free-llm-api-resources

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AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

free-llm-api-resources 是一个精心整理的开源清单，专门收录了可通过 API 免费访问的大语言模型（LLM）推理资源。它主要解决了开发者和研究者在探索 AI 技术时面临的高昂算力成本与门槛问题，让用户无需预先支付费用或绑定信用卡，即可快速调用各类主流模型进行应用开发与测试。

这份资源非常适合软件开发者、AI 研究人员以及希望低成本构建智能应用的技术团队使用。其核心亮点在于严格筛选机制：仅收录合法合规的服务商，明确排除了通过逆向工程等手段获取的非正规渠道，确保用户使用的安全性与稳定性。清单涵盖了 OpenRouter、Google AI Studio、NVIDIA NIM、Groq、HuggingFace 等知名平台，不仅提供完全免费的额度，也包含部分提供试用积分的优质服务商。此外，它还详细列出了各服务的具体限制（如请求频率）及支持的模型列表（包括 Llama、Gemma、Qwen 等前沿模型），帮助用户根据项目需求精准选择。对于想要快速验证想法、原型开发或学习大模型应用的创作者而言，free-llm-api-resources 是一份实用且可靠的入门指南。

使用场景

一位独立开发者正在构建一个面向学生的 AI 编程辅导助手，需要在不增加运营成本的前提下集成多种大模型以提供代码生成与解释功能。

没有 free-llm-api-resources 时

高昂的试错成本：开发者需自行逐个注册 Google、Mistral、Groq 等平台，不仅耗时，还容易因信用卡预授权或隐性收费导致预算超支。
模型选择受限：受限于单一服务商的免费额度，无法灵活调用 Llama 3.3 70B 或 Qwen Coder 等特定优势模型，导致辅导回答质量不稳定。
维护风险高：难以实时掌握各平台免费策略的变动，一旦某个接口突然收费或停用，应用服务将面临中断风险。
合规隐患：在寻找免费资源时，可能误用非官方逆向工程接口，导致项目面临法律纠纷或被封禁。

使用 free-llm-api-resources 后

零成本快速接入：直接参考列表中经过验证的 OpenRouter、Google AI Studio 等正规渠道，几分钟内即可获取多个模型的免费 API 密钥并投入开发。
灵活调度最优模型：利用列表提供的丰富选项，针对代码生成调用 Qwen Coder，针对逻辑解释调用 Llama 3.3，显著提升辅导准确率而不增加支出。
稳定可持续运营：依托列表中明确标注的速率限制（如 OpenRouter 每日 50 次请求），合理设计降级策略，确保服务长期稳定运行。
安全合规保障：严格遵循列表“排除非合法服务”的原则，只采用官方认可的推理资源，彻底规避法律与封号风险。

free-llm-api-resources 让开发者能够以零成本、低风险的方式，灵活组合全球顶级开源模型，极大降低了 AI 应用的落地门槛。

运行环境要求

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes该工具并非本地运行的软件，而是一个免费 LLM API 资源列表。用户无需配置本地操作系统、GPU、内存或 Python 环境即可使用。其核心用途是提供各类云端 AI 服务（如 OpenRouter, Google AI Studio, Groq 等）的免费额度或试用信息。使用这些服务通常仅需通过 HTTP 请求调用 API，部分服务商可能要求手机号验证或受限于地域（如欧盟数据保护法规）。

python未说明

快速开始

免费的LLM API资源

这里列出了提供免费访问或API使用额度的各种服务，用于基于API的LLM调用。

[!注意]
请不要滥用这些服务，否则我们可能会失去它们。

[!警告]
此列表明确排除任何不合法的服务（例如逆向工程现有聊天机器人）。

免费提供商
提供试用额度的提供商

免费提供商

OpenRouter

限制：

20次请求/分钟
50次请求/天
通过10美元终身充值可达到每天最多1000次请求

所有模型共享同一配额。

Google AI Studio

在英国、瑞士、欧洲经济区和欧盟以外地区使用时，数据将被用于训练。

模型名称	模型限制
Gemini 3 Flash	每分钟25万 tokens 每天20次请求每分钟5次请求
Gemini 3.1 Flash-Lite	每分钟25万 tokens 每天500次请求每分钟15次请求
Gemini 2.5 Flash	每分钟25万 tokens 每天20次请求每分钟5次请求
Gemini 2.5 Flash-Lite	每分钟25万 tokens 每天20次请求每分钟10次请求
Gemini 3.1 Flash TTS	每分钟1万 tokens 每天10次请求每分钟3次请求
Gemini 2.5 Flash TTS	每分钟1万 tokens 每天10次请求每分钟3次请求
Gemini Robotics-ER 1.6	每分钟25万 tokens 每天20次请求每分钟5次请求
Gemini Robotics-ER 1.5	每分钟25万 tokens 每天20次请求每分钟10次请求
Gemma 3 27B 指令版	每分钟1.5万 tokens 每天1.44万次请求每分钟30次请求
Gemma 3 12B 指令版	每分钟1.5万 tokens 每天1.44万次请求每分钟30次请求
Gemma 3 4B 指令版	每分钟1.5万 tokens 每天1.44万次请求每分钟30次请求
Gemma 3 1B 指令版	每分钟1.5万 tokens 每天1.44万次请求每分钟30次请求

NVIDIA NIM

需要手机号验证。模型通常有上下文窗口限制。

限制： 每分钟40次请求

各种开源模型

Mistral (La Plateforme)

免费层级（实验计划）需要选择同意数据训练
需要手机号验证。

限制（按模型）： 每秒1次请求，每分钟50万个tokens，每月10亿个tokens

开放和专有Mistral模型

Mistral (Codestral)

目前可免费使用
基于月度订阅
需要手机号验证

限制： 每分钟30次请求，每天2000次请求

Codestral

HuggingFace 推理提供商

HuggingFace 无服务器推理仅限于小于10GB的模型。一些流行的模型即使超过10GB也受支持。

限制： $0.10/月的积分

各种在支持的提供商处提供的开源模型

Vercel AI Gateway

路由到各种支持的提供商。

限制： $5/月

OpenCode Zen

集成了精选模型的AI网关。

免费模型可能会使用数据进行优化。

Big Pickle Stealth
MiniMax M2.5 Free
Arcee Large Preview Free

Cerebras

模型名称	模型限制
gpt-oss-120b	每分钟30次请求每分钟60,000个token 每小时900次请求每小时1,000,000个token 每天14,400次请求每天1,000,000个token
Llama 3.1 8B	每分钟30次请求每分钟60,000个token 每小时900次请求每小时1,000,000个token 每天14,400次请求每天1,000,000个token

Groq

模型名称	模型限制
Allam 2 7B	每天7,000次请求每分钟6,000个token
Llama 3.1 8B	每天14,400次请求每分钟6,000个token
Llama 3.3 70B	每天1,000次请求每分钟12,000个token
Llama 4 Scout Instruct	每天1,000次请求每分钟30,000个token
Whisper Large v3	每分钟7,200秒音频每天2,000次请求
Whisper Large v3 Turbo	每分钟7,200秒音频每天2,000次请求
canopylabs/orpheus-arabic-saudi
canopylabs/orpheus-v1-english
groq/compound	每天250次请求每分钟70,000个token
groq/compound-mini	每天250次请求每分钟70,000个token
meta-llama/llama-prompt-guard-2-22m
meta-llama/llama-prompt-guard-2-86m
openai/gpt-oss-120b	每天1,000次请求每分钟8,000个token
openai/gpt-oss-20b	每天1,000次请求每分钟8,000个token
openai/gpt-oss-safeguard-20b	每天1,000次请求每分钟8,000个token
qwen/qwen3-32b	每天1,000次请求每分钟6,000个token

Cohere

限制：

每分钟20次请求
每月1,000次请求

所有模型共享一个共同的月度配额。

c4ai-aya-expanse-32b
c4ai-aya-vision-32b
command-a-03-2025
command-a-reasoning-08-2025
command-a-translate-08-2025
command-a-vision-07-2025
command-r-08-2024
command-r-plus-08-2024
command-r7b-12-2024
command-r7b-arabic-02-2025

GitHub Models

输入输出token限制极为严格。

限制： 取决于Copilot订阅层级（免费/Pro/Pro+/Business/Enterprise）

AI21 Jamba 1.5 Large
Codestral 25.01
Cohere Command A
Cohere Command R 08-2024
Cohere Command R+ 08-2024
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-V3-0324
Grok 3
Grok 3 Mini
Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct FP8
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct
Llama-3.3-70B-Instruct
MAI-DS-R1
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Ministral 3B
Mistral Medium 3 (25.05)
Mistral Small 3.1
OpenAI GPT-4.1
OpenAI GPT-4.1-mini
OpenAI GPT-4.1-nano
OpenAI GPT-4o
OpenAI GPT-4o mini
OpenAI Text Embedding 3 (large)
OpenAI Text Embedding 3 (small)
OpenAI gpt-5
OpenAI gpt-5-chat (preview)
OpenAI gpt-5-mini
OpenAI gpt-5-nano
OpenAI o1
OpenAI o1-mini
OpenAI o1-preview
OpenAI o3
OpenAI o3-mini
OpenAI o4-mini
Phi-4
Phi-4-mini-instruct
Phi-4-mini-reasoning
Phi-4-multimodal-instruct
Phi-4-reasoning

Cloudflare Workers AI

限制： 每天10,000个神经元

@cf/aisingapore/gemma-sea-lion-v4-27b-it
@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it
@cf/ibm-granite/granite-4.0-h-micro
@cf/moonshotai/kimi-k2.5
@cf/nvidia/nemotron-3-120b-a12b
@cf/openai/gpt-oss-120b
@cf/openai/gpt-oss-20b
@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
@cf/zai-org/glm-4.7-flash
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
Deepseek Coder 6.7B Base (AWQ)
Deepseek Coder 6.7B Instruct (AWQ)
Deepseek Math 7B Instruct
Discolm German 7B v1 (AWQ)
Falcom 7B Instruct
Gemma 2B Instruct (LoRA)
Gemma 3 12B Instruct
Gemma 7B Instruct
Gemma 7B Instruct (LoRA)
Hermes 2 Pro Mistral 7B
Llama 2 13B Chat (AWQ)
Llama 2 7B Chat (FP16)
Llama 2 7B Chat (INT8)
Llama 2 7B Chat (LoRA)
Llama 3 8B Instruct
Llama 3 8B Instruct (AWQ)
Llama 3.1 8B Instruct (AWQ)
Llama 3.1 8B Instruct (FP8)
Llama 3.2 11B Vision Instruct
Llama 3.2 1B Instruct
Llama 3.2 3B Instruct
Llama 3.3 70B Instruct (FP8)
Llama 4 Scout Instruct
Llama Guard 3 8B
Mistral 7B Instruct v0.1
Mistral 7B Instruct v0.1 (AWQ)
Mistral 7B Instruct v0.2
Mistral 7B Instruct v0.2 (LoRA)
Mistral Small 3.1 24B Instruct
Neural Chat 7B v3.1 (AWQ)
OpenChat 3.5 0106
OpenHermes 2.5 Mistral 7B (AWQ)
Phi-2
Qwen 1.5 0.5B Chat
Qwen 1.5 1.8B Chat
Qwen 1.5 14B Chat (AWQ)
Qwen 1.5 7B Chat (AWQ)
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Qwen QwQ 32B
SQLCoder 7B 2
Starling LM 7B Beta
TinyLlama 1.1B Chat v1.0
Una Cybertron 7B v2 (BF16)
Zephyr 7B Beta (AWQ)

提供试用额度的服务商

Fireworks

额度： $1

模型： 多种开源模型

Baseten

额度： $30

模型： 任何支持的模型 - 按计算时间付费

Nebius

额度： $1

模型： 多种开源模型

Novita

额度： $0.5，有效期1年

模型： 多种开源模型

AI21

额度： $10，有效期3个月

模型： Jamba系列模型

Upstage

额度： $10，有效期3个月

模型： Solar Pro/Mini

NLP Cloud

额度： $15

要求： 需验证手机号码

模型： 多种开源模型

阿里云国际版Model Studio

额度： 每模型100万token

模型： 多种开源及专有Qwen模型

Modal

额度： 注册时$5/月，添加支付方式后$30/月

模型： 任何支持的模型 - 按计算时间付费

Inference.net

额度： $1，回复邮件调查可得$25

模型： 多种开源模型

Hyperbolic

积分： $1

模型：

DeepSeek V3 0324
Llama 3.3 70B Instruct
deepseek-ai/deepseek-r1-0528
qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct

SambaNova Cloud

积分： 3个月$5

模型：

Llama 3.3 70B
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct
deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
google/gemma-3-12b-it
minimaxai/minimax-m2.5
openai/gpt-oss-120b

Scaleway 生成式 API

积分： 1,000,000个免费Token

模型：

BGE-Multilingual-Gemma2
Gemma 3 27B Instruct
Llama 3.3 70B Instruct
Pixtral 12B (2409)
Whisper Large v3
devstral-2-123b-instruct-2512
gpt-oss-120b
holo2-30b-a3b
mistral-small-3.2-24b-instruct-2506
qwen3-235b-a22b-instruct-2507
qwen3-coder-30b-a3b-instruct
qwen3-embedding-8b
qwen3.5-397b-a17b
voxtral-small-24b-2507

free-llm-api-resources 快速上手指南

本指南旨在帮助中国开发者快速了解并利用 free-llm-api-resources 列表中提供的免费或试用型 LLM API 服务。该项目本身是一个资源清单，无需安装特定软件包，核心步骤是注册服务商并获取 API Key。

环境准备

在使用列表中的任何服务前，请确保满足以下基础条件：

系统要求：任意支持现代浏览器和命令行工具（如 curl, Python, Node.js）的操作系统（Windows, macOS, Linux）。
前置依赖：
- 有效的电子邮箱（部分服务需要手机验证码，建议使用国际号码或支持接收短信的虚拟号）。
- 网络环境：由于大多数服务商（如 Google, OpenRouter, Groq, HuggingFace）的服务器位于海外，中国大陆用户通常需要配置科学上网环境或使用代理才能稳定访问控制台和 API 端点。
- 开发工具：推荐安装 Python 3.8+ 或 Node.js 18+ 用于测试 API 调用。
- API 客户端：推荐使用 Postman、Insomnia 或简单的代码脚本进行测试。

安装与注册步骤

由于这是一个资源列表而非单一软件，"安装"过程实为选择服务商并配置密钥的过程。

1. 选择服务商

根据需求从列表中选择一个提供商。对于国内开发者，推荐优先考虑以下对免费层级支持较好且文档清晰的服务：

OpenRouter: 聚合多种模型，提供统一的 API 接口。
Groq: 以极快的推理速度著称，提供免费额度。
Google AI Studio: 提供 Gemini 系列模型的免费额度。
HuggingFace Inference: 适合测试开源小模型。

2. 获取 API Key (以 OpenRouter 为例)

大多数服务流程类似，以下步骤以 OpenRouter 为例：

访问 OpenRouter 官网。
点击 "Sign In" 使用 GitHub 或 Google 账号登录。
进入 Keys 页面，点击 "Create Key" 生成一个新的 API Key。
重要：复制并保存该 Key（格式通常为 sk-or-v1-...），后续调用需用到。

注意：部分服务（如 NVIDIA NIM, Mistral）强制要求手机号验证，请根据页面提示完成。

3. 配置环境变量

在终端中设置环境变量，避免在代码中硬编码密钥：

# macOS / Linux
export OPENROUTER_API_KEY="你的_API_Key_在此"
export OPENROUTER_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"

# Windows (PowerShell)
$env:OPENROUTER_API_KEY="你的_API_Key_在此"
$env:OPENROUTER_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"

基本使用

以下示例展示如何通过 Python 调用免费模型。此处以调用 OpenRouter 上的免费 Llama 3.2 3B Instruct 模型为例。

前置准备

安装必要的 HTTP 请求库：

pip install requests

调用示例代码

创建一个名为 test_llm.py 的文件，填入以下内容：

import os
import requests
import json

# 配置信息
api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
base_url = os.getenv("OPENROUTER_BASE_URL", "https://openrouter.ai/api/v1")

# 选择免费模型 (参考 README 中的 Free Providers 列表)
# 例如: meta-llama/llama-3.2-3b-instruct:free
model_id = "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct:free"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json",
    # OpenRouter 特有头部，用于统计来源（可选）
    "HTTP-Referer": "https://your-site.com", 
    "X-Title": "My Free LLM App"
}

payload = {
    "model": model_id,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "你好，请用中文简单介绍什么是大型语言模型？"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 500
}

try:
    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers=headers,
        data=json.dumps(payload)
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        content = result['choices'][0]['message']['content']
        print("模型回复:", content)
    else:
        print(f"请求失败: {response.status_code}")
        print(response.text)
        
except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

运行测试

在终端执行：

python test_llm.py

如果配置正确且网络通畅，你将收到来自 LLM 的中文回复。

切换其他免费服务

若要使用 Groq 或 Google AI Studio，只需更改 base_url、headers 中的认证方式以及 model 名称即可。例如 Groq 的标准调用地址为 https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions，模型名可替换为 README 中列出的 llama-3.1-8b-instant 等免费型号。

温馨提示：请严格遵守各服务商的使用限制（Rate Limits），不要滥用免费资源，以免导致服务被封禁或列表失效。

常见问题

Together.ai 的免费模型链接出现 404 错误，如何解决？

Kluster.ai 给新用户的免费信用额度是多少？

如何判断一个 LLM API 服务是否真正免费？如果没有文档该怎么办？

Google Vertex AI 的 Gemini 模型现在还是免费的吗？

Groq API 中找不到 Allam 2 7B 模型，是被移除了吗？

Chutes.ai 的免费模型策略有什么变化？现在还有哪些免费额度？

Unify 还提供免费积分吗？

Mistral 新发布的 Devstral 2 模型可以免费使用吗？如何通过 API 调用？

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