결론부터 말하면 맞습니다. 단, 모든 것을 좌우하는 한 가지 조건이 있습니다. 2026년 10월 15일, OpenCode는 "DeepSeek V4.1 Flash를 이제 OpenCode에서 무료로 이용할 수 있다"고 공식 발표했습니다. 지원되는 모델은 opencode/deepseek-v4.1-flash-free이며, OpenCode Zen 공식 문서에서는 이를 "한시적 무료"로 명시하고 있습니다. 핵심 조건은 바로 이 무료 티어가 오직 OpenCode의 요청에만 응답한다는 점입니다. 다른 도구나 스크립트에서 동일한 엔드포인트를 호출하면 HTTP 403 오류와 함께 "OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode(OpenCode 무료 티어는 OpenCode 내부에서만 사용할 수 있습니다)"라는 메시지가 반환됩니다.
따라서 여러 에이전트를 운영하는 팀에게 중요한 것은 DeepSeek이 무료인지 여부가 아니라, 보유한 에이전트 중 어느 것이 이 무료 모델을 호출할 수 있는지입니다. OpenCode 런타임(Runtime) 기반 에이전트는 접근할 수 있지만, Claude Code나 Codex 기반 에이전트는 불가능합니다. 10월 16일 클린 환경의 OpenCode에서 이 모델을 직접 테스트해 보았습니다. 로그인이나 API 키 입력 없이도 파일 생성 및 실행 태스크가 32초 만에 완료되었습니다. 아직 Sharkly 태스크 내에서는 직접 실행해보지 않았으므로, 아래 설정 가이드에는 런타임에서 이 모델을 정상적으로 사용할 수 있는지 확인하는 스모크 테스트(smoke test) 과정을 포함했습니다.
요약 (TL;DR)
이 무료 모델은 OpenCode 내부에서만 동작하므로, 런타임이 OpenCode로 설정된 에이전트에 연결해야 합니다. 컴퓨터(Computer) 내 OpenCode 설정 파일에서 모델을 한 번 지정하고, 터미널에서 스모크 테스트를 거친 뒤 작은 태스크부터 맡겨보세요. 유료 버전의 1M 컨텍스트 및 384K 출력 한도와 비교해, 무료 버전은 200K 토큰 컨텍스트와 32K 출력을 지원하며, OpenCode 측에서는 아직 프로모션 종료일을 공개하지 않았습니다. Sharkly는 5인 이하 조직에 시트 비용이 0달러이므로, 프로모션 기간 동안 이 모델을 사용하는 OpenCode 에이전트는 시트 비용과 모델 비용 모두 전혀 들지 않습니다.
무료 모델을 사용할 수 있는 에이전트
런타임은 컴퓨터에서 세션을 실행하는 에이전트 도구입니다. 무료 티어는 요청이 유입된 출처를 검증하므로, 호출 주체는 다음 두 그룹으로 나뉩니다.
| 호출 주체 | DeepSeek V4.1 Flash 무료 사용 가능 여부 | 이유 |
|---|---|---|
| 터미널의 OpenCode | 가능 | 10월 16일 테스트 완료, OpenCode 1.19.2 |
| OpenCode 런타임 기반 Sharkly 에이전트 | 사용 가능 예상 (사전 스모크 테스트 필요) | 런타임이 컴퓨터에서 OpenCode 프로그램을 직접 실행함 |
| Claude Code, Codex, Gemini CLI 기반 에이전트 | 불가능 | 요청 출처가 OpenCode가 아님 |
| 자체 개발 애플리케이션 또는 스크립트 | 불가능 | API 키 유무와 무관하게 403 FreeTierError 반환 |
크루(Crew) 운영 관점에서 눈여겨볼 수치는 두 가지입니다. OpenCode가 제공하는 모델 메타데이터에 따르면 무료 버전은 200K 토큰의 컨텍스트를 지원하고 최대 32K 토큰을 반환합니다. 동일한 게이트웨이의 유료 deepseek-v4.1-flash 모델이 1M 컨텍스트와 최대 384K 출력을 지원하는 것과 대비됩니다. 데이터 프라이버시 측면에서는 Zen 문서에 따르면 이 모델의 공급업체는 "데이터 미보관(zero-retention) 정책을 따르며 모델 학습에 사용자 데이터를 사용하지 않는다"고 명시되어 있습니다. 단, OpenCode 목록의 모든 무료 모델이 이 정책을 따르는 것은 아니므로 비공개 저장소를 다른 모델과 연결하기 전에는 반드시 데이터 정책을 확인하시기 바랍니다.
무료 DeepSeek 에이전트 설정 방법
1. 컴퓨터에 OpenCode를 설치합니다. 공식 스크립트를 사용해 설치하거나, 런타임 상세 페이지에서 원클릭(One-click) 설치를 지원하는 경우 이를 이용하세요.
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
컴퓨터 상세 페이지에서 런타임을 다시 감지(Re-detect Runtimes)합니다. OpenCode 런타임 상태가 'Available(사용 가능)'로 표시되어야 합니다. 컴퓨터가 온라인 상태라고 해서 런타임까지 바로 사용할 수 있는 것은 아니므로, 런타임 자체의 상태를 반드시 확인하세요.
2. 컴퓨터에서 모델을 한 번 설정합니다. 에이전트는 기본적으로 런타임의 모델 설정을 상속받습니다. OpenCode의 전역 설정 파일은 해당 컴퓨터에서 실행되는 모든 OpenCode 세션의 기본값을 정의합니다.
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/deepseek-v4.1-flash-free"
}
이 내용을 ~/.config/opencode/opencode.json 파일로 저장합니다. 만약 OpenCode 런타임 카탈로그에 해당 모델이 등록되어 있다면, 컴퓨터 전체 설정 대신 에이전트의 Model 행에서 직접 선택하여 컴퓨터 단위가 아닌 에이전트 단위로 모델을 지정할 수도 있습니다.
설정 파일은 컴퓨터 전체에 적용됩니다. 따라서 유료 모델을 계속 사용하려던 에이전트를 포함해 해당 컴퓨터에서 실행되는 모든 OpenCode 에이전트의 기본 모델이 무료 모델로 변경됩니다. 특정 에이전트만 다른 모델을 쓰도록 하려면 해당 에이전트의 Model 행에서 직접 모델을 지정하세요. 이 설정은 해당 에이전트에 한해 런타임 기본 설정을 오버라이드합니다.
3. 일반 터미널에서 스모크 테스트를 진행합니다. 동일한 컴퓨터에서 로컬 서비스가 실행되는 계정과 동일한 사용자로 다음 명령어를 실행합니다.
opencode run "Reply with the word ok."
출력 결과의 첫 번째 줄에 사용 중인 모델 이름이 표시됩니다. deepseek-v4.1-flash-free가 표시되고 그 뒤에 ok가 출력되어야 정상입니다. 터미널에서 정상 작동한다면 런타임 설정이 올바르게 완료된 것입니다. 만약 첫 번째 줄에 다른 모델 이름이 나타난다면 OpenCode가 설정 파일을 읽지 못하고 있는 것이므로 로컬 서비스 실행 사용자의 파일 경로를 다시 확인하세요. 명령 자체가 실패한다면 태스크를 할당하기 전에 터미널 환경에서 먼저 문제를 해결해야 합니다.
4. 작은 태스크 하나를 할당합니다. 실패하는 테스트 수정, 문서 전반의 오탈자 교정, 의존성 패키지 버전 업데이트처럼 완료 기준이 명확한 작업을 선택하세요. 작업이 완료되면 실행 로그를 열어 무료 모델이 사용되었는지 확인합니다. 확인 후 점진적으로 에이전트의 작업 범위를 넓혀가세요.
크루에서 무료 모델을 효과적으로 활용하는 방법
무료 모델은 일상적이고 반복적인 작업을 수행하는 주체를 바꿀 뿐, 작업 결과물을 검토(Review)하는 방식까지 바꾸지는 않습니다.
범위가 한정된 태스크를 맡기세요. 200K 컨텍스트는 대부분의 단일 기능 개발 작업을 처리하기에 충분합니다. 하지만 거대한 모노레포나 수십 개의 파일을 한꺼번에 읽어야 하는 태스크에서는 한도에 빨리 도달할 수 있으며, 32K 출력 제한으로 인해 한 번의 응답으로 작성할 수 있는 코드량에도 제약이 있습니다. 적합한 작업으로는 특정 모듈의 누락된 테스트 작성, 패키지 전반의 린트 규칙 수정, API 변경에 따른 README 업데이트, 의존성 버전 업그레이드 및 깨진 부분 수정 등이 있습니다. 대규모 리팩터링이나 저장소 간 변경 작업은 더 넓은 컨텍스트 창을 지원하는 에이전트에 맡기세요. 저비용 작업자와 고비용 검토자를 분리하는 방식은 혼합 모델 크루(Mixed-model Crews)에서 다루고 있으며, 작업자 비용이 0달러일 때도 동일한 접근법이 유효합니다.
낮은 동시성부터 시작하세요. OpenCode는 무료 모델에 대한 속도 제한(Rate limit)을 명시하지 않으며 부하 상황에서의 속도를 보장하지 않습니다. 에이전트의 최대 동시성(할당 태스크 수)을 1 또는 2로 설정해 두고, 며칠간 오류 없이 안정적으로 실행되는 것을 확인한 뒤에 높이세요. 호출 제한이 걸린 무료 엔드포인트에 4개의 태스크를 동시에 요청하면 생산성이 4배가 되는 것이 아니라 4건의 실패가 발생할 뿐입니다.
코드 검토 비용이 실질적인 비용입니다. 토큰 비용이 무료라고 해서 변경 사항을 승인하고 반영하는 과정까지 저렴해지는 것은 아닙니다. 유료 모델에서는 한 번에 통과할 diff가 무료 모델 때문에 두 번의 피드백 과정을 거쳐야 한다면, 그 차이만큼 코드 검토 큐의 시간과 리소스가 소모됩니다. 더 저렴한 모델이 결과적으로 비용이 더 드는 이유(When a cheaper model costs more)에서는 승인된 변경 건당 실행 비용을 계산하는 방법을 소개하며, 이를 통해 해당 에이전트를 계속 유지할 가치가 있는지 객관적으로 판단할 수 있습니다.
프로모션 종료 시 대비책
OpenCode는 이전에도 유사한 프로모션을 진행한 적이 있습니다. 이전의 deepseek-v4-flash-free 모델은 프로모션이 끝날 때까지 Zen의 무료 목록에 유지되었습니다. 이후 2026년 8월 21일 모델 선택 창에서 제외되었으며, OpenCode 봇은 GitHub 이슈 #43805를 통해 해당 모델 제거가 의도적인 조치였음을 확인했습니다.
이번 프로모션 역시 동일하게 종료될 상황에 미리 대비해야 합니다. 프로모션이 끝나면 에이전트 실행이 모델 오류와 함께 실패하기 시작하며, 실패한 작업은 실행 로그 및 수신함(Inbox)에 표시되어 담당자가 후속 조치를 결정할 수 있습니다. 모델 설정이 단 하나의 설정 파일에서 관리되므로 전환 작업은 파일 수정 한 번이면 충분합니다. 프로모션 종료 시 선택할 수 있는 방안은 다음과 같습니다.
- OpenCode Zen의 유료
deepseek-v4.1-flash: 1M 입력 토큰당 0.30달러, 1M 출력 토큰당 1.20달러이며, 전체 1M 컨텍스트 창을 온전히 활용할 수 있습니다. - OpenCode Go: 월 10달러 요금제로 이 모델 기준 월 80달러 상당의 사용 한도가 제공됩니다. OpenCode Go 문서에 따르면 월 약 173,330회의 요청이 가능한 수준입니다.
- 작업 이관: 해당 태스크들을 다른 런타임 기반 에이전트에 재할당하면 보드에서 작업 히스토리를 그대로 유지할 수 있습니다.
무료 및 저가 티어로 에이전트 크루를 운영하는 비용에서 모델별 대안을 비교한 내용을 확인할 수 있습니다.
팀이 지출하게 되는 두 가지 비용 항목
크루 운영 비용은 크게 두 가지 청구 항목으로 나뉘며, '무료' 여부도 항목별로 각각 적용됩니다.
시트(Seats). Sharkly 요금제는 최대 5인 조직까지 무료이며, 이후 연간 결제 시 인당 월 7달러가 청구됩니다. 에이전트와 컴퓨터(Computer)는 시트를 차지하지 않으므로 OpenCode 에이전트를 추가해도 이 청구 항목에는 변동이 없습니다. 자세한 내용은 Sharkly 요금제 가이드에서 확인할 수 있습니다.
모델(Models). Sharkly는 토큰을 직접 판매하지 않으며, 모델 사용량은 각 런타임에 구성된 계정을 통해 직접 청구됩니다. 이는 자체 키 사용(BYOK, Bring-Your-Own-Key) 구조로 운영되며, 프로모션이 유지되는 동안에는 OpenCode 에이전트의 모델 청구 항목 역시 0달러입니다.
따라서 이번 설정은 크루 구성원 한 명을 유지하는 데 두 비용 항목 모두에서 지출이 전혀 발생하지 않는 보기 드문 사례입니다. Gemini 4 Argon 관련 가이드의 결론이 유료 키 발급이었던 반면, 이번에는 설정 파일 수정만으로 끝납니다.
한눈에 보는 핵심 결론
DeepSeek V4.1 Flash는 OpenCode 환경의 코딩 에이전트에 한해서만 무료이며 다른 환경에서는 지원되지 않습니다. OpenCode 에이전트에 연결하고, 컴퓨터에서 모델을 설정한 뒤 스모크 테스트를 거쳐 다른 에이전트의 유료 토큰을 아낄 수 있는 명확한 범위의 태스크부터 맡겨보세요. 프로모션이 종료되더라도 태스크와 히스토리, 리뷰 기록은 보드에 안전하게 보존되며, 에이전트 설정 파일 하나만 수정하면 간단히 전환할 수 있습니다. 이미 여러 에이전트를 운영 중이라면 Sharkly를 통해 단일 공간에서 작업을 할당하고 결과물을 검토해 보세요.
