筆者は普段のコーディングに、ChatGPT Plusで使えるCodex(本記事の執筆時点ではGPT-5.6 Terra)をメインに利用しています。
性能や使い勝手にはおおむね満足しているのですが、GPT-5.5世代以降、以前よりもかなり早く利用上限に達するようになったと感じています。
とはいえ、月額数万円払って上位プランへ変更するほど毎日大量に使うわけでも、おサイフに余裕があるわけでもありません。
欲しいのはCodexを完全に置き換えるサービスではなく、Plusの利用枠が回復するまで、無料で作業を続けられる「つなぎ」のコーディングエージェントです。Claude Codeなど、ほかの有料コーディングエージェントを使っている方でも、同じ状況はあると思います。
そこで今回は、無料モデルを公式に提供している以下のエージェントを試しました。
- OpenCode
- Hermes Agent
- Cline
- Kilo Code
結論から書くと、Kilo Codeを無料の予備エージェントとして使う形に落ち着いています。
ローカルLLMを除外した理由
無料でAIモデルを使う方法としては、LM StudioやOllamaでローカルLLMを動かす選択肢もあります。
ただし、筆者のPCは大規模なモデルを快適に動かせるほど高性能ではありません。メモリやストレージも消費しますし、モデルのダウンロードや更新も必要です。
Ollamaにはクラウド経由で利用できるモデルもありますが、本来はローカルモデルを扱うためのツールという性格が強いため、今回は比較対象から外しました。
次の条件を満たすサービスを探しました。
- 高性能なGPUを持っていなくても使える
- APIキーを複数管理しなくてよい
- クレジットを購入せずに試せる
- IDE拡張として使える、またはCodexに近い感覚で使える
- Codexの利用枠が戻るまでの作業に使える
なお、筆者はTUIをほとんど使いません。ターミナル上での操作性ではなく、VS CodeなどのIDEに組み込めるか、あるいはCodexの代替アプリとして違和感なく使えるかを重視しています。
ほかにも候補はある
コーディング支援サービスとしては、Cursor、GitHub Copilot、Devin Desktop(旧Windsurf)、Google Antigravity、Manusなどもありますが、今回は以下の理由から比較対象から外しました。
CursorやGitHub Copilot、Devin Desktop
補完やチャットを含む「AIエディタ・IDE」としての性格が強く、無料枠の制限も多岐にわたるため、今回の「つなぎのエージェントアプリ」という趣旨から外れるため対象外。Google Antigravity
筆者はGoogle系のサブスクを契約しており利用可能な環境にありますが、これまでGemini系モデルでのコーディングの正確性に個人的な相性の悪さを感じることが多く、今回は対象外としました。Manus
コーディング専用ではなく、調査や自動化などを幅広く扱う汎用エージェントであり、リポジトリを継続的にローカル編集する用途とは異なるため今回は対象外。
エージェント、プロバイダー、モデルは別物
この分野を調べ始めると、アプリ名とモデル名とプロバイダー名が混ざって分かりにくくなります。
大まかには、次の3層に分かれます。
エージェントアプリ
├─ OpenCode
├─ Hermes Agent
├─ Cline
└─ Kilo Code
公式プロバイダー
├─ OpenCode Zen
├─ Nous Portal
├─ Cline Provider
└─ Kilo Gateway
AIモデル
├─ Step
├─ Nemotron
├─ DeepSeek
├─ Qwen
└─ その他
OpenRouterなどのプロバイダーまで含めると組み合わせが一気に増え、比較が複雑になります。そのため今回は、各エージェントが公式に提供しているプロバイダーの無料モデルのみを利用しました。
OpenCode:アプリの使い勝手は一番好み
OpenCodeは、オープンソースのコーディングエージェントです。TUI、デスクトップアプリ、IDE拡張など複数の使い方が用意されています。
筆者はTUIではなく、主にデスクトップアプリやIDE側から利用しています。今回試した中では、エージェントアプリとしての使い勝手はOpenCodeが一番好みでした。
セッションを管理しやすく、Codexに近い感覚で作業を任せられます。モデルやプロバイダーを自由に選べるため、自分で環境を組みたい人にはかなり魅力があります。
OpenCode用の公式プロバイダーであるOpenCode Zenでも無料モデルが提供されており、DeepSeek V4 Flash等が快適に使えました。
ただし、期間限定の無料モデルごとに得意分野を把握し、使い分けるのは煩わしく感じました。ここはやはり、OpenRouterのFree Model Routerのように、利用可能な無料モデルから自動選択してくれる仕組みが欲しいところです。
良かった点
- デスクトップアプリとIDE拡張の両方で使いやすい
- セッションを整理しやすい
- モデルとプロバイダーの自由度が高い
- 自分好みの構成を作りやすい
気になった点
- 自由度が高いぶん、無料モデルだけを目的にすると設定を迷いやすい
Hermes Agent:育っていくエージェントという思想が面白い
Hermes Agentは、Nous Researchが開発している汎用AIエージェントです。
まず印象に残るのが、90年代のPCゲームやアニメを思わせる女の子のイラストを前面に出したビジュアルです。無機質な開発ツールが多い中で、かなり個性的な存在感があります。
単にコードを生成するだけでなく、過去の経験からSkillsを作成・改善したり、セッションをまたいでメモリを残したりする「自己改善」の仕組みを前面に出しています。
公式プロバイダーのNous Portalと接続でき、無料アカウントでもNemotron 3 Ultra等のいくつかの無料モデルを利用できます。
Hermes Agentの思想はかなり面白く、コーディング以外も含めて長く使いながら育てていく汎用エージェントとして可能性を感じます。
一方で、筆者が求めているのは「Codexの枠が戻るまでコード修正を続けるための道具」です。その用途では、メモリ、Skills、ツールなどの機能が少し大げさに感じる場面もありました。
無料アカウントでは、Nousが管理するWeb検索などのTool Gatewayは利用できない点にも注意が必要です。
良かった点
- 90年代を彷彿とさせるビジュアルが印象的
- エージェントとしての思想が面白い
- メモリやSkillsを自動的に育てられる
- CLIとデスクトップアプリがある
気になった点
- コーディング専用というより汎用エージェント寄り
- 機能が多く、軽いコード修正には少し大げさ
- 自動生成されるメモリやSkillsの効果が分かりにくい
- 無料アカウントでは一部のマネージドツールを利用できない
Cline:VS Code系エージェントの定番
Clineは、VS Code系のコーディングエージェントとして長く使われている定番ツールです。
コードの読み取り、ファイル編集、コマンド実行を一つずつ確認しながら進められます。MCP、Rules、Skillsなどの周辺機能も揃っており、利用者が多いため情報を探しやすいのも強みです。
Cline Providerが用意されており、モデル選択画面で「free」タブを選ぶと無料モデルが選択できます。
堅実で分かりやすい一方、設定によっては承認操作が多く、細かな修正を繰り返す場面では少し煩わしく感じました。
良かった点
- VS Code内で完結する
- 利用者が多く情報を探しやすい
- MCPやSkillsなどの機能が揃っている
- 操作ごとの確認フローが分かりやすい
- 公式プロバイダーにも無料モデルがある
気になった点
- 承認操作が多く、作業テンポが落ちることがある
- 無料モデルは自分で選ぶ必要がある
Kilo Code:Auto Freeを選ぶだけで使える
Kilo Codeは、VS Code、JetBrains、CLIなどで利用できるオープンソースのコーディングエージェントです。
公式プロバイダーのKilo Gatewayには多数のモデルが登録されており、有料モデルだけでなく無料モデルも提供されています。
特に便利なのが、Auto Free(識別子: kilo-auto/free)です。
Auto Freeを選択すると、その時点で利用可能な無料モデルの中から、Kilo側が自動的に接続先を選びます。個別のAPIキーやクレジットカードを登録する必要はありません。
無料モデルを一つずつ調べ、混雑状況や提供終了を追いかけなくてもよいことが、実際に使ってみると大きな利点でした。
Kiloの公式ドキュメントでは、Auto FreeのKilo側レート制限は1IPあたり1時間200リクエストと案内されています。上流プロバイダー側の制限を受ける可能性はありますが、筆者の環境ではOpenRouterのFree Models Routerよりも快適に使えることが多く、体感ではかなり制限が緩く感じました。
良かった点
- Auto Freeを選ぶだけで使え、個別の無料モデルも選べる
- APIキーやクレジットカードが不要
- VS Codeに拡張機能をインストールするだけで使える
- 小規模な実装なら十分な性能がある
気になった点
- 接続されるモデルが固定されない
- セッションによって品質が変わるかもしれない
- 拡張機能のスタートアップが少し重い
4つを使い比べて分かった違い
ここまで各エージェントを順番に試した結果をまとめると、次のようになります。
| エージェント | 公式の無料経路 | 主な画面 | 特徴 | 個人的な評価 |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | OpenCode Zenの無料モデル | デスクトップ・IDE・TUI | UIと拡張性に優れる | アプリとして一番好み |
| Hermes Agent | Nous Portalの無料モデル | デスクトップ・CLI | 個性的なビジュアルとメモリ機能 | 面白いが少し複雑 |
| Cline | Cline Providerの無料モデル | VS Code・CLI | 定番で情報量が多い | 安心感はあるが操作はやや重い |
| Kilo Code | Auto Free・個別無料モデル | VS Code・JetBrains・CLI | 無料モデルを自動選択 | 無料のつなぎとして最も使いやすい |
無料モデルの種類や提供条件は頻繁に変わります。上表は2026年7月時点の状況です。
一方、今回探していたのは「Codexの利用枠が戻るまで、設定に時間をかけず無料で作業を続ける方法」です。この条件では、無料モデルの選択まで任せられるKilo Codeが最も目的に合っていました。
2026年7月時点の無料モデルは十分実用的
今回の検証では、主にKilo GatewayやOpenCode Zenなどを通じて、DeepSeek V4 Flash、Step 3.7 Flash、Nemotron 3 Ultra、Hy3などの無料モデルを利用しました。
小規模な機能追加、既存コードの修正、型エラーの解消、テスト追加といった日常的な作業では、GPT-5.4〜5.5世代などの有料モデルを使っている時と同じ感覚で進められる場面もありました。
もちろん総合性能が同等という意味ではありません。大規模な設計、複雑なデバッグ、長いコンテキストの維持、正確なツール選択などでは、GPTやClaudeなどの上位モデルの方が安定していると感じます。
それでも、有料枠が切れた際の「つなぎ」や予備のモデルとしては、無料でも想像以上に実用的であると感じました。
無料モデルを使う際の注意点
データの扱いはプロバイダーやモデルによって異なります。
Kilo Codeの公式ドキュメントでは、Auto Freeはプロンプトと出力をサービス改善に利用するプロバイダーへルーティングされる可能性があると明記されています。
筆者はちょっとした個人開発で使う程度なのであまり気にしていませんが、ビジネスでの利用では慎重な検討が必要だと思います。
モデルに関わらず、顧客コード・APIキー・.envファイル・個人情報・機密文書などは送らない、リポジトリに入れない、ファイルアクセスを制限するなどしてアクセスさせないようにするのが基本ですが、もしビジネス利用や重要な情報を扱う場合はZero Data Retention(ZDR)や学習利用なしを明記した法人向けプランや有料APIを選ぶ方が安心です。
また、提供されている無料モデルは予告なく変わります。接続先が変わると日本語の理解力、コードの書き方、ツール呼び出し能力なども変化するため、昨日うまくいった指示が今日は動かないこともあります。
再現性が必要な作業では、Auto Freeなどの自動選択モデルではなく、個別モデルを固定した方が安定します。
簡単な修正やレビュー等には無料モデルは向いていますが、新規設計、認証認可、決済処理、セキュリティ変更、本番障害対応といった重要な変更や判断は有料モデルを使うといった使い分けが良いと思います。
まとめ
有料コーディングエージェントの枠が切れたとき、設定の手間なく作業を続けたいという目的で4つを試しました。
アプリとしての完成度や自由度を重視するなら、OpenCodeがよく出来ていて、モデルやプロバイダーを自分で選びたい人にとって魅力的な選択肢となるでしょう。
一方、IDE拡張タイプのエージェントを手軽に動かしたいなら、Kilo Codeがマッチしており、筆者はこちらを無料の予備エージェントに採用しました。Auto Freeを選ぶだけで迷わず使え、APIキーもクレジットカードも不要。レート制限も体感では比較的緩く、無料モデルの品質も十分に実用的でした。
主力の有料エージェントを軸にしつつ、枠が切迫したときや別モデルでレビューしたいときにKilo Codeを使う
AIモデルの品質やコストは変わり続けているので、この使い方もそのうち変わるかもしれませんが、今のところはこの構成で満足しています。
またより良いサービスが見つかったら試して比較していきたいと思います。

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