• 太长不看
• 2026 年“免费大语言模型 API”的真正含义
• 2026 年免费大语言模型 API 提供商对比
• 永久免费套餐详解
• 提供试用额度的提供商
• 速率限制横向对比
• “免费”大语言模型 API 的隐藏成本
• 你应该使用哪个免费大语言模型 API？
• 快速上手：60 秒内完成你的第一个免费大语言模型 API 调用
• 免费额度用完后会发生什么

你正在开发一个副业项目或早期阶段的应用，还不想为 LLM 调用付费。你搜索“免费 LLM API”，结果涌现出几十个声称免费的服务。有些确实提供了真实价值。另一些则只给一点点试用额度，一个下午就用完了。还有少数服务会拿你的提示词去训练他们的下一代模型，且事先并未明确告知。

OpenRouter 在 60 多个 LLM 提供商之间路由流量，每月处理 100 万亿个模型 token。由于它位于这些提供商的前端，因此它路由到的模型与这些提供商提供的模型相同，包括速度最快、上下文最长的那些模型，这一点在你下面进行对比时值得留意。

太长不看

• 2026 年有 13 个平台提供可用的免费 LLM API 访问，其中包括多个用于文本推理的永久免费套餐。限制条件和权衡取舍差异显著。
• OpenRouter 是一个很好的起点，提供 20 多个免费模型、一个 API 密钥，且无需信用卡。
• 就原始速度而言，Groq 的 LPU 硬件运行 Llama 3.3 70B 的速度约为每秒 320 个模型 token（数据来源：Artificial Analysis）。就长上下文而言，Google AI Studio 和多个开源模型已达到 100 万模型 token。OpenRouter 同时路由到这两者，因此你可以通过一个密钥访问它们，也可以直接访问。
• 每个免费套餐都有隐藏成本。速率限制、数据训练选择加入、缩减的上下文窗口以及质量下降，都是这些套餐的固有特征。
• 尽早测试 2 到 3 个选项，并实施故障转移。这比任何单一端点都能省去更多麻烦。

2026 年“免费大语言模型 API”的真正含义

免费 LLM 访问分为三个截然不同的类别。“免费”这个词被随意使用，从而造成了混淆。

永久免费套餐让你无需信用卡或有效期即可无限期访问。你只需管理速率限制，无需操心其他事情。

试用额度是临时的营销优惠（1 到 30 美元），几周后过期，或者需要你绑定一张信用卡。它们适合一次性测试，不适合持续工作。

本地推理是指下载开源权重模型，并使用 Ollama 或 vLLM 等工具在自有设备上运行。设置完成后无需按 token 计费，但你需要自行承担硬件、电力和维护成本。

永久免费套餐（OpenRouter、Google AI Studio、Groq、Mistral、Cerebras）是你的最佳起点。试用额度适合一次性评估。本地推理则适合对隐私要求极高且拥有相应硬件的用户，可实现无限量使用。

免费大语言模型 API 提供商对比（2026）

本对比涵盖 13 个平台，包括永久免费套餐和试用额度两种类型，信息已对照 cheahjs/free-llm-api-resources 仓库（2026 年 3 月更新）及各提供商截至 2026 年 4 月的官方文档进行核实。

在下表中，RPM 指每分钟请求数，RPD 指每日上限，TPM 指每分钟处理的模型 token 吞吐量上限。

提供商	免费模型	RPM	RPD / 月度限制	上下文窗口	兼容 OpenAI	需要信用卡	数据用于训练
OpenRouter	20 余个（多提供商）	20	50/天（充值 10 美元后为 1,000/天）	最高 100 万	是	否	否
Google AI Studio	8 个 Gemini/Gemma 变体	5–15	20–1,500/天	最高 100 万	部分	否	是（欧盟/英国/欧洲经济区以外地区）
Groq	Llama 3.3 70B、Mixtral 及其他	30	1,000/天	128K	是	否	否
Mistral	Codestral、Mistral Small/Large	可变	约 10 亿 token/月	32K–256K	是	否	是（实验版）
Cerebras	Llama 3.3 70B 及其他	30	约 100 万 token/天	最高 100 万	是	否	否
Cloudflare Workers AI	20 余个模型	高	约 1 万神经元/天	2K–8K	部分	否	否
GitHub Models	GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama、Phi	15	150–1,000/天	8K–128K	是	否	否
Cohere	Command R+	10–20	约 100/天	128K	部分	否	否（仅限非商业用途）
Hugging Face	10 万+ 开源模型	可变	社区/速率限制	取决于模型	部分	否	否
NVIDIA NIM	Nemotron、Llama 变体	高	约 1,000/天	128K	部分	否	否
Chutes	多种开源模型	可变	社区版	取决于模型	是	否	否
SambaNova	Llama 3.1 405B	可变	5 美元试用额度	128K	是	是	否
Vercel AI Gateway	多提供商（自带密钥）	可变	取决于提供商	视情况而定	是	否	取决于后端

OpenRouter 在模型多样性和易用性方面处于领先地位，并且由于它能够路由到以下提供商，您可以通过同一个密钥获得 Groq 的速度或 1M 上下文窗口的模型。直接使用 Groq、Cerebras 或 Google AI Studio，您可以获得该提供商完整的原生免费套餐配额和 SDK 功能。没有一种单一设置能在所有方面都胜出，这就是为什么将路由器与一两个直接集成搭配使用通常是更具韧性的选择。

永久免费套餐详解

OpenRouter（多样性）。一个单一的 API 密钥和一个兼容 OpenAI 的端点，用于对来自不同模型族的 20 多个免费模型进行基准测试。当您想要测试多个提供商而无需管理单独账户时，可以使用它。

Google AI Studio（上下文）。处理长文本数据的强大选择。免费套餐在 Gemini Flash 上支持高达 100 万个 token 的上下文窗口，并且 Gemini 模型处理多模态输入（文本、图像、音频）。对于标准聊天任务部分兼容 OpenAI，但对于基于文件的 RAG 等高级功能，建议使用 Google 的原生 SDK。

Groq（速度）。专门的 LPU 硬件运行 Llama 3.3 70B，速度约为每秒 320 个 token（Artificial Analysis）。该 API 完全兼容 OpenAI，使其成为语音智能体、实时聊天和其他对延迟敏感的用户体验的绝佳选择。

Mistral（数量）。Experiment 套餐每月大约 10 亿个 token，是这里最慷慨的永久免费配额之一，但您必须选择同意数据训练才能使用它。

Cerebras（吞吐量）。在 Llama 3.3 70B 和其他模型上每天大约 100 万个 token。适用于需要数量且不牺牲速度的批量处理场景。

GitHub Models（前沿模型访问）。通过基于 Azure 的兼容 OpenAI 的端点，免费访问 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama 和 Phi。与 GitHub 账户绑定。包含一个基于浏览器的 Playground，用于在集成之前测试提示词。

Cloudflare Workers AI（边缘）。20 多个模型，拥有慷慨的请求预算，非常适合边缘部署的推理。上下文窗口比大多数替代方案要小。

Cohere（RAG）。Trial API 密钥上的 Command R+，每天限制大约 100 个请求，无需信用卡。严格用于非商业用途。

注意：免费套餐可能会使用你的提示词和回复来改进其产品。谷歌在欧盟/英国/欧洲经济区以外的地区对此政策表述得最为明确。

提供试用额度的提供商

提供试用额度的提供商会在需要付费前，提供 1 到 30 美元的评估预算，其中 DeepSeek 是个例外，它提供 1000 万个模型 token。这些是限时或限额的优惠。适用于一次性评估，无法用于持续的免费使用。

• Fireworks（1 美元额度）。足以在较小的模型上发起数千次请求。适合对 Fireworks 托管的 Llama 和 Mixtral 变体进行基准测试。注册时无需信用卡。
• Baseten（30 美元额度）。此列表中最慷慨的试用额度。足以端到端地构建一个小型应用原型。额度用完后需要提供信用卡信息。
• Nebius（1 美元额度）。额度有限，但足以测试其托管的开源权重模型系列。
• SambaNova（5 美元额度）。可访问 Llama 3.1 405B，这是通过任何免费套餐可用的最大开源权重模型之一。注册时需要信用卡。
• DeepSeek（1000 万个模型 token）。一项慷慨的基于模型 token 的试用。DeepSeek R1 在多步推理、数学问题求解和逻辑演绎方面表现出色，这使得它非常适合评估推理密集型工作负载。
• AI21（10 美元额度）。可试用 Jamba 系列。如果你特别需要 AI21 的混合 SSM-Transformer 架构，这会很有用。

试用额度最好被视为评估预算。在永久免费套餐上构建你的真实原型，并使用试用额度来比较你之后可能付费的特定模型。

速率限制对比

每分钟 20 次请求意味着每 3 秒一次请求。每天 1000 次请求大约相当于每小时 40 次。这些是你构建应用时面临的真实限制。

提供商	每分钟请求数	每日请求数	每分钟模型 token 数	最佳用途
Groq	30	1,000	高	实时应用、语音智能体
Cerebras	30	约相当于每天 100 万个模型 token	高	批处理、高吞吐量
Mistral（实验版）	可变	约每月 10 亿个模型 token	可变	编码工作负载、高用量
OpenRouter	20	50（充值 10 美元后可提升至 1000）	可变	实验、跨模型路由
GitHub Models	15	150–1,000	可变	前沿模型访问
Google AI Studio	5–15	20–1,500	可变	长上下文分析
Cohere	10–20	约 100	低	非商业用途的 RAG 原型开发
NVIDIA NIM	高	约 1,000	可变	NVIDIA 托管的推理服务
Cloudflare Workers AI	高	约 1 万个神经元/天	可变	边缘部署
Hugging Face	可变	社区速率限制	可变	开源模型探索

所有数据均根据 cheahjs/free-llm-api-resources（2026 年 3 月更新）及各提供商截至 2026 年 4 月的文档进行了核实。免费层的速率限制变化频繁；在正式采用前请核实当前数值。

Groq 和 Cerebras 在其免费层提供高吞吐量。Google AI Studio 在较低请求量下提供高达 100 万个 token 的上下文窗口。OpenRouter 用一个 API 密钥即可跨这些提供商使用，并支持故障转移。请根据您的瓶颈是每个提供商的配额、速度还是上下文来选择，并记住您可以混合使用直接访问和路由访问。

“免费”大语言模型 API 的隐藏成本

免费层并非真的免费。成本只是从你的钱包转移到了你的隐私、性能或可靠性上。有 4 个权衡因素最为重要。

数据训练选择加入是最大的隐私问题。除非你在欧盟、英国或欧洲经济区，否则 Google 会使用你的提示词来改进其模型。Mistral 的 Experiment 层要求你选择加入训练才能获得每月 10 亿 token 的配额。如果你处理的是专有代码、客户数据或任何机密信息，这些政策会带来合规风险，其后期补救成本远高于现在购买付费层的费用。

缩小的上下文窗口会让开发者措手不及。一些提供商在其免费端点上提供的上下文窗口比同一模型在付费计划中提供的要小，因此长对话会被截断，RAG 系统会丢失上下文，文档分析也可能中途失败。请检查你正在使用的特定免费端点的上下文长度，而不是该模型宣传的标称数值。

更低的量化级别则更为隐蔽。为了控制成本，一些平台在免费层提供量化后的模型权重（例如 8 位或 4 位），而不是全精度版本。较低的精度可能会降低复杂任务的输出质量，因此如果准确性很重要，请检查量化级别。OpenRouter 会列出每个端点的量化信息。

没有服务等级协议意味着零保障。免费套餐可能在没有预警的情况下收紧速率限制，在高峰时段增加延迟，或完全宕机且不提供任何补偿。这对个人项目可以接受，但对任何面向客户的应用来说风险很高。

IP 封锁和反滥用措施也很常见。许多平台会主动封锁 VPN、共享主机 IP 或数据中心 IP 段以防止滥用。如果你在特定环境下开发，可能会发现自己被锁定，直到升级或更换服务。

对于敏感工作，更安全的选择是采用明确声明不训练数据的服务（OpenRouter、Groq、Cerebras），或者使用 Ollama 在本地运行模型。

应该使用哪个免费的 LLM API？

没有普遍适用的最佳免费 LLM API。正确的选择取决于你当前的主要限制条件。

长文档分析或研究。Google AI Studio 在 Gemini Flash 上提供 100 万 token 的上下文窗口，可以处理整本书籍、大型代码库或长 PDF 文件，无需激进的分块处理，同时 Gemini 还支持多模态输入（图像和音频）。通过 OpenRouter 也可以使用免费的 100 万上下文模型（例如 Qwen3 Coder），因此你可以路由到该模型，而无需直接集成 Google。

速度关键型应用（语音、实时聊天）。Groq 专用的 LPU 硬件运行 Llama 3.3 70B 的速度约为每秒 320 个 token（Artificial Analysis 数据）。你可以直接调用 Groq，或通过 OpenRouter 路由到它。

编程助手和开发者工具。Mistral Codestral 的 Experiment 套餐提供每月 10 亿 token 的预算，针对代码生成和重构进行了优化。

复杂推理任务。通过 DeepSeek 试用额度使用的 DeepSeek R1 专为多步推理、数学问题求解和逻辑演绎而构建。

高吞吐量批量处理。Cerebras 每天提供大约 100 万 token，足以处理批量数据清洗、摘要和其他离线工作负载，这些任务在其他地方会触发速率限制。

用一个 API 密钥获得最多的模型种类。OpenRouter 通过单个兼容 OpenAI 的端点，为你提供来自多个提供商的 20 多个免费模型，并在单个提供商限流时自动故障转移。

生产级方案，具备故障转移能力。OpenRouter 充值 10 美元后，免费模型的每日请求上限将提升至 1000 次，并且当某个底层供应商出现性能下降时，系统会自动在多个供应商之间进行故障转移。

隐私优先或欧盟合规。Scaleway 提供欧洲托管服务，数据处理符合 GDPR 要求。或者你也可以通过 Ollama 在本地运行模型。

有几个注意事项值得坦诚说明。直接对接某个供应商，你可以获得该供应商完整的原生免费套餐配额以及供应商特定的 SDK 功能，例如 Google AI Studio 基于文件的 RAG 或 Mistral 更大的月度 token 配额。OpenRouter 也会路由到这些相同的供应商，因此其速度和上下文能力与它们相当，但其自身的免费套餐有独立的请求上限，并且使用统一端点，不会暴露所有原生功能。如果你的需求范围狭窄且明确，直接对接可能限制更少；如果你追求多样性、故障转移能力和单一集成方案，那么路由方案更胜一筹。

快速入门：60 秒内完成你的首次免费 LLM API 调用

本指南中的大多数服务都使用兼容 OpenAI 的 API，这意味着只需更换 base URL 和 API key，同一套代码就能在所有服务上运行。以下以 OpenRouter 为主要示例展示其模式。

使用 OpenRouter SDK（推荐）：

from openrouter import OpenRouter

client = OpenRouter()

response = client.chat.send(
    model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain rate limiting in one sentence."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

import { OpenRouter } from '@openrouter/sdk';

const openRouter = new OpenRouter();

const response = await openRouter.chat.send({
  model: 'meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain rate limiting in one sentence.' }],
  stream: false,
});

console.log(response.choices[0].message.content);

或通过更换 base URL 的 OpenAI SDK（适用于所有兼容 OpenAI 的供应商）：

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain rate limiting in one sentence."}]
  }'

使用 OpenRouter，你无需更换 base URL 即可访问不同的供应商。端点和 API key 保持不变，只需更改模型字符串即可路由到其他地方。要在 100 万上下文窗口的模型或不同的模型系列上运行相同的提示词，只需更换模型标识符（slug）：

# Llama 3.3 70B
model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free"

# Qwen3 Coder, 1M token context
model="qwen/qwen3-coder:free"

# OpenAI gpt-oss 120B
model="openai/gpt-oss-120b:free"

某些供应商在你直接调用时并未完全遵循 OpenAI API 架构。例如，Google 的 Gemini 模型提供高达 100 万 token 的上下文，但需要 Google 的原生 SDK 才能进行直接集成。OpenRouter 将这些差异标准化到同一个端点之后，因此同一套代码只需通过模型标识符即可访问它们。

免费额度用尽后会发生什么

你在下午 2 点达到了每日限制。你的应用停止响应。后续的过渡路径取决于你最初使用的是哪项服务。

OpenRouter。增加最低 10 美元的充值额度。这将使你在免费模型上的每日请求上限提升至 1000 次。OpenRouter 按提供商每 token 费率收费，外加 5.5% 的平台费用，且不额外加价，因此付费使用价格接近直接使用提供商的定价，同时保留了故障转移和单密钥的优势。

Google AI Studio。切换到 Gemini 按需付费定价；Flash 层级价格低廉，Google 的定价页面列出了当前的每 token 费率。

Groq。迁移至 Groq 的付费按需付费定价，这将在同一兼容 OpenAI 的端点上提高速率限制。切换前请查看当前的每 token 费率。

Mistral。实验层级（免费，需选择参与数据训练）将过渡到生产层级（付费，不进行数据训练），按标准每 token 费率收费。

最具弹性的配置方案会结合多种策略，而非依赖单一端点：

1. 通过故障转移实现标准化。在主备两个兼容 OpenAI 的提供商之间使用基础 URL 切换模式（例如，OpenRouter 为主，Groq 为备）。你的核心代码保持简洁，当遇到速率限制时，你的应用会自动切换端点。
2. 针对特殊能力进行路由。当任务需要极长的上下文窗口时，使用 Google AI Studio 的原生 SDK 将该请求发送过去。这样可以利用其 100 万 token 的上下文窗口，而无需让你的整个技术栈去适配非标准架构。
3. 小额充值保障稳定性。在 OpenRouter 或类似网关中存入 10 美元余额，以确保在高峰时段获得稳定、无节流的性能。
4. 将任务卸载到本地推理。随着工作负载增长，将后台批量处理或非实时任务转移到使用 Ollama 的本地模型上。

以下是一个实用的故障转移示例：

import os
from openai import OpenAI


def call_llm(prompt: str, max_tokens: int = 500):
    providers = [
        {
            "name": "OpenRouter",
            "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
            "key": os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY"),
            "model": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
        },
        {
            "name": "Groq",
            "base_url": "https://api.groq.com/openai/v1",
            "key": os.environ.get("GROQ_API_KEY"),
            "model": "llama-3.3-70b-versatile",
        },
    ]

    for provider in providers:
        if not provider["key"]:
            continue
        try:
            client = OpenAI(api_key=provider["key"], base_url=provider["base_url"])
            response = client.chat.completions.create(
                model=provider["model"],
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                max_tokens=max_tokens,
            )
            print(f"Success via {provider['name']}")
            return response
        except Exception as e:
            print(f"{provider['name']} failed: {e}")
            continue

    raise Exception("All providers failed")

最后做一个诚实的对比。如果你每月花费超过 50 美元，请根据你的实际用量，与直接使用提供商 API 的费用进行核算。聚合器提供了便利性和故障转移功能，而直接提供商在高用量时有时在原始成本上更具优势。