Setup de AI Coding 100% Gratis: Do Zero

Tudo gratis e possivel

Galera, vou ser sincero: em 2024 voce precisava pagar R$100+ por mes pra ter uma experiencia decente de AI coding. Em 2026, nao mais. As ferramentas open source evoluiram tanto que da pra montar um setup profissional sem gastar um centavo. Nao to falando de solucao meia-boca — to falando de autocomplete, chat com contexto do projeto, edicao assistida e coding via terminal. Tudo funcionando junto.

O segredo e combinar as ferramentas certas. Cada uma faz uma parte do trabalho. VS Code e o editor. Continue.dev transforma ele num IDE com IA. Ollama roda modelos localmente. E OpenCode da o poder de coding via terminal quando voce precisa de algo mais pesado. Juntas, elas cobrem tudo que um Cursor ou Copilot oferecem.

Esse tutorial e mao na massa do inicio ao fim. Em 15 minutos voce vai ter tudo instalado. Em 30, vai ter um projeto criado com ajuda da IA. Bora.

Passo 1: VS Code

Se voce ja tem o VS Code instalado, pula pro passo 2. Se nao tem, vai em code.visualstudio.com e baixa. Instala. Abre. E isso. Nao precisa de extensao nenhuma por enquanto — vamos adicionar conforme avancamos.

Uma coisa que vale configurar logo: o terminal integrado. Aperta Ctrl+` (crase) pra abrir o terminal dentro do VS Code. Todo o resto do tutorial vai usar esse terminal. Se voce ta no Mac, recomendo trocar o shell padrao pra zsh (que ja vem no Mac) ou usar o terminal que voce preferir.

# Verificar se VS Code ta instalado
code --version

# Se nao tiver, instalar via brew (Mac)
brew install --cask visual-studio-code

# Linux (Ubuntu/Debian)
sudo snap install code --classic

# Windows: baixe em code.visualstudio.com

Passo 2: Ollama

Ollama e o motor que vai rodar os modelos de IA na sua maquina. Sem ele, voce depende de API paga. Com ele, tudo roda local, offline e gratis.

# Setup completo do Ollama
brew install ollama                    # ou curl no Linux
ollama pull qwen2.5-coder:7b           # modelo pra coding (5GB)
ollama pull codegemma:7b               # modelo pra autocomplete (5GB)

# Testar
ollama run qwen2.5-coder:7b "Crie uma funcao TypeScript que valida email"

# Ver modelos instalados
ollama list

Se o download estiver lento, paciencia — so precisa baixar uma vez. Depois fica no cache local. E se voce so tem 8GB de RAM, fique so com o qwen2.5-coder:7b por enquanto. Um modelo bom e melhor que dois rodando sem RAM suficiente.

Passo 3: Continue.dev + OpenCode

Agora vamos instalar as duas ferramentas que vao usar os modelos do Ollama: Continue.dev no VS Code e OpenCode no terminal.

Continue.dev (VS Code)

Abre o VS Code, vai em Extensions (Ctrl+Shift+X), busca Continue e instala. Depois de instalar, um icone novo aparece na sidebar. Clica nele e abre a configuracao.

// ~/.continue/config.json
// Configuracao pra usar Ollama local
{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen Coder Local",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:7b"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "CodeGemma Local",
    "provider": "ollama",
    "model": "codegemma:7b"
  }
}

Pronto. Agora quando voce digitar codigo no VS Code, o Continue.dev vai sugerir autocomplete usando o CodeGemma local. E no chat da sidebar, voce pode perguntar coisas e ele usa o Qwen Coder. Tudo local, tudo gratis.

OpenCode (Terminal)

# Instalar OpenCode
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

# Configurar pra usar Ollama local
opencode config set provider ollama
opencode config set model qwen2.5-coder:7b

# Testar
cd meu-projeto && opencode
# Digita: "Liste os arquivos desse projeto e explique a estrutura"

OpenCode e pra quando voce quer pedir coisas mais complexas: refatorar um arquivo inteiro, criar um componente novo, debugar um erro. A interface TUI dele e mais poderosa que o chat do Continue.dev pra essas tarefas.

Passo 4: Primeiro projeto

Tudo instalado? Vamos criar um projeto de verdade usando as ferramentas. Nada de hello world — vamos fazer uma API REST simples com Next.js que a IA vai ajudar a construir.

# Criar projeto Next.js
npx create-next-app@latest meu-app-ia --typescript --tailwind --app
cd meu-app-ia

# Abrir no VS Code
code .

# Inicializar git
git init && git add . && git commit -m "Initial commit"

Agora abre o terminal integrado do VS Code (Ctrl+`) e roda opencode. Pede pra ele:

# No OpenCode, dentro do projeto:
> Crie uma API route em /api/tasks que suporte GET (listar) e POST (criar).
> Use um array em memoria como banco de dados temporario.
> Adicione validacao basica no POST.

# OpenCode vai gerar o arquivo src/app/api/tasks/route.ts
# Revise o diff, aceite as mudancas

# Proximo pedido:
> Crie um componente React em src/components/TaskList.tsx que
> busca as tasks da API e exibe numa lista. Use fetch e useState.

Percebe o workflow? Voce descreve o que quer, o OpenCode gera o codigo, voce revisa e aceita. Enquanto isso, o Continue.dev no VS Code ta sugerindo autocomplete quando voce faz ajustes manuais. As duas ferramentas se complementam perfeitamente.

# Rodar o projeto
npm run dev

# Abrir no browser
# http://localhost:3000

# Testar a API
curl http://localhost:3000/api/tasks
curl -X POST http://localhost:3000/api/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "Minha primeira task com IA"}'

# Commitar
git add . && git commit -m "Add tasks API and TaskList component"

Voce acabou de criar um projeto funcional com ajuda de IA sem gastar nenhum centavo. O modelo rodou na sua maquina, as ferramentas sao open source e o codigo e seu. Esse e o poder do setup gratis em 2026.

Otimizando o workflow

O setup basico ja funciona bem, mas tem ajustes que deixam tudo mais fluido no dia a dia. Aqui vao as otimizacoes que eu uso.

Se voce quiser subir o nivel sem gastar, crie uma conta no OpenRouter e pegue os creditos gratis. Com isso voce pode usar Claude Haiku ou GPT-4o Mini pra tarefas onde o modelo local nao resolve tao bem. A estrategia hibrida (local pra coisas simples, cloud gratis pra coisas medias) e a melhor de todas.

Outra dica: nao tente usar o modelo mais potente pra tudo. Autocomplete precisa ser rapido — entao use o modelo menor e mais rapido. Chat e refatoracao precisa ser inteligente — entao use o modelo maior. Essa separacao faz toda a diferenca na experiencia.