Claude Code от Anthropic умеет писать, отлаживать и разворачивать код автономно. За эту возможность просят от 20 до 200 долларов в месяц, да ещё и режут количество запросов каждые пять часов. Разработчики устали платить и искать обходные пути. Открытый агент Goose от Block делает почти ту же работу бесплатно и прямо на вашем компьютере.
Инженер Парт Сарин показал инструмент на стриме и коротко объяснил суть: «Ваши данные остаются с вами, и точка». Goose запускается локально, тянет открытые модели и умеет работать даже в самолёте, без интернета.
Что не так с ценой Claude Code
Anthropic даёт доступ к Claude Code только на платных тарифах. Pro за 17 долларов в месяц при годовой оплате (или 20 при месячной) разрешает всего 10-40 промптов каждые пять часов. При плотной работе лимит заканчивается за минуты. Тарифы Max за 100 и 200 долларов дают 50-200 и 200-800 промптов, плюс доступ к модели Claude 4.5 Opus.
В конце июля компания добавила недельные лимиты: 40-80 часов Sonnet 4 для Pro и 240-480 часов для Max за 200 долларов. Через пять месяцев раздражение не прошло. Дело в том, что «часы» тут не настоящие. Это лимиты по токенам, и они меняются от размера проекта, длины диалога и сложности кода. Независимый разбор показал: на деле это около 44 000 токенов для Pro и 220 000 для дорогого Max.
«Когда они говорят про 24-40 часов Opus 4, вы всё равно не понимаете, что именно получите».
- разработчик из разбора, разошедшегося по форумам
На Reddit часть людей упирается в дневной лимит за 30 минут работы. Другие просто отменяют подписку. Anthropic отвечает, что ограничения касаются меньше пяти процентов пользователей и тех, кто гоняет агента в фоне круглосуточно. Вот только про какие пять процентов речь - от всех клиентов или от подписчиков Max - компания не уточнила.
Как Block собрала бесплатного агента
Goose вышла из Block, платёжной компании Джека Дорси. Это «агент на вашей машине». Claude Code отправляет запросы на серверы Anthropic, а Goose крутится локально на скачанных открытых моделях, которые вы контролируете сами.
Главное отличие в том, что Goose не привязана к одному поставщику. Её подключают к Claude через API, к GPT-5 от OpenAI или к Gemini от Google. Можно направить запросы через Groq и OpenRouter, а можно вообще обойтись без облака и запустить модель в Ollama на своём железе.
🔥 Что это даёт
Одна и та же обвязка работает с любой моделью. Вы меняете поставщика, когда появляется вариант дешевле или точнее, и не переписываете привычный процесс. Локальный запуск убирает подписку, лимиты и отправку кода на чужие серверы.
Агент работает из командной строки или как приложение с окном. Он собирает проекты с нуля, пишет и запускает код, ищет причины сбоев, ведёт задачи по нескольким файлам и дёргает внешние API без постоянного присмотра. Всё это через вызов инструментов: модель не просто описывает действие, а выполняет его - создаёт файл, прогоняет тесты, проверяет статус пул-реквеста на GitHub.
Ещё Goose дружит с Model Context Protocol, общим стандартом для подключения агентов к сервисам. Через MCP она достаёт данные из баз, поисковиков, файловой системы и сторонних API.
Проект растёт быстро: больше 26 100 звёзд на GitHub, 362 участника и 102 релиза с момента запуска. Версия 1.20.1 вышла 19 января 2026 года - темп как у коммерческих продуктов.
Что нужно, чтобы запустить всё это самому
Установка состоит из трёх частей: сама Goose, Ollama для локального запуска моделей и подходящая модель. Ollama скачивают с ollama.com, потом одной командой ollama run qwen2.5 тянут модель с сильной поддержкой инструментов. Дальше ставят Goose - есть сборки для macOS, Windows и Linux. В настройках приложения выбирают провайдера Ollama, проверяют адрес http://localhost:11434 и жмут подтверждение. В консольной версии то же самое делают через goose configure.
По железу Block советует отталкиваться от 32 гигабайт оперативной памяти для крупных моделей. Для компактных вариантов Qwen 2.5 хватит и 16 гигабайт. Сарин прямо говорит: «Не нужно гонять самые большие модели, чтобы получить отличный результат». Начать проще с модели поменьше, а масштаб добавить, когда станет ясно, где именно упираетесь.
Где Goose проигрывает
Полноценной заменой Claude Code инструмент не станет, и это важно понимать до того, как вы перенесёте на него рабочий процесс. Флагманская Claude 4.5 Opus по-прежнему точнее на сложном коде. Один разработчик описал разницу так: «Когда я говорю сделать современно, Opus понимает, что я имею в виду. Другие модели выдают Bootstrap образца 2015 года».
Контекст тоже разный. Claude Sonnet 4.5 через API держит до миллиона токенов и загружает целые крупные проекты без нарезки. Локальные модели по умолчанию ограничены 4 096 или 8 192 токенами, длинный контекст настраивается, но стоит памяти и скорости. Облачные сервисы считают на серверном железе под инференс, локальные модели на ноутбуке отвечают медленнее - на итеративной работе это чувствуется. Плюс у Anthropic отточены кэширование промптов и структурный вывод, а Goose живёт на вклад сообщества.
Для предпринимателей во Владивостоке и на Дальнем Востоке расклад практичный. Локальные нейросети снимают привязку к вендору, лимитам и курсу. Автоматизация с ИИ перестаёт быть вопросом подписки на чужой сервис и становится вопросом собственной инженерной команды. Там, где данные клиентов не должны уходить наружу, это не роскошь, а рабочее требование.
Рынок AI-кодинга меняется на глазах. Модели Kimi K2 от Moonshot AI и GLM 4.5 от z.ai уже подходят вплотную к уровню Claude Sonnet 4 и при этом доступны свободно. Если темп сохранится, надбавка за качество, которая держит цену Claude Code, начнёт таять. Тогда Anthropic придётся конкурировать функциями и удобством, а не только силой модели.
Уже сейчас 200-долларовый продукт получил бесплатного конкурента с сопоставимой базовой функциональностью. Goose требует настройки и железа, которого нет у каждого. Но для растущего круга разработчиков эти компромиссы выглядят разумной ценой за инструмент, который принадлежит им самим. Скачать Goose можно на github.com/block/goose, Ollama - на ollama.com. Оба проекта бесплатные и открытые.