Три дня с Freebuff: во что на самом деле обходится бесплатный агент для кода

Агент для кода, который даёт DeepSeek V4.1 Flash за $0, звучит слишком хорошо, и в каком-то смысле так и есть. Начать с Freebuff действительно можно бесплатно, но платить приходится в другой валюте. За три дня с десктопным приложением нашлись дневной счётчик использования, реклама и, у одной из моделей, пометка об обучении на данных. Ниже — как устроено каждое из этого, чтобы вы решили за пять минут, а не за три дня.

Что такое Freebuff

Freebuff живёт за счёт рекламы, а делает его небольшая команда из Y Combinator. В основе лежит Codebuff, открытый мультиагентный фреймворк той же команды, а код лежит в публичном репозитории на GitHub под лицензией Apache-2.0. Продуктов пять:

• Desktop: несколько агентов параллельно, у каждого своё рабочее пространство, на macOS, Windows или Linux
• CLI: агент для кода в терминале
• Web: конструктор в духе Lovable, который превращает промпт в задеплоенное приложение
• Cloud: агент в облачной IDE, привязанной к вашему репозиторию на GitHub
• Chat: ИИ-чат для исследовательских задач

Главная страница продаёт себя без обиняков: на графике цен Freebuff стоит $0 в год рядом с Cursor, Codex и Claude Code. Ни API-ключа, ни банковской карты. Терминальная версия ставится одной строкой:

npm install -g freebuff
cd your-project
freebuff

Все три дня ушли на Freebuff Desktop, натравленный на побочный проект на Swift.

Другое меню моделей

Первым сюрпризом стал список моделей. На сайте их названо шесть, среди них GPT-5.6 Luna и Muse Spark 1.2 от Meta, а выбор в приложении предложил всего четыре, сгруппированные под серой меткой Limited access с короткой припиской внизу.

Объяснение нашлось в README. Пользователи из поддерживаемых регионов видят всё. Все остальные, а также те, кто сидит через VPN, ограничены списком из четырёх: Solar Pro 4, MiMo 2.5, DeepSeek V4.1 Flash и GLM 5.3 Flash. Выбор выглядел так:

MODEL                 LABEL                          COST
GLM 5.3 Flash         Recommended · Deep reasoning    5 / hr
MiMo 2.5              Balanced                       10 / hr
Solar Pro 4           Limited-time trial             10 / hr
DeepSeek V4.1 Flash   Smart & Fast                   15 / hr
                      "May use data for AI training"

Присмотритесь к последнему столбцу: именно там прячется первый подвох.

Подвох первый: счётчик Freebucks

У каждой модели есть почасовая цена во Freebucks, а на все модели выдаётся один общий дневной лимит. Главная обещает 100 Freebucks в день при полном доступе, а при ограниченном выбор показывал 25. Теперь посчитаем для той модели, из-за которой всё и затевалось:

25 Freebucks ÷ 15 per hour  =  ~1 hour 40 minutes of DeepSeek V4.1 Flash
25 Freebucks ÷ 5 per hour   =  ~5 hours of GLM 5.3 Flash

DeepSeek V4.1 Flash — самая дорогая позиция в меню, и целого дневного лимита на неё хватает меньше, чем на фильм.

На практике лимит даёт о себе знать. В 16:02 промпт «run app and test it» не принёс ни строчки кода, зато принёс уведомление: Freebucks вернутся через 7 часов 57 минут. Попытка /preview через четыре минуты упёрлась в ту же стену. В том же сообщении предлагают и выход: больше Freebucks в день от $8 в месяц, а у строки DeepSeek есть собственное предложение «7x usage for $5». Ничего сомнительного тут нет, кто-то же должен оплачивать время GPU. Но выбирать модели стоит так, будто вы тратите деньги, потому что так оно и есть.

Разумнее начинать с GLM 5.3 Flash. Она выбрана по умолчанию, помечена как модель для глубоких рассуждений и стоит втрое дешевле DeepSeek. DeepSeek V4.1 Flash оставьте на короткие отрезки, где важна скорость. И ещё одна деталь из README: модели могут работать из квантованной сборки (Q8_0), так что если какая-то ведёт себя чуть иначе, чем через API самого провайдера, причина может быть в этом.

Подвох второй: реклама

На вопрос, как это может быть бесплатно, FAQ отвечает коротко: текстовая реклама. Для бесплатного инструмента это нормальная сделка, и реклама лучше неожиданного счёта. Но прочитайте ту часть, которую обычно пропускают. Согласно README, Freebuff может анализировать ваши промпты и сообщения, чтобы подбирать рекламу. Там же отдельно сказано, что загруженные файлы и подключённые репозитории рекламным партнёрам не передаются. То есть ваш код к рекламодателям не уходит, но то, что вы пишете агенту, может влиять на показываемую рекламу. Если в промптах фигурирует клиент, невыпущенный продукт или что-то под NDA, держите это в голове.

Подвох третий: пометка об обучении

Вернитесь к строке DeepSeek V4.1 Flash. Под «Smart & Fast» есть вторая строка: May use data for AI training. Эта пометка значит вполне конкретную вещь. В README сказано, что если у модели стоит такая пометка, Freebuff или провайдер модели могут сохранять отправленные вами данные, чтобы обучать, оценивать и улучшать ИИ-модели, а ограниченный круг партнёров может оценивать код, с которым работали эти модели.

Представьте кодовую базу iOS-приложения для инвестиций. Это ровно то, что не стоит вставлять в модель с пометкой об обучении. Рабочее правило:

• Хобби-проекты, вклад в open source, учебные репозитории: любая модель на ваш вкус
• Код работодателя, код клиентов, всё, где есть секреты: обходите модели с пометкой об обучении и вообще сверьтесь с политикой работодателя, прежде чем пользоваться бесплатным тарифом

Три дня реального использования

С подвохами разобрались, теперь о том, за что его можно похвалить. Desktop не ощущается бесплатной игрушкой. Это полноценное рабочее пространство агента: слева чат, справа вкладки Queue, Changes, Files, Preview и Terminal. Переключатель Build/Plan рядом с полем ввода позволяет агенту сначала подумать, а уже потом трогать файлы.

Расплывчатый, вполне «человеческий» запрос для проекта на Swift, что-то вроде просьбы глубоко разобрать инструмент и повысить точность отрисовки, вернул не только советы. Появился новый тестовый файл Tests/FaceRenderProbe.swift на 111 добавленных строк, а счётчик на вкладке Changes дошёл до 213. Так ведёт себя агент, работающий внутри репозитория, — чат-бот, вставляющий сниппеты, так не сделает.

Запомнилось и ещё несколько деталей:

• Launch preview: агент может открыть HTML-страницу или запустить dev-сервер проекта и показать его прямо в приложении
• Connect a provider: вводите свои API-ключи, платите провайдеру напрямую и продолжаете тот же разговор
• Существующие агенты: по README, Desktop умеет управлять и локально установленными Claude Code или Codex, в которых вы вошли в свой аккаунт
• Молодой софт: версия 0.0.114 посреди сессии сама обновилась до 0.0.115, так что шероховатости на этом этапе ожидаемы

Кому подойдёт

Он хорошо подходит, если вы студент или джун и не можете оправдать подписку за $20–200 в месяц, если делаете побочные проекты или open source, если хотите попробовать открытые модели вроде GLM, MiMo и DeepSeek в нормальной агентной обвязке без API-ключей или если вы в регионе с полным доступом, где 100 Freebucks в день хватает куда дольше.

Подумайте дважды, если работаете с проприетарным или регулируемым кодом, если живёте в стране с ограниченным доступом и каждый день полагаетесь на долгие непрерывные сессии с агентом или если терпеть не можете рекламу в рабочих инструментах.

Так бесплатно или нет?

Да, бесплатно. За три дня не было потрачено ни цента, а рабочий агент справился с настоящим репозиторием. Но главная страница умалчивает о трёх ценах: квоте, которая быстрее всего тает как раз на той модели, ради которой вы пришли, рекламе, которая учится на ваших промптах, и пометке об обучении, от которой зависит, какой код туда можно безопасно отдавать.