行の質問（社内テスト結果） | 7〜196秒（11回実行） | 4〜15秒（3回実行） |
| 小規模なコード記述・実行タスク（社内テスト結果） | 13〜109秒（5回実行） | 16〜36秒（3回実行） |
| 画像入力 | テストで動作確認済み | OpenCodeのメタデータに記載あり |
| PDF添付 | エラー：「only text and image_url are」supported（textおよびimage_urlのみ対応） | OpenCodeのメタデータで無効化 |
| プロバイダーのデータ利用規約（Zen docsより） | データ保持なし、モデル学習への利用なし | データ保持なし、モデル学習への利用なし |
各種制限事項は、OpenCodeが提供するモデルメタデータ（opencode models opencode --verbose）に基づいています。所要時間はリリース当日にOpenCode 1.19.2で測定したものであり、試行ごとに大きく変動しました。--variant lowを設定してもGLMモデルが確実に高速化するわけではなく、他の試行では11秒で完了した質問に対して、低負荷設定（low-effort）の1回では196秒かかりました。この遅延は推論の深さによるものではなく、無料エンドポイントの負荷に起因していると考えられます。
無料のGLM-5.3-Flash Agentをセットアップする
1. ComputerにOpenCodeを導入する。 公式スクリプトを使ってインストールするか、Runtimeの詳細ページで提供されている場合はOne-click install（ワンクリックインストール）を使用します：
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Computerの詳細ページでRuntimeを再検出（Re-detect）し、OpenCode Runtimeのステータスが「Available（利用可能）」になっていることを確認してください。Computerがオンラインであっても、それだけでRuntimeが使用可能になるわけではありません。
2. モデルリストを更新する。 OpenCodeはモデルカタログをキャッシュします。クリーンインストールの状態では更新を行うまでGLMを含まない9つの無料モデルしか表示されませんでした。ローカルサービスを実行しているのと同じユーザーで以下を実行します：
opencode models opencode --refresh | grep glm-5.3-flash-free
3. Computer側で一度モデルを設定する。 AgentはデフォルトでRuntimeのモデルに従い、OpenCodeのグローバル設定はそのComputer上のすべてのOpenCodeセッションに対してそのデフォルトを設定します。~/.config/opencode/opencode.jsonとして以下を保存します：
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
Runtimeのカタログにそのモデルが掲載されていれば、Agentの「Model」行で代わりに選択することもできます。「Model」行の設定はそのAgentに対してのみRuntimeのデフォルトを上書きするため、1台のComputer上で2つのOpenCode Agentを動かし、それぞれ異なる無料モデルを実行させることが可能です。
4. 通常のターミナルでスモークテストを行い、タスクを1つ割り当てる。
opencode run "Reply with the word ok."
出力の最初の行に使用中のモデル名が表示されます。glm-5.3-flash-freeが表示され、その後にokが返ってくれば成功です。応答が遅い場合もあるため、失敗と判断する前に数分待ってみてください。ターミナルでのテストに成功したら、完了基準が明確な小規模タスクを1つ割り当て、実行ログをチェックしてどのモデルで実行されたかを確認します。
実行速度の遅さを踏まえたタスク割り当ての工夫
応答時間にバラつきがある無料モデルであっても、依然として有用です。求められるのは、3分程度の待ち時間が発生しても支障がないタスクへの適用です。
GLM Agentはバックグラウンド作業に活用する。 単一モジュールのテストの追加作成、パッケージ全体のLintエラー修正、API変更に伴うREADMEの更新、依存関係のアップデートなど、レビューのために提出されるまで誰も待機していないようなタスクに最適です。誰かの作業をブロックしているタスクには、より高速なAgentを割り当てる。 チームメンバーが修正を待っている場合は、4〜15秒で回答が返るDeepSeek Agentや有料モデルのほうが適しています。
低い並列度（concurrency）から始める。 処理速度が遅いと、完了するまで割り当てられたタスクを保持し続けます。AgentのMax concurrency（割り当てタスク数）は「1」のままにしておき、数日間問題なく稼働したことを確認してから引き上げてください。Sharklyのガイダンスでも同様に、「現在のComputerとRuntimeが既存のワークロードを安定して処理できるようになった場合のみ」引き上げるよう推奨されています。負荷の高い無料エンドポイントに対してタスクを並列実行しても、キューの待ち時間が延びるだけです。
画像は利用可能、PDFは不可。 テストでは、API仕様のスクリーンショットを読み取り、そこから有効なOpenAPIファイルを生成することができました。ただし、制限値の1つを「30,000」ではなく「300,000」と入力するミスがあり、これはJSONバリデーションを通過してしまいました。そのため、画像から抽出された内容については、通常のコード差分と同様にしっかりとレビューしてください。タスクの入力がPDFの場合は、事前にページを画像へ変換しておきましょう。無料エンドポイントではPDFが完全に拒否されました。
レビュー工数こそが真のコスト。 トークンが無料だからといって、変更の承認コストまで下がるわけではありません。『When a cheaper model costs more（安価なモデルの方がコストが高くつく場合）』では、承認された変更あたりの実行コストを算出していますが、この数値こそがAgentを導入する価値があるかを判断する指標となります。『Mixed-model Crews（複数モデル混成チーム）』では、低コストなワーカーの後段により高機能なレビュアーを配置する構成を解説していますが、コスト0ドルのワーカーもこれと同じパターンに当てはまります。
プロモーション終了時の対応
このモデルが無料で提供されたのは今回が初めてではありません。2026年8月20日から、「Ox Alpha」という匿名モデルが100万トークンのコンテキストウィンドウを備えてOpenCodeの無料リストに掲載されていました。8月26日にZ.aiがこれをGLM-5.3-Flashであると明かし、無料提供は6日間で終了しました。また、OpenCodeが以前提供していた無料のGLMモデルであるglm-4.7-freeやglm-5-freeは、OpenCodeが参照するmodels.devカタログにおいて非推奨（deprecated）としてマークされています。
今回も同様に終了することを想定しておきましょう。提供が終了するとAgentでの実行はモデルエラーで失敗するようになり、失敗したタスクは実行ログおよびInboxに表示され、次の対応を判断することになります。モデル設定は1つの設定ファイルに記述されているため、切り替えは1箇所の編集で完了します：
- OpenCode Zen 有料版
glm-5.3-flash： 入力100万トークンあたり0.15ドル、出力100万トークンあたり0.50ドル。完全な1Mウィンドウが利用可能。 - OpenCode Go： 月額10ドルで、このモデルに対して月60ドル分の使用枠が付与されます。OpenCodeのGoドキュメントでは、月あたり約31,580回のリクエストが可能と見積もられています。
- Z.ai公式API： 同じく入力0.15ドル、出力0.50ドル。キャッシュされた入力は0.03ドル。
- 作業の移行： それらのタスクを別のRuntime上のAgentに再割り当てします。ボード上には履歴がそのまま保持されます。
各モデルにおけるこれらの移行ルートの比較については、『What it costs to run an agent Crew on free and cheap tiers（無料・低価格プランでエージェントCrewを運用するコスト）』を参照してください。
このAgentにかかるチームの費用
請求は2つの項目に分かれており、「無料」の適用範囲もそれぞれ異なります。シート（席数）：Sharklyの料金プランは5名までの組織なら無料で、それ以降は年払いで1名あたり月額7ドルとなります。AgentやComputerはシート数を消費しません（詳細）。モデル利用料：Sharkly自体はトークンを販売しておらず、各Runtimeで設定されたアカウントを介して利用するBYOK（bring-your-own-key：APIキー持ち込み）方式となっています。プロモーション期間中、OpenCode Agentのモデル利用料は0ドルです。
結論
GLM-5.3-Flashは、OpenCodeを利用するコーディングエージェントにのみ無料で提供されており、その他の環境からは利用できません。モデルリストを更新し、Computerで設定を行い、気長にスモークテストを実施したら、他のAgentで有料トークンを消費したり誰かの待ち時間を浪費したりすべきではないバックグラウンドタスクを割り当てましょう。プロモーションが終了しても、タスク、その履歴、レビューの記録はボード上に保持され、Agent側は設定を1箇所書き換えるだけで対応できます。すでに複数のエージェントを運用している場合、Sharklyを使えば作業の割り当てと成果物のレビューをすべて1箇所で完結できます。
