Evet, tıpkı bir gün önceki DeepSeek V4.1 Flash gibi aynı koşulla. 16 Ekim 2026'da OpenCode, “GLM 5.3 Flash artık OpenCode'da ücretsiz” duyurusunu yaptı. Modelin adı opencode/glm-5.3-flash-free ve OpenCode Zen belgelerinde “sınırlı bir süre için” ücretsiz olduğu belirtiliyor. Ücretsiz katman yalnızca OpenCode'dan gelen isteklere yanıt veriyor. Aynı uç noktayı başka herhangi bir yerden çağırırsanız “OpenCode’s free tier can only be used from within OpenCode” mesajıyla birlikte HTTP 403 hatası döner.
Planlarınızı buna göre yapmadan önce bilmeniz gereken iki sınır var. Ücretsiz sunulan model GLM-5.3-Flash; Zen üzerinde 1 milyon girdi token'ı başına hâlâ 1,40 dolar tutan tam GLM-5.3 değil. Üstelik “ücretsiz” olması hızlı olduğu anlamına gelmiyor. Modeli 16 Ekim'de temiz bir OpenCode kurulumunda test ettik: her yanıt doğruydu, ancak tek satırlık aynı soru 7 ila 196 saniye arasında değişen sürelerde yanıtlandı. Bu durum, ona hangi Task'leri vereceğinizi doğrudan değiştiriyor. Modeli henüz bir Sharkly Task'i içinde çalıştırmadık; bu yüzden aşağıdaki kurulum adımları, Runtime'ınızın modeli kullanıp kullanamayacağını gösteren duman testiyle (smoke test) son buluyor.
Özetle
Ücretsiz modeli Runtime'ı OpenCode olan bir Agent'a atayın; başka hiçbir Runtime bu modele erişemez. Computer üzerindeki OpenCode model listesini yenileyin, modeli OpenCode yapılandırmasında ayarlayın, terminalde duman testini gerçekleştirin ve ardından küçük bir Task atayın. Sınırlar: 200 bin token bağlam ve 32 bin token çıktı, PDF ekleri reddediliyor, duyurulmuş bir bitiş tarihi yok. Yanıt süreleri testlerimizde yavaş ve dalgalıydı; bu nedenle modeli birisinin acil beklediği işler yerine arka plan işleri için değerlendirin. Halihazırda DeepSeek V4.1 Flash Free kullanıyorsanız, bu iki model işleri geri dönüş sürelerine göre paylaşabilir.
Tek bir Runtime üzerinde iki ücretsiz model
Runtime, bir Computer üzerinde oturumu yürüten agent aracıdır. OpenCode'un ücretsiz katmanı isteklerin nereden geldiğini denetler; bu yüzden bu konuyu ele aldığımız DeepSeek V4.1 Flash yazımızdaki kural burada da geçerlidir: OpenCode Runtime kullanan bir Agent bu ücretsiz modele erişebilecek şekilde yapılandırılmıştır; Claude Code, Codex veya Gemini CLI üzerindeki Agent'lar ise erişemez.
Yeni olan ise, tek bir OpenCode Runtime'ın artık iki farklı aileden ücretsiz modeller sunmasıdır. Bu modeller ortak sınırlara sahip olsalar da davranış açısından farklılık gösterirler:
| GLM-5.3-Flash Free | DeepSeek V4.1 Flash Free | |
|---|---|---|
| Ücretsiz sunulduğu tarih | 16 Ekim 2026 | 15 Ekim 2026 |
| Bağlam / maks. çıktı | 200K / 32K | 200K / 32K |
| Ücretli sürümün sınırları | 1M / 131K | 1M / 384K |
| Tek satırlık soru (denemelerimiz) | 7 ila 196 sn (11 deneme) | 4 ila 15 sn (3 deneme) |
| Küçük yaz-ve-çalıştır görevi (denemelerimiz) | 13 ila 109 sn (5 deneme) | 16 ila 36 sn (3 deneme) |
| Görsel girdisi | Testimizde çalıştı | OpenCode meta verilerinde listeleniyor |
| PDF eki | Reddedildi: “only text and image_url are” destekleniyor | OpenCode meta verilerinde kapalı |
| Zen belgelerine göre sağlayıcı veri koşulları | Sıfır veri saklama, model eğitimi yok | Sıfır veri saklama, model eğitimi yok |
Sınırlar, OpenCode ile birlikte gelen model meta verilerinden alınmıştır (opencode models opencode --verbose). Süreler ise lansman gününde OpenCode 1.19.2 ile yaptığımız testlere aittir ve denemeler arasında ciddi dalgalanmalar göstermiştir. --variant low ayarını kullanmak GLM modelini istikrarlı bir şekilde hızlandırmadı: düşük eforlu bir deneme, diğer denemelerin 11 saniyede yanıtladığı bir soru için 196 saniye sürdü. Bu gecikme, akıl yürütme derinliğinden ziyade ücretsiz uç noktadaki yoğunluktan kaynaklanıyor gibi görünüyor.
Ücretsiz GLM-5.3-Flash Agent kurulumu
1. OpenCode'u Computer'a yükleyin. Resmi betik ile kurun veya Runtime ayrıntı sayfasında sunuluyorsa tek tıkla kurulumu (One-click install) kullanın:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Computer'ın ayrıntı sayfasında Runtime'ları yeniden algılatın ve OpenCode Runtime durumunun Available olarak göründüğünü doğrulayın. Bir Computer'ın çevrim içi olması, üzerindeki Runtime'ın da kullanılabilir olduğu anlamına gelmez.
2. Model listesini yenileyin. OpenCode model kataloğunu önbelleğe alır. Temiz kurulumumuzda, listeyi yenileyene kadar GLM hariç dokuz ücretsiz model görünüyordu. Bu komutu yerel servisi çalıştıran kullanıcıyla çalıştırın:
opencode models opencode --refresh | grep glm-5.3-flash-free
3. Modeli Computer üzerinde bir kez ayarlayın. Bir Agent varsayılan olarak Runtime'ının modelini izler ve OpenCode'un genel yapılandırması Computer üzerindeki tüm OpenCode oturumları için bu varsayılanı belirler. Bunu ~/.config/opencode/opencode.json olarak kaydedin:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "opencode/glm-5.3-flash-free"
}
Model Runtime'ın kataloğunda listeleniyorsa, bunun yerine doğrudan Agent'ın Model satırından da seçebilirsiniz. Model satırı, yalnızca o Agent için Runtime varsayılanını geçersiz kılar; tek bir Computer üzerindeki iki OpenCode Agent'ının farklı ücretsiz modelleri çalıştırması da bu sayede mümkün olur.
4. Standart bir terminalde duman testini yapın, ardından tek bir Task atayın.
opencode run "Reply with the word ok."
Çıktının ilk satırında kullanılan modelin adı yer alır; burada glm-5.3-flash-free ve ardından ok çıktısını görmelisiniz. Yavaş bir çalıştırma durumunda testin başarısız olduğuna karar vermeden önce birkaç dakika bekleyin. Terminal testi başarıyla tamamlandığında, bitiş kriteri net olan küçük bir Task atayın ve görevi hangi modelin yürüttüğünü doğrulamak için yürütme günlüğünü (execution log) kontrol edin.
Yavaş yanıt süreleri iş atama biçiminizi değiştirir
Yanıt süreleri dalgalı olan ücretsiz bir model yine de oldukça işe yarar. Tek yapmanız gereken, üç dakikalık bir beklemenin hiçbir maliyet yaratmadığı Task'ler seçmektir.
GLM Agent'ını arka plan işleri için kullanın. Belirli bir modülün eksik testlerini tamamlama, bir paket genelindeki lint düzeltmeleri, bir API değişikliği sonrası README güncellemesi veya bağımlılık sürümü yükseltme gibi: sonuç incelemeye gelene kadar kimsenin başında beklemediği Task'ler. Birilerinin işini aksatan acil Task'ler için daha hızlı bir Agent kullanın. Bir ekip arkadaşınız bir düzeltmeyi bekliyorsa, DeepSeek Agent'ının 4 ila 15 saniyelik yanıt süreleri veya ücretli bir model çok daha uygundur.
Düşük eşzamanlılıkla başlayın. Yavaş bir oturum, tamamlanana kadar atanan Task'i meşgul eder. Agent'ın Max concurrency (assigned tasks) değerini 1'de bırakın ve ancak birkaç gün sorunsuz çalıştıktan sonra artırın. Sharkly'nin rehberliği de aynı doğrultudadır: bu değeri yalnızca “mevcut Computer ve Runtime mevcut iş yükünü istikrarlı bir şekilde kaldırdıktan sonra” artırın. Yoğun çalışan ücretsiz bir uç noktaya karşı paralel Task'ler çalıştırmak çoğunlukla yalnızca kuyrukta bekleme süresini artırır.
Görseller işe yarar; PDF'ler yaramaz. Testimizde model, bir API spesifikasyonunun ekran görüntüsünü başarıyla okudu ve bundan geçerli bir OpenAPI dosyası oluşturdu. Ancak bir sınırı 30.000 yerine 300.000 olarak yazdı ve bu haliyle JSON doğrulamasından geçti. Bu yüzden görsellerden çıkardığı verileri normal bir kod farkı (diff) inceler gibi gözden geçirin. Bir Task'in girdisi PDF ise sayfaları önce görsele dönüştürün; zira ücretsiz uç nokta PDF'leri doğrudan reddetti.
Asıl maliyet inceleme sürecidir. Ücretsiz token'lar bir değişikliği onaylamayı daha ucuz hale getirmez. Daha ucuz modellerin ne zaman daha pahalıya mal olduğunu anlatan yazımız, çalıştırmaları kabul edilen değişiklik başına maliyetlendirir; bu metrik, ilgili Agent'ın harcanan emeğe değip değmediğini gösterir. Karma modelli Crew'lar, ucuz çalışanların arkasında daha güçlü bir inceleyici bulundurma yaklaşımını ele alır ve 0 dolarlık bir çalışan da bu modelle birebir örtüşür.
Kampanya sona erdiğinde
Bu model daha önce de bir kez ücretsiz olmuştu. 20 Ağustos 2026'dan itibaren Ox Alpha adlı anonim bir model, 1M token'lık bağlam penceresiyle OpenCode'un ücretsiz listesinde yer aldı. 26 Ağustos'ta Z.ai bu modelin GLM-5.3-Flash olduğunu açıkladı ve ücretsiz kullanım süreci altı gün sonra sona erdi. OpenCode'un önceki ücretsiz GLM modelleri olan glm-4.7-free ve glm-5-free, OpenCode'un okuduğu models.dev kataloğunda kullanım dışı (deprecated) olarak işaretlenmiş durumda.
Yine benzer bir son için plan yapın. Agent üzerindeki çalıştırmalar bir model hatasıyla başarısız olmaya başlayacak ve başarısız olan işler, sonraki adıma birisinin karar verebilmesi için yürütme günlüğünde ve Inbox'ta görünecektir. Model tek bir yapılandırma dosyasında tanımlandığından, geçiş işlemi yalnızca tek bir düzenlemeden ibarettir:
- OpenCode Zen, ücretli
glm-5.3-flash: 1M girdi token'ı başına $0,15 ve 1M çıktı token'ı başına $0,50, tam 1M bağlam penceresi ile. - OpenCode Go: Ayda $10; bu model için aylık $60 kullanım limiti sağlar. OpenCode'un Go belgeleri, bunun ayda yaklaşık 31.580 isteğe denk geldiğini tahmin ediyor.
- Z.ai’nin kendi API'si: Yine $0,15 ve $0,50; önbelleğe alınmış girdiler içinse $0,03.
- İşi taşıyın: Bu Task'leri başka bir Runtime üzerindeki bir Agent'a yeniden atayın; pano tüm geçmişi korumaya devam eder.
Ücretsiz ve ekonomik katmanlarda bir agent Crew'u çalıştırmanın maliyeti, bu yolları modeller genelinde karşılaştırıyor.
Bir ekibin bu Agent için ödeyeceği tutar
İki fatura kalemi bulunur ve “ücretsiz” ifadesi her biri için ayrı ayrı geçerlidir. Kullanıcı lisansları (seats): Sharkly'nin fiyatlandırması 5 kişiye kadar olan organizasyonlar için ücretsizdir; sonrasında yıllık faturalandırmayla kişi başı $7'dır. Agent'lar ve Computer'lar lisans kotasından sayılmaz (ayrıntılar). Modeller: Sharkly token satmaz; kullanım her Runtime içinde yapılandırılan hesaplar üzerinden yürütülür, yani kendi anahtarını getir (BYOK) modeli geçerlidir. Kampanya sürdüğü müddetçe OpenCode Agent'ının model satırı $0'dır.
Kısa cevap
GLM-5.3-Flash, yalnızca OpenCode olan kodlama agent'ları için ücretsizdir; başka kimse için değil. Model listesini yenileyin, Computer üzerinde ayarlayın, sabırla duman testini gerçekleştirin ve diğer Agent'larınızın ücretli token harcamasını veya birilerinin beklemesini istemediğiniz arka plan Task'lerini bu modele verin. Kampanya sona erdiğinde Task'ler, geçmişleri ve inceleme kayıtları panoda kalır; Agent içinse tek bir yapılandırma düzenlemesi yeterlidir. Halihazırda birden fazla agent çalıştırıyorsanız Sharkly, işleri atamak ve sonuçları incelemek için size tek bir merkez sunar.
