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無料コーディングモデル170件をリアルタイム比較！free-coding-modelsで最速モデルを即セットアップ

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無料コーディングモデル170件をリアルタイム比較！free-coding-modelsで最速モデルを即セットアップ

ひとことでいうと

free-coding-models は、無料または無料枠つきの AI コーディングモデルを約 170 件いっきに調べて比べられる、Node.js（JavaScript の実行環境）製のコマンドラインツールです。NVIDIA NIM・Groq・Cerebras・Google AI Studio・OpenRouter など 16 のサービス（プロバイダー）を同時にチェックし、「今この瞬間に最も速くて安定している無料モデル」を数秒で見つけられます。気に入ったモデルを選ぶと、OpenCode・Aider・Goose・Cline といった人気のコーディングツールの設定ファイルへ自動で書き込まれ、そのままツールが起動します。「選ぶ→即使える」の流れを一本にまとめたツールです。

こんな人におすすめ

  • 無料枠だけで AI コーディングを本格的に使いたい個人開発者。Kimi K2・DeepSeek V3・Qwen3・MiniMax M2 など話題のモデルを月ゼロ円で試したいけれど、「今日どのサービスが快適に動くか」を毎回調べるのが面倒な方にぴったりです。
  • 複数の AI コーディングツールを使い分けているエンジニア。OpenCode・Aider・Goose・Kilo CLI など複数のツールを状況に応じて切り替えており、それぞれの設定ファイルを手作業で書き換える手間を自動化したい方に向いています。
  • 社内やチームで無料 AI の共通アクセス先を作りたいチーム。ローカル（自分のパソコン）に OpenAI 互換（OpenAI と同じ形式で通信できる）のルーターを立ち上げて、フェイルオーバー（障害時に自動で別モデルへ切り替え）つきの一本化されたアクセス先を整備したい方におすすめです。

インストール・使い方

Step 1：前提環境を確認する

このツールは Node.js（バージョン 18 以上を推奨）と npm（Node.js に付属するパッケージ管理ツール）が必要です。ターミナル（文字を入力してパソコンに命令を送る画面）で次のコマンドを実行してみてください。バージョン番号が表示されれば準備完了です。

node --version
npm --version

表示されない場合は、Node.js の公式サイトからインストーラーをダウンロードして先にセットアップしておきましょう。

Step 2：ツールをグローバルインストールする

以下のコマンドをコピー＆ペーストして実行します。-g は「このパソコン全体で使えるようにする」という意味のオプションです。

npm install -g free-coding-models

インターネット経由でダウンロードが行われ、完了すると free-coding-models コマンドがどこからでも使えるようになります。

Step 3：ツールを起動する

free-coding-models

起動すると、各プロバイダーの API キー（サービスを使うための認証コード）の入力を求められます。キーがなくても起動できます。ネットワーク越しの応答速度の計測は行われますが、キーがないモデルは「🔑 NO KEY」と表示されます。P キーで設定画面を開けば、後からキーを追加することも可能です。

Step 4：モデルを選んでコーディングツールを起動する

TUI（テキストユーザーインターフェース＝文字ベースの操作画面）が表示されます。↑↓ キーでモデルを選び、Enter で確定するとコーディングツールが自動的に起動します。以下のキー操作も合わせて覚えておくと便利です。

  • Z キー：対象のコーディングツールを切り替える
  • T キー：ティア（性能ランク）でモデルを絞り込む
  • Ctrl+P：コマンドパレットを開く
  • G キー：ダーク／ライトテーマを切り替える
  • Q キー：タスク種別に最適なモデルをすすめてくれる「スマートレコメンドオーバーレイ」を開く

Step 5（オプション）：Docker で使う

Docker（アプリをコンテナという隔離環境で動かす仕組み）が使える場合は、Node.js のインストールなしで次のコマンドだけで起動できます。

docker run -p 19280:19280 \
  -e OPENROUTER_API_KEY=your_key \
  ghcr.io/vava-nessa/free-coding-models:latest

-p 19280:19280 はパソコンのポート 19280 番をコンテナに接続するオプションです。起動後にブラウザで http://localhost:19280/ を開くとウェブダッシュボードが表示されます。コーディングツールのベース URL を http://localhost:19280/v1、モデルを fcm に設定するだけで利用を始められます。

よく使うコマンド一覧

目的に合わせてオプションを付け替えることで、さまざまな使い方ができます。

コマンド用途
free-coding-modelsTUI を起動（標準モード）
free-coding-models --daemonWeb ダッシュボード＋ルーターを起動する
free-coding-models --daemon-bgバックグラウンドでルーターを起動する
free-coding-models --daemon-statusルーターの稼働状態を確認する
free-coding-models --json --tier SS ティア以上のモデルを JSON 形式で出力する
free-coding-models --premiumエリートモデルプリセットで起動する
free-coding-models --openclaw --origin groqGroq の最速モデルで OpenClaw を起動する
free-coding-models --sync-setアクティブなプロバイダーをセットに同期する

ブラウザで試してみる（デモ）

プロバイダーの一覧・ティアスケール・インストール手順をブラウザ上で確認できるインタラクティブデモも用意されています。実際のレイテンシ計測（応答速度の測定）は CLI を使う必要がありますが、「どのプロバイダーがどのモデルを提供しているか」「ティアの基準はどうなっているか」をここで把握できます。手元にツールをインストールする前の下調べとして活用してみてください。

動かしてみた

リポジトリ（ソースコードの置き場所）の構造を確認すると、非常にシンプルな構成になっています。

./bin/free-coding-models.js   # CLI エントリポイント（起動の出発点）
./sources.js                  # 全プロバイダー・モデルの定義をまとめたファイル
./package.json                # npm パッケージの設定情報
./.claude-mcp.json            # MCP サーバー設定

エントリポイントは bin/free-coding-models.js、モデルのカタログは sources.js に集約されており、MCP サーバー設定ファイル .claude-mcp.json も同梱されています。ランタイム依存（動かすために必要な外部ライブラリ）は chalk（ターミナルの文字に色をつけるライブラリ）の 1 つだけです。依存関係が最小限なのでインストールが速く、ほかの環境に影響を与えにくい点も安心できます。

--json フラグを使うと、API キーなしの状態でも計測可能なモデルの一覧が JSON 形式（データのやりとりに使われる書式）で取得できます。jq というコマンドと組み合わせれば、特定の条件でモデルを抽出するスクリプトも作れます。--tier S のような絞り込みフラグを組み合わせると、S ティア以上のモデルだけを出力することも可能です。

セキュリティ面では、Sigstore によるサプライチェーン署名（ソフトウェアの配布経路の安全を証明する仕組み）と SBOM（ソフトウェア部品表：何が含まれているかのリスト）が全リリースに添付されており、透明性の高い配布体制が整っています。

はじめの一歩：実践のコツ

インストール直後でもスムーズに使い始められるように、最初に意識しておくとよいポイントをまとめます。

  • まずはキーなしで起動する：API キーがなくてもツールは動きます。画面の見方やキー操作に慣れてから、P キーで API キーを後から追加しましょう。
  • T キーでティアを絞り込む：モデルが多くて迷ったら T キーで S や A+ だけを表示するとすっきりします。上位ランクに絞れば選択肢が減って決めやすくなります。
  • Q キーのスマートレコメンドを活用する：「コード補完に使いたい」「コードレビューをしたい」など用途を選ぶだけで最適なモデルを提案してくれます。迷ったらまずここを開いてみてください。
  • --json --tier S でベストモデルを定期確認する：プロバイダーの状況は日々変わります。シェルスクリプトに組み込んでおくと、常に最新の「今日の最速モデル」を使い続けられます。
  • --daemon-bg でバックグラウンド起動しておく：一度起動してしまえば、http://localhost:19280/v1 を設定するだけでどのコーディングツールからでも同じルーターを経由して使えます。

用語とポイント解説

プロバイダー：AI モデルを提供するサービスのことです。かんたんに言うと、「どの会社・サービスから AI を借りるか」の選択肢です。NVIDIA NIM・Groq・Cerebras・Google AI Studio・OpenRouter など 16 種類に対応しています。

レイテンシ（応答速度）：リクエスト（要求）を送ってから返答が返ってくるまでの時間で、単位はミリ秒（ms）です。かんたんに言うと、「AI に聞いてから答えが返ってくるまでの速さ」のことです。数値が小さいほど速く感じられます。

安定性スコア（Stability Score、0〜100）：平均レイテンシだけでは「たまに 6 秒かかる」という不安定さを見逃すため、p95 レイテンシ（30%）・ジッター＝バラつき（30%）・スパイク率（20%）・稼働率（20%）を加重平均した独自指標です。かんたんに言うと、「速いだけでなくブレない安定感を 100 点満点で評価した数字」です。スコアが高いほど日常使いで快適に感じられます。

ティアスケール：SWE-bench（実際の GitHub の課題を AI が解決できるか測るベンチマーク）のスコアを基準に、モデルを性能ランクで分類した仕組みです。かんたんに言うと、「モデルの実力をランク分けした格付け」で、S+（70% 以上）・S（60〜70%）・A+/A（40〜60%）・B/C（30% 未満）があります。T キーでリアルタイムにフィルタリングできます。

スマートモデルルーター：ローカルで動く OpenAI 互換のデーモン（バックグラウンドで常駐するプログラム）です。かんたんに言うと、「複数の AI モデルの中から今一番快調なものへ自動で振り分けてくれる中継係」です。429・500・タイムアウトなどのエラーが出ると自動でフェイルオーバーし、401/403（認証エラー）は別管理されるためほかのモデルの動作に影響しません。

フェイルオーバー：あるモデルやサービスが応答しなくなったとき、自動で別の正常なモデルへ切り替える仕組みです。かんたんに言うと、「一方が使えなくなっても別のルートで作業を続けてくれる保険機能」です。複数のプロバイダーをまたいで切り替えるので、単一プロバイダーの障害で手が止まりません。

MCP（Model Context Protocol）：AI ツールとモデルをつなぐ標準的なプロトコル（通信の取り決め）のことです。かんたんに言うと、「AI ツールがモデルと話すための共通言語」で、設定は .claude-mcp.json に書かれています。対応ツールならこの設定を読み込むだけで連携が完成します。

OpenAI 互換 API：OpenAI が定めた形式に合わせた API（プログラム同士のつなぎ口）のことです。かんたんに言うと、「OpenAI を使えるツールなら設定を少し変えるだけでそのまま使えるフォーマット」です。free-coding-models のルーターも同じ形式で動くため、既存のツールとの組み合わせがスムーズです。

SBOM（ソフトウェア部品表）：ソフトウェアに含まれるコンポーネント（部品）のリストです。かんたんに言うと、「このツールには何が使われているかをまとめた成分表」で、セキュリティ上の透明性を高めるために全リリースに添付されています。第三者がどのライブラリが使われているかを確認できます。

Sigstore：ソフトウェアの配布経路の安全性を証明する署名技術です。かんたんに言うと、「このツールが正規の作者からリリースされたものだと確認できる電子印鑑」で、改ざんや偽装のリスクを下げる役割を果たします。

活用アイデア

  • 毎朝の「今日の最速モデル」を自動更新する：free-coding-models --json --tier S | jq -r '.[0].modelId' で S ティア 1 位のモデル ID を取得し、シェルスクリプトでコーディングツールの設定を自動更新するルーティンを組めます。常に最適なモデルを使い続けられます。
  • チーム共有の無料 AI エンドポイントを建てる：--daemon-bg でバックグラウンド起動し、http://localhost:19280/v1 を社内 AI ツールの共通ベース URL に設定します。モデルの切り替えやフェイルオーバーをルーターに任せることで、開発者ごとの設定管理が不要になります。
  • 有料モデルとの品質を継続比較する：安定性スコアを週次で記録し、有料プロバイダーと無料枠のパフォーマンス差をデータで可視化します。「無料でどこまで戦えるか」をコスト最適化の判断材料として活用できます。
  • プログラミング学習のコードレビュー補助に使う：学習中に書いたコードを AI に見てもらう際、Q キーのスマートレコメンドで「コードレビュー向き」のモデルを選ぶと、より的確なフィードバックを得られます。月ゼロ円で始められるので学習用途にも最適です。
  • 副業・フリーランスの開発コスト削減に役立てる：プロジェクト初期のプロトタイプ開発や繰り返しのコード生成を無料枠で賄うことで、ツールコストを抑えながら生産性を高められます。
  • OSS 開発の CI/CD パイプラインへ組み込む：--json フラグの出力をパイプライン（自動処理の流れ）に組み込み、テスト環境で使うモデルをその日の最速モデルに自動で合わせる運用が実現できます。

ぜひ毎朝の最速モデル自動更新や、チーム共有の無料 AI エンドポイント構築などに活用してみてはいかがでしょうか。