Videonun başlangıcındaki soru basit: bir abonelik ödemeden, bir paket satın almadan, gerçekten ücretsiz bir AI aracıyla ne kadar başarı sağlanabilir? Bu cevabı bulmak için, terminalde çalışan açık kaynak agent harness'i OpenCode ile 11 farklı model (ücretsiz, ücretli API ve yerel) test edildi — aynı promptlar, aynı başlangıç dosyası, agente sıfır müdahale.

OpenCode, model-agnostik bir agent harness'idir. Terminalde, masaüstünde veya IDE içinde (VS Code, Cursor, Zed, Windsurf) çalışır. LSP desteğiyle hata tespiti yapar, multi-session ile paralel agent'lar çalıştırabilir, session linkleriyle paylaşım sağlar. GitHub, Google ve ChatGPT hesaplarını bağlayabilir, 75'ten fazla model provider'ı entegre eder (OpenAI, Anthropic, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen vb.). Ücretsiz katmanda 'Ox Alpha free' modeli 5 saatte 200 sorgu hakkı verir.

Kendi API anahtarlarınızı ekleyerek ücretli modellerle de test edebilirsiniz. Videoda OpenAI GPT-5.6, Claude Opus 5 ve Gemini 3.7 Flash gibi modellerin API üzerinden kullanımı gösterildi. Bu, aynı harness içinde model değiştirmeyi mümkün kılar — harcınızı model tüketimi yerine harness'e yönlendirirsiniz.

Yerel çalışmak için LM Studio Bionic kullanıldı. Qwen 3.8 B modeli indirildi; GPU offload destekli versiyon (MLX Mac, GGUF Windows/Linux) seçildi. Mac M5 Max'te 128 GB unified RAM sayesinde model tam RAM içinde çalıştı; Windows'ta 24 GB+ VRAM (Q4) veya 32 GB+ (Q6) gerekiyor. Yerel model, OpenCode'a 'custom provider' olarak eklendi (base URL http://localhost:1234/v1, API key boş). Böylece model asla internete çıkmadı, token ücreti ödenmedi.

Testler sırayla yapıldı. İlk test: Analog saat — HTML/CSS/JS tek dosyada, harici kütüphane yok, saniye/dakika/saat göstergesi ve tarih-saat ekli, koyu arka plan, ince çizgiler. İkinci test: Etkinlik kart grid'i — JSON verisi (isim, kategori, şehir, fiyat) ile kartlar; arama ve kategori filtresi; 768 px altında tek sütun; boş durum ekranı. Üçüncü test: Sorting ekleme — mevcut kartlara isim ve fiyat sıralaması; filtre ve tema butonları bozulmamalı. Dördüncü test: 3D scroll-driven sahne — 3GS kütüphanesiyle sayfa kaydırma değerine bağlı çizim; merkezi yüksek poligonlu şekil, iki katman ters yönde dönüş, hız artışı, arka plan koyu-açık geçişi, parçacıkların küresel toplanması.

Sonuçlar: Analog saatte 11/11 model çalışan saat üretti — farklılıklar sadece estetikte (gölge ekleyen, sayıları kaldıran, arka plan ekleyen modeller). Etkinlik kart grid'inde 10/11 model başarıyla render etti; sadece Ox Alpha free JSON dosyasını okuyamadı. Sorting'de 11/11 model filtre ve tema özelliklerini korudu; sadece Qwen 3.8 B ters sıralamayı (Z→A) unuttu. 3D sahne'de 8/11 model başarıyla render etti; üç model (Nemotron 3.5 Ultra, Nemotron 3.5 Lightning, Ox Alpha free) sahneyi tamamlayamadı — iki model uzayda kayboldu, biri hiç görünmedi. Metin okunabilirliği sorununu sadece Big Pickle gölgeyle çözdü; diğerlerinde arka plan açıkken metin koyu kaldı ve okunmaz oldu.

Skill dosyaları (front-end design, Super Powers, Context 7) eklendiğinde aynı modelin çıktısı dramatik şekilde değişti. Örneğin Qwen 3.8 B, skill olmadan basit bir kart grid üretirken, skill dosyalarıyla kartlara animasyonlu geçişler, gelişmiş renk paleti, tipografi iyileştirmesi ve filtre butonlarına hover efekti eklendi. Skill dosyaları, agent'ın davranışını yeniden programlar — modeli değiştirmeden çıktıyı şekillendirirsiniz.

LM Studio Bionic ayrı bir agent harness'tir; modeli yerel olarak API sunar. LM Link üzerinden bu hizmet telefona veya başka bilgisayara genişletilebilir. LocalAI ile Qwen 2.5 7B telefonda çalıştırıldı — ekipçe yerel model kurup token ödemeden, veri dışarı çıkmadan kullanabilirsiniz. Fiyat/performans dengesi (Eylül 2026): MiniMax M3 (1M context) $0.30/$1.20 per 1M token; GLM-5.3-Flash (Z.ai) $0.075/$0.25; Abacus AI Agent $20/ay ile tam agent (app building, persistent memory, MCP entegrasyonu). Önemli not: agentic workflow'da model token maliyeti toplamın %10'unun altında; asıl maliyet harness ve veri yönetimi.

Sonuç: 2026'da ücretsiz AI agent'ı mümkün — OpenCode + yerel model (Qwen, Llama 3 vb.) = sıfır abonelik, sıfır token ücreti, veri asla cihazdan çıkmaz. Asıl değer kullanıcının ne istediğini bilip plain text dosyalarına (skill, prompt) yazmasıdır. Bu, AI ekonomisini model tüketiminden insan yönlendirmesine dönüştürür.

AI yorumu

"Asıl değer modelde değil, harness'ta (OpenCode). Skill dosyalarıyla agent'ın davranışını yönlendiriyoruz. Lokal modellerle token ödemeden, veri dışarı çıkmadan çalışıyoruz. Gerçek değer, kullanıcının ne istediğini bilip plain text dosyalarına yazmasıdır."

Kaynaklar