OpenCodeっていつ使うの？

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1. OpenCodeっていつ使うの？ なにそれおいしいの？ クラスメソッド株式会社 クラウド事業統括本部 プロフェッショナルサービス事業本部 ⼤村 保貴
2. ⾃⼰紹介 ✦ ⼤村 保貴 ローカルLLMに、 Yasutaka Ohmura ✦ ロマンを感じている 網⾛出⾝ クラスメソッド株式会社 クラウド事業統括本部 プロフェッショナルサービス事業本部 コンサルティング3部 ソリューションアーキテクト ✦ ✦ ✦ ✦ ✦ 使っているAIエージェント 仕事 プライベート Claude Code Claude Cowork Kiro Codex OpenCode 2
3. 今⽇はこんな⼈向けの話です ✓ ローカルLLMにロマンを感じる ✓ オープンウェイトモデルが気になる ✓ でも、⾼いマシンは買えない オープンウェイトモデル推しなら、AIエージェントは OpenCode がいいかもしれない 3
4. ローカルLLM、 ロマンありますよね 4
5. ⼩さいモデルならローカルPCで動く 動かすのに使っているのは Ollama 例：Gemma 4 12B 6.8GB モデルのサイズ ⼿元のMac（メモリ32GB）に収まる 6.8GB 32GB ⼿元のPCでLLMを動かすためのツール モデルのダウンロードも起動も、コマンド1つ → 余裕で動く！！ ※Apple Siliconはユニファイドメモリ（CPUとGPUでメモリを共有） 5
6. ローカルLLMをエージェントで使うならOpenCodeが⼿軽 OpenCode v2は ⾃動で認識 設定ファイルは不要 ← Ollamaのモデルが候補にでてくる 出典：OpenCode公式ドキュメント（v2 Providers） 6
7. Claude CodeやCodexでもつなげるのですが速さは？ まっさらな状態で測ってみた OpenCode ?秒 Claude Code ?秒 Codex ?秒 モデル gemma4:e4b-mlx（Ollama） 送る⽂字 「hi」だけ 計測対象 返事が来るまでの時間 7
8. まっさらな状態なら3つともほぼ同じ OpenCode 8.7秒 Claude Code 10秒 Codex 7秒 初期設定のままなら、3つとも 7〜10秒 でほぼ同じ ※gemma4:e4b-mlx（Ollama 0.34.4）に「hi」と送った1回の実測。各ツールとも初期設定のまま ※バージョン：OpenCode 2.0.24 / Claude Code 2.1.295 / Codex CLI 0.161.0 8
9. ただし、仕事⽤の設定のClaude Codeだと… 仕事で使っている設定のまま 4分19秒 まっさらな状態なら 10秒 → ローカルLLMを 実務で使うには厳しい ※同じモデル（gemma4:e4b-mlx / Ollama）。Claude Code 2.1.294を仕事⽤の設定のまま起動。1回の実測 9
10. ⼩さいモデルは、 OpenAIやAnthropicのモデルと⽐べると 賢くない → ⽐べてしまうと、 ⽤途を選ばないと実⽤的ではない 10
11. でも、こんなニュースを⾒ると… 2026年8⽉ Z.ai GLM-5.3 公開 コーディングが強いという触れ込み ※ ベンチマークは作成元の公表値 出典：Z.ai公式ブログ（2026/8/14） https://z.ai/blog/glm-5.3 11
12. DeepSeek V4.1 Flash、Opus 5と並ぶ項⽬も！？ 2026年9⽉ DeepSWE v1.1 74.2 DeepSeek V4.1 Flash Opus 5：74.0 ※ 作成元の公表値 出典：DeepSeek公式ブログ（2026/9/10） https://www.deepseek.com/en/news/deepseek-v4-1-flash/ 12
13. ✦ た、た、 ✦ ためしたい……！ ✦ ✦ 13
14. ⼿元で動かすには… 動かすのに必要なメモリ GLM-5.3 DeepSeek V4.1 Flash Gemma 4 12B 約370GB 約280GB 6.8GB ← ⼿元のMacで動くのはこのあたりでした ※4bit量⼦化‧重みだけのざっくり計算（パラメータ数 × 0.5バイト）。GLM-5.3は約7,440億、V4.1 Flashは5,520億パラメータ 14
15. 真⾯⽬にやるならNVIDIA DGX Sparkが2台 弊社ブログより DeepSeek V4 Flash（284B）が 76 tok/s 2台なら実⽤的な速度で動く 出典：DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/dgx-spark-2node-deepseek-v4-flash-0731/ 15
16. でも、家庭で試すにはキツい 2台のお値段 DGX Spark 128GB + DGX Spark 128GB 約220万円 1台 約110万円 × 2 2台つないで256GB ※128GB版の⽶国価格$6,950（2026年10⽉の値上げ後）×2台＝$13,900を円換算した概算。国内価格は未発表 出典：ゲーミングスタイル「DGX Spark 64GB版は4,999ドルで10⽉23⽇発売」 16
17. 無理。 17
18. そこで、OpenCode Go $10 オープンウェイトモデルを 中⼼に定額で使えます /⽉ 上限に達しても、無料モデルは使える もっと使うならGo Plus（$40/⽉） 出典：OpenCode Go公式ドキュメント（2026年10⽉時点） 18
19. コスパを考えるならAPIを使うべき DGX Spark 2台（約220万円）＝ OpenCode Go（⽉$10）の 約115年分 ローカルLLMのコスト⾯のメリットはとても薄い ※$13,900 ÷ $10/⽉ ＝ 1,390か⽉ ≒ 約115年 19
20. GLM-5.3もDeepSeek V4.1 Flashも使える GLM-5.3 DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3 Qwen3.8 Max MiniMax M3 MiMo-V2.6-Pro DeepSeek V4 Pro Kimi K2.7 Code Grok 4.7 ほか、合わせて約30モデル 出典：OpenCode Go公式ドキュメント（2026年10⽉時点） 20
21. ただし、使える回数はモデルによって単価設定が全然違う 約220回 約26,000回 GLM-5.3 DeepSeek V4.1 Flash 5時間あたりの⽬安（Goプラン） 出典：OpenCode Go公式ドキュメント（Usage limits / Estimated requests）、2026年10⽉時点 21
22. 正直、だいたい DeepSeekでいい。 22
23. 安いのでいくらでも遊べる $0.15 ⼊⼒100万トークンあたり $0.60 出⼒100万トークンあたり 1か⽉でDeepSeek V4.1 Flashを15,735回 ⾃分のOpenCode Goの利⽤画⾯（9/9〜10/8） ※DeepSeek V4.1 Flashのオフピーク料⾦（⽇本時間：平⽇10〜13時‧15〜19時以外、⼟⽇は終⽇） 出典：OpenCode Go公式ドキュメント 23
24. 性能と価格で⾒るとオープンウェイトモデルは良い選択肢 100万トークンあたりの価格（API従量課⾦） $2 Claude Sonnet 5.5 ⼊⼒ DeepSeek V4.1 Flash $0.15 $10 Claude Sonnet 5.5 出⼒ DeepSeek V4.1 Flash $0.6 ⼊⼒は約1/13、出⼒は約1/16の価格 ※Claude API価格（Sonnet 5.5）とDeepSeek V4.1 Flashのオフピーク価格。2026年10⽉時点 出典：Claude API Pricing / OpenCode Go公式ドキュメント 24
25. 業務で使うならFireworks AIという選択肢も 弊社ブログで紹介 ✓ オープンウェイトを従量課⾦で DeepSeek、GLM、Kimiなど ✓ 中国のAPIにデータを送らない ⽶国企業Fireworksが管理する共有基盤で推論 ✓ デフォルトでデータ保持なし ZDR（Zero Data Retention） ✓ OpenCode標準対応 /connect で Fireworks AI を選ぶだけ 出典：DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/about-fireworksai/ 25
26. OpenCode v2の使⽤感 26
27. ⼤村のケース：いろいろ試したい⼈には良いチョイス OpenCode Go ⽉$10 OpenCode DeepSeek V4.1 Flash ChatGPT Plus ⽉$18 GPT-6.1 Sol GPT-6 Astra ローカルLLM たまに いろんなモデルを試して何かを得る Qwen3.8 サブスク合計 ⽉$28 ＋ 電気代 27
28. OpenCode v2（ベータ）で、Claude Code寄りになった Claude Codeユーザーが⾒慣れたコマンドが追加された /effort /clear 推論の深さを変える 会話をリセットする Skills や カスタムコマンド（.opencode/commands/*.md）の書き⽅も似ている Claude Codeユーザーでもだいぶ違和感なく使える ※2026年10⽉時点。OpenCode 2.0.24で確認。出典：OpenCode公式ドキュメント（Commands） 28
29. OpenAIやAnthropicのサービスと⽐べると ① イケてないところ デスクトップアプリがよく落ちる 使うならCLIを使ってほしい 落ちた… 29
30. OpenAIやAnthropicのサービスと⽐べると ② イケてないところ スマホからリモート接続できない × 外出先から作業の続きなんてことはできない スマホ ⼿元のPC 30
31. OpenAIやAnthropicのサービスと⽐べると ③ イケてないところ クラウドで動く機能はない クラウド × OpenAIのdotsやCursorのGrok Botのような機能は、 OpenCode Goを契約しても使えない ⼿元だけ 31
32. オープンウェイトモデルを、 ローカルでも、APIでも試したいなら OpenCodeがはじめやすい 32