opencode go×Hermes Agentで月10ドルAI環境

「AIエージェントを常駐させたいけど、従量課金で請求額が読めないのは怖い」。そんな人向けに、opencode goをHermes Agentの頭脳にする方法をまとめました。

opencode goは月10ドルの定額で、Kimi K2.7 CodeやDeepSeekなど30種類ほどのモデルを上限の範囲で使えます。Hermesではhermes modelで「OpenCode Go」を選び、APIキーを入れれば連携は終わりです。

私は自宅のMac miniでこの構成を数か月使い、2026年10月に解約しました。やめた理由も後半に書いています。

OpenCode本体（CLI）をHermesの作業員として呼ぶ使い方との違いも、最初に整理します。

結論：opencode go×Hermesで月10ドル環境

opencode goの月10ドル定額プランを、Hermes Agentの推論バックエンドにします。

すると、常駐させても財布が痛まないAIエージェント環境が手に入ります。

Claude Codeが月20ドル、Cursor Proが月20ドル、GitHub Copilotが月10ドルという相場です。

そのなかで、自律エージェント込みのこの価格帯は単純に強い。

仕組みはシンプルです。

Hermesにはopencode go用の組み込みプロバイダ（opencode-go）が用意されていて、APIキーを登録するだけで連携します。

もちろん万能ではありません。Kimi K2.7 CodeやGLMはコーディング用途で十分戦えます。

ただし、巨大なリファクタや込み入った設計判断は、やはりClaude Sonnetあたりに頼りたくなる場面もあります。

そこで私は「日々の雑用＝月10ドル枠」「ここぞの大物＝Claude Code」と、役割を分けて使っていました。この棲み分けは、意外なくらい効きました。使い分けの具体的な決め方は、後半の「タスクの重さで担当とモデルを振り分ける」で表にしました。

opencodeとHermesの組み合わせ方は2通り

「opencode Hermes」で調べると、2種類の組み合わせ方が混ざって出てきます。どちらを指すかで、用意するものが変わります。

Aは、Hermes自身の思考にopencode goのモデルを使う方法です。この記事の手順はこちらです。

Bは、Hermesのopencodeスキルを使う方法です。Hermesがopencode runを実行し、機能追加やPRレビューといったコーディング作業をOpenCode CLIに任せます。このスキルは以前は標準で入っていましたが、2026年11月時点では追加で入れるスキルに変わり、hermes skills install official/autonomous-ai-agents/opencodeで入れます（Hermes公式ドキュメント）。

AとBは併用できます。OpenCode CLI側のモデルにもopencode goを指定すれば、頭脳も作業員も同じ月10ドル枠で動きます。同じAPIキーなので、使用量の上限も共有します。

なお、HermesのOpenCode系プロバイダは、組み込みのGoとZen、任意のコミュニティ製プラグインで追加するFreeの3つです（Hermes公式のプロバイダ一覧）。

毎日常駐させるならGo、ここぞのときだけ高性能モデルを使うならZen、動作を試すだけならFreeもありますが、組み込みではない非公式のプラグインなので、安定して試すならGoかZenが確実です。

opencode goとは？月10ドル定額AIサブスクの正体

opencode goは、OSSのコーディングエージェント「OpenCode」が提供する、月額固定のAIサブスクリプションプランです。

契約するとAPIキーが1本もらえます。

このAPIキーを各種ツールに差し込めば、Kimi K2.7 Code・GLM・DeepSeekといったオープン系モデルを使えます。使用量の上限までは、月額固定の料金に収まります。

ポイントは、opencode goが「特定のクライアントに縛られていない」ことです。

OpenCode本体のTUIはもちろん、Hermes AgentやClaude Code・Codexからも同じAPIキーで使えます。対象は、公式が動作確認しているコーディングエージェントです。

1本のサブスクで複数の道具を支える、いわば「電源タップ」のような存在です。

ただし、どんなプログラムから叩いてもよいわけではありません。公式ドキュメントでは、クライアントに次の条件を求めています。

• コーディングエージェントとしての通信であること
• 汎用のSDK名・HTTPライブラリ名ではなく、独自のUser-Agentを名乗ること
• 会話ごとに安定したセッションIDをx-opencode-sessionヘッダーで送ること

汎用のHTTPライブラリを使った自作スクリプトから直接叩く使い方は、この条件から外れます。トラフィックは不正利用がないか監視されている点も覚えておきましょう。

opencode goの料金：月額$10の固定プランと使用量上限

料金は月額10ドルの固定モデルです（初月割引などのキャンペーンは時期によって変わるため、公式ページで最新の条件を確認してください）。

従量課金ではないので、エージェントを回しっぱなしにしても請求がパンクしないのが精神的にやさしい。

AIエージェントを常駐させたい人にとって、この「予測可能性」は地味に効きます。

なお、月額固定とはいえ無制限ではなく、ドル換算の使用量キャップがあります。「使い放題」ではない点に注意してください。

上限の目安はモデルごとに決まっています。Goプランの月間上限は、Kimi K2.7 Code・GLM-5.2・MiniMax M3などが$60です。DeepSeek V4.1 Flashは$80、Qwen3.8 Flashは$30です。Kimi K3・GLM-5.3・Qwen3.8 Max・DeepSeek V4 Proは$15にとどまります（2026年10月時点）。5時間枠と週枠は、この月間上限に対する割合で決まります。

Kimi K2.7 Codeのように月間上限が$60のモデルなら、月額$10に対して最大6倍ぶんのモデル利用枠にあたります。

毎日エージェントを動かす人ほど、同じモデルを従量課金で使うより割安になる計算です。逆に月に数回しか使わないなら、従量課金のほうが安く済む場合もあります。

上限はドル換算なので、実際に投げられるリクエスト数は使うモデルで変わります。公式の推定値では、安価なMiMo-V2.5なら5時間で約3万リクエスト送れます。一方、単価が高く上限も$15のKimi K3は約110リクエスト、Qwen3.8 Maxは約160リクエストにとどまります。

上限に達するとリクエストはブロックされます（期間限定の無料モデルは引き続き使えます）。

Zenの残高がある場合は、コンソールで「Use balance」を有効にしておくと、上限到達後にZen残高へ自動でフォールバックできます。

リクエストが上限に当たったときの動きを図にすると、次のようになります。

常駐エージェントは裏で動き続けるぶん、上限に当たりやすくなります。使用状況はコンソールで確認できるので、最初の数日は消費ペースを見ておくと安心です。

使えるモデル：30種類ほどが対応

goプランで使えるモデルは、2026年10月時点で公式ドキュメントに30種類ほど（期間限定の無料モデルを含む）が掲載されています。

モデルの入れ替わりが早いため、最新の一覧は公式ドキュメントで確認してください。

どれもコーディング用途で評価の高いモデルです。

なかでもKimi K2.7 Codeはコーディング向けのモデルです。月間上限が$60と大きく、Goの枠内で使える回数が多いのが特徴です（公式の推定値で5時間あたり約1,350リクエスト）。

• Moonshot AI: Kimi K3.1 Pro・Kimi K3・Kimi K2.7 Code
• 智譜AI: GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・GLM-5.2
• Qwen: Qwen3.8 Max・Qwen3.8 Flash・Qwen3.7 Plus
• MiniMax: MiniMax M3.1 Flash・M3
• DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash・V4 Pro
• その他: MiMo-V2.6・Grok 4.7・GPT 6 Luna・Claude Haiku 5.5・Gemini 4 Argon・LongCat-2.0など

私はHermesのメインモデルにDeepSeek V4 Flashを使っていました。V4 Flashは2026年10月時点でGoの一覧から外れていて、DeepSeekなら後継のV4.1 Flash（月間上限$80）が候補です。

2026年10月には、AnthropicのClaude Haiku 5.5もGoの一覧に入りました（月間上限$15）。Goの枠でも、Claudeの小型モデルを試せます。

迷ったら、上限に余裕があるKimi K2.7 Codeで始めるのが楽です。慣れてきたら、タスクごとに切り替えてみてください。

Hermes Agentとは？OpenCodeとの違いと役割分担

Hermes Agentは、Nous ResearchがMITライセンスで公開している自己改善型の自律AIエージェントです。

デスクトップアプリ（Hermes Desktop）も用意されていて、CLIに加えてGUIからも操作できます。

サーバーや自宅PCに常駐させ、Telegram・Discord・Slackなどから指示を投げます。

すると、永続メモリと自動生成スキルを使ってタスクを継続的にこなしてくれます。

Claude CodeやOpenCode本体は「ターミナルに張り付いて使うコーディング相棒」です。

対してHermesは「裏で勝手に動き続けるバックグラウンド執事」にあたります。

両者は競合ではなく、役割が違います。私もHermesを使っていた間は、Claude Codeと併用していました。

永続メモリと自動スキル生成の仕組み

Hermesの面白いところは、会話やタスク履歴を永続メモリに溜め込み、繰り返し出てくる作業を「スキル」として自動的に保存する点です。

一度教えれば次から短い指示で動くようになるので、使い込むほど自分専用にチューニングされていきます。

この性質と、opencode goの「月額固定で従量課金なし」が相性抜群なんです。

従量課金だと、メモリ参照に使うトークンが地味に積み上がるのが気になります。

月額固定なら請求額は増えません。使用量の上限だけ意識すれば、エージェントを育てる遊びに集中できます。

Telegram・Discord・Slackから叩ける運用イメージ

Hermesは複数のメッセンジャー連携を標準で持っています。

私はDiscordを入口にしていました。launchdで動かしていたニュース通知を一時期Hermesのcronジョブに移し、IT/AIニュース・ポイ活情報・はてなブックマークのホットエントリーを、Discordのチャンネルごとに振り分けて受け取っていました。

Discordとつなぐ手順は、設定方法の最後の「Discordから話しかけられるようにする」にまとめました。

外出先からスマホでエージェントを動かせるのは、ちょっとした未来感があります。

料金比較：Claude Code・Cursor・Copilotと何が違う？

opencode go×Hermesの強みを理解するために、主要なAIコーディング環境と並べてみます。価格帯はどれも月10〜20ドル前後ですが、得意領域がまったく違います。

月額固定の安心感とBYOKの自由度

opencode goは月額固定ですが、同じAPIキーを複数のツールで使い回せます。

BYOK的な自由度と定額の安心感が両立しているのは、ありそうでなかった設計です。

高性能モデルは別枠で温存する設計が現実的

正直に書きます。

Goで使えるオープン系モデルは十分実用的ですが、長文の設計判断や大きなリファクタでは、Claudeの上位モデルに頼りたくなる場面があります。

月10ドルのGo枠で日々の雑用を捌き、ここぞというときだけClaude CodeやZenを叩く二段構えが、コスパ的に正解だと感じていました。Claude Code側の始め方は、Claude Codeの使い方ガイドにまとめています。

Zen（従量課金のサービス）には残高の自動チャージ機能があるので、意図せず有効になっていないか設定を確認しておきましょう。

Go（月10ドル）にZenの残高を足せば、日常用と決戦用を1つのダッシュボードで管理できます。

タスクの重さで担当とモデルを振り分ける

二段構えを回すときは、ツール選びとモデル選びを分けて考えると迷いません。

ツールは「どこで動くか、何が得意か」で選びます。Hermesは裏で動き続ける常駐担当、Claude Codeは手元のコード作業の担当です。

モデルは「どれだけ賢いか、いくらかかるか」で選びます。判断軸は「やり直しが効くか」と「品質が落ちたときの損が大きいか」の2つです。

やり直しが効かないタスクや、品質が落ちると困るタスクだけを上位モデルに上げます。目安を表にすると、次のようになります。

モデルの切り替えは、Hermesならhermes model、Claude Codeならセッション内の/modelコマンドで行えます。

切り替えるなら、重いタスクの直前にまとめて切り替えるのがコツです。Claude Codeのプロンプトキャッシュはモデルごとに別なので、短い間隔で行き来するとキャッシュが効かなくなります。

opencode goのセットアップ手順

opencode go側の作業は、次の4ステップだけです。

所要時間はだいたい10分くらい。

前提条件と必要な環境

• 常時起動できるマシン（Apple SiliconのMac、Linux PC、VPS、Raspberry Pi 5など。Intel Macは優先サポートの対象外）
• Gitがインストール済み（PythonとNode.jsはインストーラーが自動で用意してくれます）
• 64,000トークン以上のコンテキストウィンドウを持つモデル
• Telegram・Discord・Slackいずれかのアカウント（Hermesからの通知受信用）

Hermes Agentはマルチステップのツール呼び出しワークフローを実行します。

そのため公式ドキュメントでは、64,000トークン以上のコンテキストが必須とされています。これより小さいモデルは、起動時に弾かれます。

使うモデルのコンテキスト長は、モデル一覧（https://opencode.ai/inference/go/v1/models）のメタ情報で確認できます。

私は自宅のMac mini（M4）にHermesを常駐させていました。これから常駐用のマシンを用意するなら、消費電力が小さく静かなApple SiliconのMac miniは扱いやすい選択肢です。

アカウント作成からAPIキー・エンドポイント確認まで

OpenCode公式サイトでアカウントを作り、Goプランを契約します。決済が通ると、ダッシュボードでAPIキーを発行できるようになります。

発行したキーは、すぐにパスワードマネージャに保存しておきましょう。

Hermesの組み込みプロバイダを使う場合、接続先のURLは自動で設定されるので、控えておくのはAPIキーだけです。参考までに、2026年10月時点の公式ドキュメントでは、Go用の接続先はAPIの形式ごとに分かれています（OpenAI互換は https://opencode.ai/inference/go/openai/v1、Anthropic互換は https://opencode.ai/inference/go/anthropic/v1）。以前の https://opencode.ai/zen/go/v1 も、モデル一覧は今も返します。

モデル名の書き方は、OpenCode本体（opencode-go/kimi-k2.7-code）とHermes（kimi-k2.7-code）で異なります。後述のとおり、ここを取り違えるとハマるので注意してください。

OpenCode本体は/connectでAPIキーを登録するだけ

OpenCode本体から使う場合、Goは組み込みのプロバイダとして用意されているため、カスタムプロバイダを手書きする必要はありません。

TUIで /connect を実行してAPIキーを登録し、使うモデルを opencode.json に書きます。モデルIDは opencode-go/ から始まる形式です。

{
  "model": "opencode-go/kimi-k2.7-code"
}

APIキーは /connect で登録した認証情報として保存されるため、設定ファイルにキーを直接書く必要はありません。

Hermesの場合も、キーは~/.hermes/.envのOPENCODE_GO_API_KEYに置くのが公式の方法です。設定ファイルに直書きしないので、Gitに上げる事故を防げます。

Hermesにopencode goを連携する設定方法

Hermesにはopencode go用の組み込みプロバイダopencode-goがあります。hermes modelでプロバイダ一覧から「OpenCode Go」を選び、APIキーを入れてモデルを選ぶだけで連携が完了します。

設定ファイルを手書きしなくていいのが地味にうれしいポイント。

「Custom endpoint」を選んでURLを手入力する方法もありますが、おすすめしません。組み込みプロバイダは、opencode goが求める会話ごとのセッションヘッダー（x-opencode-session）を自動で送ります。モデルごとのAPI形式の違い（QwenとMiniMaxはAnthropic形式、GrokとGPT LunaはResponses形式）も吸収してくれます。Custom endpointでは、ヘッダーの送信も形式の吸収も効きません。

また、OpenCode公式によると、Hermesがセッションヘッダーを補助的なリクエストも含めて送るのは、v0.21.6以降です。古いHermesを使っている場合は、hermes updateで更新してから設定しましょう。

opencode goの契約からHermesの起動までを通しで並べると、次の流れです。

Hermes Agentのインストール

まだHermesを入れていない場合は、ワンライナーでインストールできます（Linux/macOS/WSL2向け）。Python・Node.jsと必要な依存は自動でセットアップされます。

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

インストール後、hermes --versionでバージョンが表示されれば準備完了です。

hermes modelで「OpenCode Go」を選ぶ

Hermesをインストール済みであれば、ターミナルで以下のコマンドを叩きます。

順番に項目を聞かれるので、opencode goの情報で答えていく流れです（表示される文言はバージョンによって変わります）。

step
1Hermes Agentのインストール完了を確認する

step
2hermes modelコマンドを実行し、プロバイダ一覧から「OpenCode Go」を選ぶ

step
3opencode goのAPIキーを入力し、使うモデルを選ぶ

hermes model
# プロバイダ一覧から「OpenCode Go」を選択
# API Key: <opencode goで発行したキー>
# モデル一覧から kimi-k2.7-code などを選択

対話ではなく手で設定する場合は、APIキーを~/.hermes/.envのOPENCODE_GO_API_KEYに書き、~/.hermes/config.yamlでプロバイダとモデルを指定します。接続先のURLはプロバイダが自動で決めるので書く必要はありません。

model:
  default: kimi-k2.7-code
  provider: opencode-go

設定が終わったらhermesで起動すれば、Kimi K2.7 Codeを頭脳にしたHermes Agentが立ち上がります。

残りは、Discordや対話シェルなど好きな入口から指示を投げ込むだけです。

モデル名の表記ゆれ（opencode-go/の付け外し）に注意

1点だけ罠があります。モデル名の書き方が、使うツールによって違います。

• OpenCode本体（opencode.json）: opencode-go/kimi-k2.7-codeのようにopencode-go/を付ける
• Hermes（組み込みプロバイダopencode-go）: kimi-k2.7-codeのように接頭辞なしで指定する

エンドポイントの一覧にないID（opencode-go/kimi-k2.7-codeや、moonshot/のようなベンダー名付きの名前）を入れると、モデルが見つからないというエラーになる可能性があります。

エラーメッセージからは原因がわかりにくく、APIキーを疑って遠回りしがちです。

迷ったら、エンドポイントのモデル一覧に載っているIDをそのまま使うのが確実です（一覧はhttps://opencode.ai/inference/go/v1/modelsで確認できます）。

もうひとつ注意したいのが、Hermes側のコンテキストウィンドウ設定です。

Hermesがモデルのコンテキスト長を正しく認識できていない場合は、~/.hermes/config.yamlのmodel.context_lengthに、モデル一覧のメタ情報で確認したコンテキスト長を明示してください。

context_lengthが小さいままだと、Hermesが短いコンテキストで動き、マルチステップのタスクが途中で破綻します。

Discordから話しかけられるようにする（hermes gateway）

頭脳がつながったら、指示を投げ込む入口を用意します。Hermesはメッセージの受け口になるgatewayを持っていて、DiscordのBotとして動かせます。

まずDiscord Developer Portalでアプリケーションを作り、Botを追加します。「Privileged Gateway Intents」で、Message Content IntentとServer Members Intentを有効にしてください。

Botのトークンは一度しか表示されないので、すぐにパスワードマネージャに保存します。漏れると誰でもBotを操作できてしまいます。

招待URLのスコープはbotとapplications.commandsを選び、自分のサーバーにBotを追加します。Discordの開発者モードをオンにして、自分のユーザーIDもコピーしておきます。

Hermes側は、次のコマンドで登録から常駐まで済みます。

# Discordを選び、Botトークンと自分のユーザーIDを入力する
hermes gateway setup

# gatewayをサービスとして登録し、常駐させる（macOSはlaunchd）
hermes gateway install

# 動いているか確認する
hermes gateway status

入力した値は~/.hermes/.envにDISCORD_BOT_TOKENとDISCORD_ALLOWED_USERSとして保存されます。opencode goのAPIキーと同じファイルです。

macOSではhermes gateway installがlaunchdのサービスとして登録し、ログイン時に自動で起動します。plistを自分で書く必要はありません。常駐用のマシンはスリープを切っておきましょう。

反応するのはDISCORD_ALLOWED_USERSに登録したユーザーだけです。サーバーのチャンネルでは、初期設定だと@メンションしたときだけ返事をします。

メンションなしで話したいチャンネルは、DISCORD_FREE_RESPONSE_CHANNELSで指定できます。会話はDMやスレッドごとに別のセッションになるので、話題ごとにスレッドを立てれば文脈が混ざりません。

実際に組んでみて感じたメリットと妥協点

自宅のMac miniにHermesを常駐させ、2026年10月まで運用した率直な感想です。良いところだけ書いてもしょうがないので、嫌いな点もちゃんと並べます。

月10ドルの安心感がエージェント常駐を許してくれる

いちばん大きいのは、Claude Codeのトークンを消費せずに済むことです。雑用までClaude Codeに頼んでいると、本当に重い作業のときに枠が足りなくなります。

細かい用事をHermes（Go枠）に回すようになってから、Claude Codeは難しい作業に集中して使えるようになりました。

実際にHermesへ任せていたのは、次のような作業です。

• IT/AIニュース・ポイ活情報・はてなブックマークのホットエントリーを集め、Discordのチャンネルごとに通知する（launchdから一時期移したcronジョブ）
• 料理の写真を送って栄養バランスを分析させる（Goに含まれる視覚対応モデルを使うので追加料金なし）

どれも「自分でもできるが、毎日だと面倒」な作業です。定額の枠で回せたので、使うたびに料金を気にしなくて済みました。

モデル選びは上限とのバランスで妥協した

一方で、妥協している点もあります。

モデル選びは試行錯誤しました。DeepSeek V4 Flashから、コード生成の精度が明確に上がるV4 Proに切り替えてみたこともあります。ただ、最後はまたV4 Flashをメインに戻していました。

ただ正直に書くと、そのV4 Flashも、以前ほどのコスパの良さは感じなくなりました。

Goの料金表を見ると、2026年9月時点でV4 Flashの月間上限は$30でした。Kimi K2.7 Codeなどの$60と比べると、半分の枠しかありません。

さらにDeepSeekのモデルには時間帯による料金の差があり、平日の日本時間10〜13時と15〜19時はPeak料金です。この時間帯は、単価がOff-Peakの2倍です。

その後、V4 Flashは2026年10月時点でGoの一覧から外れ、後継のV4.1 Flashが月間上限$80で入っています。これからGoでDeepSeekを使うなら、V4.1 Flashから試すのがよいでしょう。

候補にはKimi K3も入れましたが、単価が高すぎて常用には向かないと判断しました。GoでもKimi K3の月間上限は$15と小さく、5時間あたりの目安は約110リクエストしかありません。

V4 Proも月間上限は$15なので、常駐させて回し続ける使い方には向きません。重い作業はGoの枠で粘らず、Claude Codeに回すのが私の運用でした。

私がopencode goとHermesをやめた理由

ここまでのとおり、opencode go×Hermesは月10ドルで常駐エージェントを持てる構成です。それでも私は、2026年10月にopencode goを解約しました。

月10ドルで常駐エージェントを持てる良さは、はっきりありました。毎日エージェントに頼む用事がある人には、今も成り立つ選択肢です。

Claude Codeに寄せたあとの実際の請求額は、Claude Codeの料金確認と日本円換算に書いています。

どんな人に向いている？導入判断のポイント

opencode go×Hermes構成が刺さるのは、次のような人だと思います。逆にハマらない人もいるので、正直に並べます。

• すでにClaude CodeやCursorを使っていて、サブ枠を増やしたい人
• AIエージェントを常駐させて遊びたい個人開発者
• 従量課金の青天井がストレスで、定額制に逃げたい人
• ターミナル・CLI操作にアレルギーがない人

逆に、IDE密着型の補完がメインの人や、最初の1本目のAIサブスクを選ぶ初心者には、おすすめしません。

前者はCursor、後者はClaude CodeかCopilotから入るほうが満足度が高いはずです。

私もメイン枠を捨てて乗り換えたわけではなく、サブ枠として使っていました。そのサブ枠の用事が減ったところで、解約しています。

よくある質問（FAQ）

opencode goとHermes連携について、よく聞かれる質問をまとめます。

Q1. opencode goのAPIキーは複数ツールで併用してよい？

A1. はい、ただし対象はコーディングエージェントです。Hermes・OpenCode本体・Claude Code・Codexなど、公式が動作確認しているクライアントなら同じキーを使い回せます。どこから使っても、消費するのは同じ枠です。汎用のHTTPライブラリを使った自作スクリプトから直接叩くのは避けましょう。公式の利用条件（独自のUser-Agentとセッションヘッダーの送信）から外れます。

Q2. Hermesはローカルマシンに常駐させる必要がある？

A2. 常駐は前提です。HermesはローカルPCか自前サーバーで動かす設計なので、起動しっぱなしにできる環境が必要です。家のミニPC・Raspberry Pi 5・VPSなどに置く運用が現実的で、私は自宅のMac miniに常駐させていました。

Q3. Goのモデルは Claude の代わりになる？

A3. 完全な代わりにはなりません。通知・要約のような定型の雑用ならGoのモデルで十分回りますが、込み入った設計判断や大きなリファクタはClaudeの上位モデルに回すほうが安心です。私も重い作業はClaude Codeに任せ、Hermesには日常の雑用を担当させていました。

Q4. 月10ドル枠でClaude Codeから乗り換えられる？

A4. 人にもよりますが、私は乗り換えではなく併用をおすすめします。Claude Codeを切って月10ドルのopencode goに寄せれば、固定費は下がります。ただ、難しい設計判断でSonnetクラスが必要になったら、Zenの従量課金（使った分だけ）で補うことになります。用途が偏っているなら乗り換えも成立しますが、まずは併用から試すのが安全です。

Q5. HermesからOpenCode（CLI）を呼び出して使える？

A5. 使えます。Hermesに標準で入っているopencodeスキルが、opencode runでOpenCode CLIにコーディング作業を任せます。HermesのLLMにopencode goを使う方法とは別の仕組みなので、両方を組み合わせることもできます。OpenCode CLI側もopencode goのモデルにすれば、同じ月10ドル枠の中で動きます。

Q6. 設定が動かないとき、どこを最初に疑えばいい？

A6. 設定が動かないときは、次の順番で確認してください。たいていの問題は、この4項目の確認で片付きます。

• Hermesで組み込みの「OpenCode Go」プロバイダを選んでいるか（Custom endpointになっていないか）
• Hermesがv0.21.6以降のバージョンか
• APIキーが~/.hermes/.envのOPENCODE_GO_API_KEYに入っているか
• モデル名が/v1/modelsの一覧と一致しているか（Hermesではopencode-go/は付けず、OpenCode本体では付ける）

まとめ：月10ドル枠を「常用ワーカー」として育てる

opencode goとHermes Agentの組み合わせは、月10ドルで自前のAIエージェント環境を組める、手軽な選択肢です。ただしコスパは、選ぶモデルと料金体系の変化に左右されます。

私自身、ニュース通知や食事の写真分析といった雑用をHermesに任せ、Claude Codeの枠は重い作業に回せるようになりました。その後、頼む用事が減ってClaude Codeで足りるようになり、2026年10月に解約しています。

大事なのは、すべてを1つのツールで完結させようとしないことです。

月10ドル枠は「常用ワーカー」、月20ドル超は「決戦兵器」と割り切ると、AIへの投資が一気に楽になります。

途中経過は、また書きます。