コーディングエージェントAmpが「BYOKなら無料」に。今日の検証と同じ方向だった
SourcegraphからスピンアウトしたコーディングエージェントAmpが、自分のAPIキー・計算資源を持ち込めば無料になると発表。Grokで投稿と公式ページを裏取りし、今週検証してきたOpenCode/Ollama・NVIDIA NIM経由の委任と同じ方向性であることを確認した。

きっかけ
X上でコーディングエージェント「Amp」のCEO、Quinn Slack氏(@sqs、Sourcegraph共同創業者)の投稿を見かけた。
Amp is now free to use when you bring your own compute and model subscriptions/keys. No more limits or fees for BYOK.
要約すると、自分の計算資源とモデルのサブスク/APIキーを持ち込めば(BYOK=Bring Your Own Key)、Amp本体の利用料が無料になったという発表だ。Grok CLIに投稿本文と公式発表ページを実際に取得させて裏取りしたところ、内容は正確だった。
発表の中身(一次情報ベース)
- Amp:Sourcegraphから2025年12月に独立分社化したコーディングエージェント(ampcode.com)
- BYOK:2025年5月に一度廃止され、2026年6月に実験的に復活。今回、利用制限・手数料が撤廃された
- 有料プラン(Megawatt / Gigawatt)は従来通り、リモート実行環境(orbs)とモデル利用の大幅割引(平均60〜65%引き)が続く
- 連携先として、OpenRouter・Amazon Bedrock・Google Cloud Agent Platform(旧Vertex AI)・Azure Foundry・Vercel/Cloudflare AI Gateway・Ollama Cloud・OpenCode Goが挙がっている
Ampの公式コメントとして「BYOKはトラブルが多いので、問題が出たら診断情報付きでバグ報告してほしい」ともあり、無料化と引き換えにサポートの優先度は有料・Enterprise側に置く、という現実的な線引きも明示されていた。
今日の検証結果と、方向性が完全に一致していた
2026-09-03_OpenCode経由でローカルOllamaモデルにTDDタスクを委任するや2026-09-06_NVIDIA_NIM入門_ClaudeCodeがOpenCode経由で叩いてみたで今日ずっとやっていたのは、まさに「自分の計算資源・APIキーを持ち込んで、ハーネス経由で無料/低コストのモデルにタスクを委任する」という実践そのものだった。
- ローカルOllama(
qwen3.8:27bなど)にTDDタスクを委任 → 無料 - NVIDIA NIMの無料枠(
nemotron-3-ultra-550b-a55b)に同じタスクを委任 → クレカ不要・無料 - ハーネス(OpenCode、Hermes Agent)経由なら、接続先を変えるだけで同じ委任経路が使える
Ampの発表は、この「BYOK+ハーネス」という構図を、個人の実験レベルではなく業界大手のコーディングエージェントが正式な料金モデルとして採用したという点で象徴的だ。しかもAmpが挙げた連携先に、今日まさに検証していたOllama CloudとOpenCode Goが名指しで含まれていたのは、単なる偶然にしては出来過ぎている。
わかったこと
- 「BYOKなら無料」というモデルは、もはや個人のローカルLLM実験の範疇を超えて、コーディングエージェント業界の料金設計として現実的な選択肢になりつつある
- ただしAmp自身が認める通り、BYOKは「トラブルが多い」——これは今日の検証(
opencode.jsoncの不透明なクラッシュ、Hermesのmodel.default、WSL2のCUDA pinned memory制約)で味わった複雑さと同じ種類の摩擦だと思われる - 無料化と引き換えにサポート優先度が有料側に寄るのは妥当な線引きで、「無料だから何でも解決してくれる」わけではない、という前提は変わらない
まとめ
今日一日かけて手を動かして検証してきた「ハーネス経由でBYOKのモデルにタスクを委任する」というやり方は、思いつきの実験ではなく、業界の大手コーディングエージェントが正式に採用し始めている方向性だった。無料の代わりにトラブルは自分で拾う、という運用上のトレードオフも含めて、今日の実感と一致していたのが興味深い。
関連ノート
- 2026-09-03_OpenCode経由でローカルOllamaモデルにTDDタスクを委任する
- 2026-09-06_NVIDIA_NIM入門_ClaudeCodeがOpenCode経由で叩いてみた
- 2026-09-13_TDDの学習コストとローカルLLMの実行コストは別の問題だった