Beam 1.0은 OpenCode 안에서 무료입니다: 1M 컨텍스트, 무제한 요청, 그리고 만료일 없는 무료 기간

Reflection의 Beam 1.0-501B-A23B는 2026년 10월 16일 OpenCode 내에서 무료로 호출할 수 있게 되었습니다 — 컨텍스트 1,048,576토큰, 어디에도 명시된 요청 상한 없음, 그리고 종료 날짜가 붙지 않은 "한정 기간" 라벨이 함께합니다. 모델 자체는 10월 초의 것입니다 — OpenCode 선택기 뒤의 카탈로그 항목에는 2026년 10월 5일 출시일이 적혀 있습니다 — 따라서 이번 주에 바뀐 것은 어디에서 이 모델에 접근할 수 있는지와 접근하는 데 드는 비용이며, 이는 "코딩 하네스에 무료 모델 등장"보다 더 좁은 범위의 뉴스입니다. 그런 일은 이 플랫폼에서 거의 매주 일어납니다.

두 가지 세부 사항이 그것이 당신에게 중요한지, 아니면 단지 흥미로운 이야기일 뿐인지를 결정합니다. 첫째는 보존 정책입니다. Beam Free는 제공자가 사용자의 프롬프트로 학습하는 무료 모델 중 하나는 아니지만, 그렇다고 보존이 전혀 없는 것도 아닙니다. OpenCode는 30일을 공개합니다. 코딩 에이전트에서 전송되는 데이터는 당신의 저장소이므로, 이 문장은 모델 품질이 아니라 당신의 소스 코드에 관한 결정으로 바뀝니다. 둘째는 가격입니다. Beam 1.0이 모든 곳에서 무료인 것은 아닙니다. Apache 2.0 가중치는 제3자 제공자들이 상업적으로 서비스하며, Artificial Analysis는 자사가 추적하는 제공자들 전반에서 입력 토큰 100만 개당 중간값 $0.70, 출력 토큰 100만 개당 $2.10을 기록합니다. 이는 Reflection의 수치가 아니라 독립적인 측정치이며, 이 모델이 가진 유일한 독립적 가격 측정치입니다. 제3자 엔드포인트는 자체 요금표가 있고 Reflection은 요금표가 없으므로, 무료 기간이 끝난 뒤 Reflection 자체가 얼마를 청구할지는 오늘 누구도 알 수 없습니다.

OpenCode가 실제로 게시한 것

발표는 한 줄입니다. 2026년 10월 16일자 OpenCode의 X 게시물은 다음과 같습니다: "Beam이 이제 OpenCode에서 사용 가능 - 1M Context - 한정 기간 무료". 이 제안에 대해 확인할 수 있는 모든 것은 그 문장 뒤에, 서로 다른 내용을 게시하는 두 곳에 있습니다.

OpenCode's Zen documentation is the authority on the endpoint. It lists the model as beam-free, served at https://opencode.ai/inference/openai/v1/chat/completions through the O​penAI-compatible @ai-sdk/openai-compatible package — meaning an existing O​penAI-shaped client points at it with a base-URL change and nothing else. The pricing row is Free on input, Free on output, Free on cached read, and a dash in the cached-write column — the same dash every free row on that table carries. That dash is worth noticing: on this route the model is free to read from and free to write to, so there is no partial meter hiding in the offer.

Go 페이지는 한도에 관한 기준이며, 어떤 숫자도 표시하지 않습니다. Beam Free는 그곳에서 "기간 한정"이라는 태그가 붙어 나타나며, 월간 사용량 열에는 "무제한"이 표시됩니다 — $10 Go 요금제와 $40 Go Plus 요금제에서 동일하게 — 그리고 예상 요청 표의 세 가지 요청 예상 열 모두에 "무제한"이 표시됩니다. LongCat 2.5 Preview Free도 같은 취급을 받습니다; 목록의 다른 항목은 그렇지 않습니다. Go 모델 목록은 또한 Beam Free를 "제한 지역"으로 표시하는데, 이는 다른 종류의 한도이며 아래에서 다룹니다. OpenCode의 페이지는 자사의 모델이 미국과 EU에서 호스팅된다고 밝히고 있습니다.

OpenCode의 선택기 뒤에 있는 모델 메타데이터가 사양을 추가합니다. 해당 항목은 reflection/beam-1.0-501b-a23b 아래에 있으며 1,048,576토큰 컨텍스트 창, 131,072토큰 최대 출력, 그리고 추론, 도구 호출, 구조화 출력 및 temperature 제어에 대한 yes 플래그를 갖추고 있습니다. 가중치는 공개로 표시되어 있으며 Reflection의 Hugging Face 리포지토리를 가리킵니다. 가격 필드는 $0.00 / $0.00로 표시됩니다 — 이는 Reflection의 요금이 아닙니다. 이는 요금의 부재이며, 무료 경로가 존재하는 동안 카탈로그가 이를 기록할 수 있는 유일한 방식으로 기록된 것입니다.

리텐션 문구가 가격 문구보다 더 많은 역할을 하고 있어

OpenCode는 모델별 개인정보 약관을 같은 페이지에 공개하는데, “무료”가 열다섯 번 등장하는 표에서 실제로 각 제공 조건을 구분하는 부분은 보존 기간 열이다. 무료 모델들을 서로 견주어 보면 세 그룹으로 나뉜다.

• 무료 기간 동안 귀하의 데이터로 학습합니다 — Big Pickle, Exo Free, MiMo-V2.6-Flash Free, MiMo-V2.5 Free의 경우, OpenCode는 수집된 데이터가 "모델 개선에 사용될 수 있다"고 명시하고 있습니다. Muse Spark 1.3 Contributor Free는 다른 방향으로 한 걸음 더 나아갑니다. 할인은 "귀하의 프롬프트와 완성 결과를 향후 Meta 모델 학습에 사용할 수 있는 권한에 대한 대가로" 제공됩니다.

• 제로 보존, 학습 미사용 — LongCat 2.5 Preview Free, GLM-5.3-Flash Free, DeepSeek V4.1 Flash Free, Space Bunny Free는 모두 제로 보존으로 명시되어 있으며 학습에 사용되지 않습니다. 이 페이지에서 가장 깔끔한 등급입니다.

• 학습에 사용되지 않지만 30일간 보관됨 — Beam Free가 여기에 있으며, LL Alpha Free와 나란히 있다. OpenCode의 문구는 "프롬프트 및 기타 입력은 학습에 사용되지 않습니다. 데이터는 안전상의 이유로 30일간 보관됩니다."이며, 무료 모델 관련 안내에서도 같은 문구를 반복한다. 별도의 그룹인 Nemotron 무료 엔드포인트에는 훨씬 더 강한 경고가 붙어 있다: "체험용으로만 사용 — 개인정보나 기밀 데이터를 제출하지 마십시오."

그렇게 하면 Beam Free는 요금제 목록의 중간에 오게 되며, 이것이 채팅 제품에서보다 여기서 더 중요한 이유는 하네스입니다. 코딩 에이전트는 질문을 보내지 않습니다. 대신 자신이 읽은 파일, 생성한 diff, 관련 있다고 판단한 주변 컨텍스트를 보냅니다. 흔히 그 양이 수십만 토큰에 이르는데, 이것이 바로 1M 윈도우의 존재 이유입니다. 그 모든 바이트가 30일 버킷에 들어갑니다. 당신의 저장소가 공개 이슈 트래커에 붙여넣지 않을 만한 것이라면, 무료 티어의 보존 조항이 협상할 가치가 있는 조건이며, 당신이 할 수 있는 협상은 바로 이것입니다: 제3자가 아무것도 보관하지 않는 자체 하드웨어에서 Apache 2.0 가중치로 Beam 1.0을 실행하는 것.

차단 목록은 제안이 유용한 정도보다 더 길다.

Beam Free는 OpenCode의 무료 목록에서 지리적으로 가장 제한이 큰 모델이기도 하며, 이 제한은 누구든 이를 전제로 계획을 세우기 전에 전문을 한 번 읽어볼 가치가 있습니다.

• 다음 지역에서는 이용할 수 없습니다 — 앙골라, 벨라루스, 캄보디아, 중국(홍콩 및 마카오 포함), 쿠바, 콩고민주공화국, 적도 기니, 이란, 이라크, 라오스, 리비아, 나이지리아, 북한, 러시아, 시리아, 투르크메니스탄, 우즈베키스탄, 베네수엘라, 그리고 우크라이나의 크림반도, 도네츠크 및 루한스크 지역. 즉, 18개국에 3개 명명된 지역을 더한 것입니다.

• 이 차단이 실제로 적용되는 대상 — OpenCode는 이를 모델이 아니라 Beam Free 뒤에 있는 제공자에게 귀속시킵니다. 이 구분은 실질적인 역할을 합니다: Beam 1.0의 가중치는 Apache 2.0이며 지역 제한 없이 다운로드할 수 있으므로, 차단된 국가에 있는 팀도 여전히 체크포인트를 실행할 수 있습니다. 다만 이 특정 무료 엔드포인트를 사용할 수는 없으며, 대안은 다른 무료 티어가 아니라 자체 호스팅이나 Reflection 자체 API입니다.

• 미국 및 EU 호스팅 — OpenCode는 자사 모델이 미국과 EU에 호스팅된다고 밝히는데, 이는 데이터 상주 의무가 있는 사람이라면 누구나 갖는 동일한 질문의 나머지 절반에 해당한다. 30일 보존 기간과 18개국 차단을 갖춘 미국·EU 호스팅 엔드포인트는 구체적인 컴플라이언스 형태이며, 조달 이후가 아니라 오늘날 확인할 수 있다.

무료 윈도는 실제 가격에 견주어 얼마나 가치가 있을까

무료라는 것은 무언가와 비교할 때만 정보로서 의미가 있으며, Beam 1.0의 경우 그 무언가가 이제 존재한다. 가중치가 Apache 2.0이므로 제3자 제공업체들이 이 모델을 상업적으로 서비스하고, Reflection 자체 수치를 반복하기보다 독립적으로 벤치마크하는 Artificial Analysis는 추적 중인 제공업체들 전반에서 입력 토큰 100만 개당 중간값 $0.70, 출력 토큰 100만 개당 $2.10을, 표준 7:2:1 캐시 적중 혼합에서 100만 개당 블렌딩 $0.43을, 그리고 Intelligence Index 작업 하나를 실행하는 데 $0.57을 기록한다. 따라서 이 제안은 공개된 기준점 대비 진정한 할인이며, 현존하는 유일한 숫자는 아니다. 아무도 공개하지 않은 것은 자사 요금표다. 기록상으로는 Reflection 자체가 OpenCode의 윈도가 닫힌 뒤 Beam 1.0에 대해 얼마를 청구할지 알려주는 내용이 없다.

이는 위험을 다시 규정하는 방식인데, 정확히 짚고 넘어갈 가치가 있다. $0.70과 $2.10에 맞선 제로는 실질적인 절감이며, 무료 경로가 거기서 끝나더라도 이미 마련된 유료 대체 경로가 있다: 그 중앙값 부근에서 이 가중치를 제공하는 서드파티 엔드포인트, 또는 자체 하드웨어에 올린 가중치다. 진정으로 모델링할 수 없는 것은 다른 방향이다 — Reflection이 서드파티 시장을 밑돌거나 대체하는 자사 요율을 발표하는 경우이며, 이는 해당 모델을 서비스하는 모든 이의 비교 기준을 한꺼번에 바꾼다. 그리고 워크로드는 어느 쪽이든 범위를 넓힌다: 항상 추론하고, 기본적으로 최고 추론 강도를 사용하며, 긴 트레이스를 작성하는 모델은 백만 출력 토큰당 $2.10와 일부 플래그십이 부과하는 $15.00에서 서로 다른 비용 항목이므로, 계획의 기준이 되어야 할 숫자는 그 기간이 끝난 뒤 지불하게 될 금액이지 지금 지불하는 제로가 아니다.

Beam 1.0은 저희가 제공하는 모델이 아니며, 여기 있는 어떤 내용도 저희의 가용성 보장이 아닙니다. 오늘 그것을 호출하는 방법은 OpenCode의 무료 엔드포인트, Reflection 자체 API, 또는 자체 하드웨어에서 Apache 2.0 가중치를 사용하는 것입니다. 저희가 할 수 있는 일은 그 위험의 나머지 절반을 없애는 것입니다. OrcaRouter는 200개 이상의 모델 앞단에 놓인 하나의 OpenAI 호환 키로, 공급업체의 정가가 0% 마크업으로 그대로 전달됩니다. 즉, 공급업체의 가격 변경이 재가격 책정 주기를 기다리지 않고 같은 날 바로 반영되며, 자동 페일오버 덕분에 무료 티어가 종료되거나 엔드포인트에 문제가 생기는 날에도 마이그레이션이 아니라 라우팅 변경만 하면 됩니다. Beam이 주력이고 그 뒤에 유료 모델을 두고 싶다면, 저희 카탈로그에서 같은 형태를 공유하는 세 가지 모델은 다음과 같습니다 — 긴 컨텍스트, 도구 호출, 구조화된 출력:

• GLM-5.2 — GLM-5.2는 백만 토큰당 $1.40 및 $4.40의 가격으로 1,000,000토큰 창을 제공하며, 우리 목록에서 동일 조건의 장문맥 에이전트 모델에 가장 가까운 항목입니다.

• Kimi K3 — 1,048,576토큰 컨텍스트에 입력 토큰 백만 개당 $3.00, 캐시 입력 $0.30, 출력 $15.00이며, 파일럿이 Beam과 대등해지는 대신 앞서야 한다면 선택할 최상위 티어입니다.

• Qwen3.8-Max — 1,000,000토큰 컨텍스트 창을 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 $6.00에 제공하며, 오픈 가중치와 입출력 양방향 공개 요금표를 갖추고 있습니다.

무료 1M 토큰 코딩 윈도우는 실제로 무엇에 좋은가

Beam Free가 OpenCode를 통해 노출하는 스펙은 코딩 에이전트의 동작 방식을 바꾸는 것들이며, 그중 어느 것을 이 경로를 통해 얻고 어느 것을 모델에서 얻는지 정확히 아는 것이 중요합니다.

• 컨텍스트 — 1,048,576 토큰, 전체 윈도우입니다. 여기에는 컨텍스트가 축소된 무료 버전이 없으며, 이것이 이 혜택에서 단연 가장 유용한 점입니다. 무료 등급은 잘라낸 모델이 아니라 모델 전체이기 때문입니다.

• 출력 상한 — 모델 기준 131,072 토큰이며, 여기에 OpenCode 자체의 요청 셰이핑이 더해집니다. 에이전트가 대용량 diff나 긴 추론 트레이스를 출력한다면, 모델 카드의 숫자가 게이트웨이를 그대로 통과한다고 가정하지 말고 엔드포인트의 실효 상한을 확인하세요.

• 추론 — Beam 1.0은 요청 시가 아니라 기본적으로 추론하며, 노력 수준은 최대에서 낮음까지이고 기본값은 최대입니다. 바로 이 점이 무료 구간을 평소보다 더 가치 있게 만듭니다. 항상 켜져 있는 추론 모델은 모든 호출에서 사고 토큰을 소모하며, 무료 사고 토큰은 노력 예산을 아껴야 할 이유가 아니라 써야 할 이유입니다. 또한 엔드포인트가 느리게 느껴지도록 만들 가능성이 가장 큰 설정이므로, 돈 대신 지연 시간을 지불하게 됩니다.

• 독립적 측정 — Artificial Analysis는 Beam 1.0을 인텔리전스 지수 30으로 평가하는데, 이는 자사가 순위를 매긴 120개 모델 중 19위에 해당하며, 초당 출력 토큰 227.9개로 속도 순위 77개 모델 중 2위입니다. 두 번째 수치는 가중치를 제공하는 제공업체 전체의 중앙값이며, Reflection의 수치가 아닙니다. 이 모든 것은 제3자 측정입니다. 아키텍처 수치는 그렇지 않습니다. 총 파라미터 501.3B와 토큰당 활성 파라미터 23.4B는 벤더가 보고한 것으로, 우리가 재현하지 못했습니다.

창이 닫히기 전에 해결해야 할 세 가지

첫 번째는 그것을 사용해도 되는지 여부입니다. 에이전트를 그것에 연결하기 전에 팀의 위치를 18개국 블록과 대조하고, 의무 사항을 30일 보존 기준선과 대조하십시오. 둘 다 공개된 사항이며 이 경로에서는 어느 쪽도 협상 대상이 아니기 때문입니다. 보존이 걸림돌이라면 같은 페이지의 제로 보존 무료 모델이 대안이고, 지리적 제약이 걸림돌이라면 Apache 2.0 가중치가 대안입니다.

두 번째는 폴백에 드는 비용입니다. Beam 1.0에는 시장 가격 — Artificial Analysis가 기록하는 서드파티 중간값 — 이 있지만 자사 가격은 없습니다. 따라서 유용한 준비는 동일한 워크로드에서 가장 가까운 유료 모델이 백만 토큰당 얼마인지 오늘 알아두는 것입니다. 별도의 계약 없이 하나의 키로 그 비교를 실행하면, 예고 없는 종료도 허둥대는 일이 아니라 구성 변경이 됩니다.

세 번째는 이것을 결판지을 두 날짜를 지켜보는 것이다. 하나는 OpenCode가 Beam Free의 종료일을 발표하는 것으로, 이는 끝이 정해지지 않은 프로모션을 카운트다운으로 바꿔 주며 그 표에 추가할 수 있는 가장 유용한 단일 항목이다. 다른 하나는 Reflection이 Beam 1.0의 자사 요금표를 발표하는 것으로, 그러면 제3자 중간값에 상한이 생기고 유지할지 폐기할지 결정이 추측이 아니라 산수 문제가 된다. 그중 하나가 실현되기 전까지 솔직한 요약은 이렇다. Beam 1.0은 OpenCode 내에서 무료이고, 공개된 어떤 기준으로도 무제한이며, 지역에 따라 제한되고, 30일 동안 보관되며, "한정된 기간"이라는 말 이상으로 누구도 약속하지 않은 조건으로 제공된다.

이번과 같은 릴리스의 배경이 되는, 문서화된 AI 실패 및 에이전트 사건들은 OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급 및 이의 제기 플래그가 포함되어 있습니다.