クレジットカードやAPIキーの発行などの手間をかけずに無料で手軽にAIアシスタントを試したい場合はOpenCodeがありますが、Freebuffも有名です。
それぞれ機能の違いについてAIに比較表を作ってもらいました。
OpenCode無料モデル vs Freebuff
| 項目 | OpenCode + 無料モデル | Freebuff |
|---|---|---|
| 料金 | 無料モデルは$0 | 無料 |
| APIキー | 基本的にOpenCode側の設定が必要 | 不要 |
| アカウント | OpenCodeの利用環境による | サインインして利用 |
| 主なモデル | Big Pickle / DeepSeek V4 Flash Free / MiMo-V2.5 Free / Laguna S 2.1 Free / Ling-3.0-flash Free / North Mini Code Free / Nemotron 3 Ultra Free | DeepSeek V4 / MiMo 2.5 Pro / GLM 5.2 / MiniMax M3など |
| モデル選択 | ◎ 自分で選べる | ○ エージェント側が適切なモデルを選択 |
| Claude | ◎ API/BYOKで利用可能 | ○ BYOK対応。ただし基本は無料モデル |
| OpenAI | ◎ API/BYOKで利用可能 | ○ ChatGPT接続にも対応 |
| ローカルLLM | ◎ Ollama等に対応 | △ 基本はクラウド |
| サブエージェント | ○ | ◎ 9種類の専門サブエージェント |
| ブラウザ操作 | △ MCP等で構築 | ◎ 標準搭載 |
| Web検索 | △ MCP等で構築可能 | ◎ 標準搭載 |
| ファイル編集 | ◎ | ◎ |
| ターミナル実行 | ◎ | ◎ |
| Git操作 | ◎ | ◎ |
| PR作成 | ○ | ◎ |
| 自律性 | ○〜◎ | ◎ |
| カスタマイズ性 | ◎ | ○ |
| オープンソース | ◎ OpenCode自体がOSS | ○ CLIは公開されている |
| 無料利用の考え方 | 「エージェントは無料、モデル代は通常自分で払う。無料モデルもある」 | 「エージェント＋モデルを無料で提供」 |
| データ利用 | 接続するモデル/APIの規約による | 一部モデル/機能ではAI学習に利用される場合あり |
| 向いている人 | 自由にモデルを選びたい人 | とにかく無料で強力なAIコーディングを使いたい人 |
OpenCodeの魅力はモデルを自由に切り替えられる点がありますが、手軽にコーディングを試すにはFreebuffもよさそうです。
コーディング性能比較
コーディング性能についても比較表を作ってみました。こちらではFreebuffの勝利ですが、
| 項目 | OpenCode 無料モデル | Freebuff | 勝者 |
|---|---|---|---|
| コード生成 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| バグ修正 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| 複数ファイル修正 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| 大規模プロジェクト理解 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| 自律的な作業 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| テスト作成 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| テスト→修正→再テスト | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| Git操作 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| Web検索を使った実装 | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| ブラウザを使った検証 | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
| モデルを自分で選ぶ自由度 | ★★★★★ | ★★★★☆ | 🏆 OpenCode |
| ローカルLLM利用 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | 🏆 OpenCode |
| 無料での総合的な実用性 | ★★★★☆ | ★★★★★ | 🏆 Freebuff |
別のAIによる比較表はこちら。評価は若干分かれるようですね。
| 項目 | OpenCode（無料版 / Zen） | Freebuff（無料版） |
|---|---|---|
| 主要な無料モデル | Big Pickle, MiMo V2, MiniMax M2.5 など | MiniMax M2.5 など |
| コーディング性能 | 高い（高速なリファクタリング、LSP統合） | 標準的（軽量な開発・タスク向け） |
| コード理解度 | 深い（LSPによる「定義へ移動」等をAIが活用） | ディレクトリ構造の基礎理解 |
| 処理速度 | 高速（mGrep実装により検索・処理が高速化） | 広告表示による待ち時間あり |
| 無料の仕組み | オープンソースモデルの独自サーバーホスト | 実行中にターミナルへ広告を表示 |
後者のAIによる、選ぶポイントについては下記だそうです。
- コードベース全体の理解（OpenCodeの勝ち）
OpenCodeはLSP（Language Server Protocol）と統合されているため、プロジェクト内の関数の定義や依存関係をAIが正しく追跡できます。Freebuffに比べて、複雑なリポジトリでもバグの少ない正確なコードを提案・修正する能力に長けています。 - リファクタリングの速度（OpenCodeの勝ち）
OpenCodeは高速検索ツール「mGrep」を搭載しており、大規模なコード修正（変数名の一括置換など）を数秒でこなす高い処理能力を持っています。 - 使いやすさと割り切り（Freebuffの手軽さ）
Freebuffは「広告が出る代わりに高性能なオープンウェイトモデル（MiniMaxなど）がすぐ動く」というシンプルな仕様です。一方、OpenCodeの無料版は「OpenCode Zen」に登録してAPIキーを取得・接続する初期セットアップの手間が少し発生します。
単発の軽いコード生成ならFreebuffでも十分ですが、実用的な開発プロジェクトで「エージェント（AI）にファイルを自動修正させたい」という場合は、コードの全体像を賢く見極められるOpenCodeの方がコーディング性能は実質的に上になるそうです。
Freebuffのインストール方法
Ubuntuにインストールする場合は下記を実行します。
sudo apt install -y nodejs npm
sudo npm install -g freebuffインストール完了後、起動するなら下記です。
freebuff初回起動時に認証
初回は下記のようにURLが表示されるのでアクセスしてGitHubアカウントかGoogleアカウントで認証します。
プロジェクトフォルダを選択
続いてプロジェクトフォルダを選択します。プロジェクトフォルダに移動してから起動したらこの画面はスキップされると思います。
モデルを選択すれば使用開始です。
無料版の広告表示は小さめ
無料版では広告が表示されますが、下記のように小さな表示なので全く気にならないと思います。
