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免费LLM API资源库实测笔记26个白嫖渠道零成本接入大模型接口【免费下载链接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources阿哲要给学生会的活动做一个自动答疑的AI助手预算为零。他被各家大模型API的价目表劝退之后有人给他丢来了 free-llm-api-resources——一个专门整理免费LLM API资源的开源项目里面躺着二十多个提供免费接口或试用额度的平台。三天后他的demo跑通了一分钱没花。这篇文章把阿哲这三天走过的路重新讲一遍哪些渠道真的能白嫖、额度长什么样、怎么选、怎么避坑。你要是也准备不花钱接大模型看完应该能少走一半弯路。想白嫖大模型接口大多数人卡在哪四个地方先说结论不是免费资源少而是信息太碎、判断没抓手。我观察到的典型卡点有四个。第一不知道去哪儿找。各家厂商的免费策略散落在各自的官方文档里有的藏在定价页最底部有的要靠翻社区帖子才知道。没人做汇总你就要在几十个网站之间来回横跳。第二默认免费模型很烂。这是最大的误解。免费层跑的大多不是玩具模型——OpenRouter上有 Llama 3.3 70B、Hermes 3 405BGroq 和 Cerebras 上能跑到 gpt-oss-120b这些都是正经的大参数模型做对话、摘要、代码补全完全够用。第三眼里只装得下一两个大厂。很多人以为只有 OpenAI 或某一家国内厂商能调大模型压根不知道生态里有二十多个平台在做免费引流。需求一旦超出那一家平台的免费额度就直接放弃了。第四被注册流程吓退。想到要绑信用卡、收验证码就烦。实际上绝大多数免费层连信用卡都不用顶多是邮箱验证加个手机号。这四关其实都有解关键是先有一套判断方法再动手。免费LLM API怎么选额度四看原则五分钟建立自己的判断标准面对二十多个平台挨个试错是不现实的。我自己用的是额度四看任何平台只看四件事就能判断它值不值得注册。一看门槛。要不要信用卡要不要手机验证要不要勾选同意数据用于训练门槛决定你要付出什么代价。比如 NVIDIA NIM 和 Mistral 都要手机号验证Mistral 的免费实验计划还要求同意数据训练接受不了就换一家。二看节奏。额度是按分钟、按天、按 token 还是按月给的这决定了它能支撑什么样的场景。OpenRouter 一天50次适合日常测试Groq 的 Llama 3.1 8B 一天14,400次就适合反复调试而 Mistral 每月10亿 token 的额度适合做持续运行的批量任务。三看时效。是长期免费还是试用额度试用额度多久过期完全免费层和试用层要分开管理免得项目上线第二天发现额度清零。四看模型。它放行哪些模型覆盖不覆盖你的任务类型——对话、代码、语音、翻译、多模态。比如想识别语音Groq 和 Scaleway 都提供 Whisper 系列。用这套方法把项目 README 里的厂商过一遍会得到下面两张表。先看完全免费层平台额度形状需要留意的点OpenRouter20次/分钟50次/天累计充值$10可把日额度提到1000次Google AI StudioGemini Flash 系列约250K tokens/分钟部分区域数据会被用于训练NVIDIA NIM40次/分钟需手机验证模型上下文普遍偏短Mistral La Plateforme每模型1次/秒每月10亿token免费计划需同意数据训练HuggingFace每月$0.1信用额度serverless 推理只放行10GB以下模型GroqLlama 3.1 8B 每天14,400次另有 Whisper 语音识别Cerebras每天14,400次、100万token/天gpt-oss-120b 等两款主打Cloudflare Workers AI每天10,000 neurons模型多还带 LoRA 微调版Cohere20次/分钟每月1,000次全家桶模型共享月额度GitHub Models随 Copilot 订阅等级浮动输入输出 token 限制极严再看试用额度层适合短期验证和评估平台赠额备注Baseten$30按算力时长计费NLP Cloud$15需手机验证AI21$103个月Jamba 系列Upstage$103个月Solar Pro/MiniSambaNova$53个月DeepSeek、Llama 3.3 等Modal$5/月加支付方式升$30/月按算力时长Fireworks、Nebius、Hyperbolic各$1多种开源模型Inference.net$1回复邮件问卷再送$25多种开源模型Novita$0.5有效期一年适合注册即用的场景阿里云国际 Model Studio每个模型100万tokenQwen 全家族Scaleway100万token含语音、嵌入类模型跟着阿哲走一遍从克隆仓库到跑通第一个免费接口有了判断标准接下来看阿哲是怎么落地的。他的需求很明确社团活动的AI答疑助手要对话、要快、不能花钱。他做的第一件事是拿到这份清单本身。在终端里执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt装完依赖后他先读了仓库根目录的 README.md——注意这个文件不是手写的而是由src/pull_available_models.py这个脚本自动生成的。也就是说模型列表和额度信息随时可以被刷新不是一份躺在角落的过期资料。他遇到的第一个坎是额度用太快。他先选了 OpenRouter 跑 Llama 3.3 70B效果不错但一天50次的额度半天就见了底。这时候额度四看里的看节奏发挥了作用他把主对话切到 GroqLlama 3.1 8B 一天14,400次足够他反复调提示词OpenRouter 留作备用只在大模型推理时用。第二个坎是一个平台不够用。他的答疑助手需要读一段上百页的活动策划文档普通对话模型的上下文吃不下。翻表后发现 Google AI Studio 的 Gemini Flash 系列给了250K tokens/分钟的吞吐他顺手把长文本解析也接了过去。第三个坎是信息会不会过期。他担心自己抄的额度数字下个月就变了于是运行了项目自带的刷新脚本python src/pull_available_models.py跑完他才知道这个脚本会去各平台拉取最新模型清单重新生成 README顺带更新src/data.py里的模型映射表。以后每次动手前先跑一遍手上永远是新鲜数据。最后一步是钥匙管理。他给每个平台建了环境变量export OPENROUTER_API_KEY...这类写法把密钥和代码彻底分开脚本本身也支持通过.env文件加载配置。白嫖路上的反面教材这些坑一次都别踩阿哲能三天跑通一部分原因是提前看到了别人踩过的坑。我把这些坑总结成四类都是真金白银换来的教训。坑一把免费服务往死里用。项目 README 顶部就有一句警告——请勿滥用这些服务否则我们可能会失去它们。免费额度不是漏洞是厂商用来拉新和收集反馈的成本投入。有人写循环脚本每小时刷满额度结果平台收紧规则最后是所有人一起买单。合理用量是对资源库最好的维护。坑二忽略数据训练条款。这不是小事Google AI Studio 在英国、中国、瑞士及欧盟以外地区使用时数据会被用于模型训练Mistral 的免费计划更是明摆着要你勾选同意数据训练。往免费层里塞用户隐私、商业机密等于把家底交给别人。敏感数据永远走付费通道或本地模型。坑三把免费理解成无限。GitHub Models 的输入输出 token 限制严格到让人怀疑人生HuggingFace 的 serverless 推理只放行10GB以下的模型更大的模型得自己想办法。每家的免费都是带形状的先看形状再谈用法。坑四单点依赖。只抱一个平台的大腿它维护一次、限流一次你的应用就跟着停摆。阿哲最后手里常备三个平台哪个不稳就切哪个这是免费方案的核心生存法则。新手高频问答免费大模型API接口的六个疑问问需要信用卡吗完全免费层基本不需要多数只要邮箱验证部分平台加个手机号。只有 Modal 这类加支付方式才送更高额度的才涉及银行卡可加可不加。问想识别语音或做翻译哪家合适Groq 提供 Whisper Large v3 系列Scaleway 也有 Whisper Large v3还额外放了翻译类和多语言嵌入模型按任务查表就行。问跑更新脚本需要API key吗部分数据源需要比如 Groq 的语音模型额度要靠真实请求探测脚本里读的是环境变量。只想看最新清单的话直接看生成好的 README 即可。问免费额度会被收回吗会而且经常发生。厂商调整定价、收紧额度、下架模型都是常态这正是src/pull_available_models.py存在的意义——定期刷新别靠记忆。问免费层能用于商业项目吗看各家条款不少平台允许但要先确认数据训练条款和额度是否撑得住生产流量。稳妥做法是先做原型验证上线再切付费。问这么多平台的 key 怎么管统一放环境变量或.env文件脚本已内置加载逻辑代码里不出现明文密钥即可。现在就做第一步克隆仓库跑一次更新脚本方法讲再多不如动手十分钟。现在唯一值得做的第一步就是把这套资源拉下来、装好依赖、跑一次刷新git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt python src/pull_available_models.py为什么是现在因为免费额度是时效性最强的资源——今天还能用的额度下个月可能就没了今天新上线的模型明天可能就被加进清单。这份仓库本来就是社区持续维护的活文档你越早拿到手越早用它去试错、去验证想法成本就越低。阿哲用三天白嫖了一个demo你不需要三天——读一遍清单选一个平台半小时就能发出你的第一个免费请求。剩下的交给好奇心。【免费下载链接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 免费LLM API资源库实测笔记：26个白嫖渠道，零成本接入大模型接口
免费LLM API资源库实测笔记26个白嫖渠道零成本接入大模型接口【免费下载链接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources阿哲要给学生会的活动做一个自动答疑的AI助手预算为零。他被各家大模型API的价目表劝退之后有人给他丢来了 free-llm-api-resources——一个专门整理免费LLM API资源的开源项目里面躺着二十多个提供免费接口或试用额度的平台。三天后他的demo跑通了一分钱没花。这篇文章把阿哲这三天走过的路重新讲一遍哪些渠道真的能白嫖、额度长什么样、怎么选、怎么避坑。你要是也准备不花钱接大模型看完应该能少走一半弯路。想白嫖大模型接口大多数人卡在哪四个地方先说结论不是免费资源少而是信息太碎、判断没抓手。我观察到的典型卡点有四个。第一不知道去哪儿找。各家厂商的免费策略散落在各自的官方文档里有的藏在定价页最底部有的要靠翻社区帖子才知道。没人做汇总你就要在几十个网站之间来回横跳。第二默认免费模型很烂。这是最大的误解。免费层跑的大多不是玩具模型——OpenRouter上有 Llama 3.3 70B、Hermes 3 405BGroq 和 Cerebras 上能跑到 gpt-oss-120b这些都是正经的大参数模型做对话、摘要、代码补全完全够用。第三眼里只装得下一两个大厂。很多人以为只有 OpenAI 或某一家国内厂商能调大模型压根不知道生态里有二十多个平台在做免费引流。需求一旦超出那一家平台的免费额度就直接放弃了。第四被注册流程吓退。想到要绑信用卡、收验证码就烦。实际上绝大多数免费层连信用卡都不用顶多是邮箱验证加个手机号。这四关其实都有解关键是先有一套判断方法再动手。免费LLM API怎么选额度四看原则五分钟建立自己的判断标准面对二十多个平台挨个试错是不现实的。我自己用的是额度四看任何平台只看四件事就能判断它值不值得注册。一看门槛。要不要信用卡要不要手机验证要不要勾选同意数据用于训练门槛决定你要付出什么代价。比如 NVIDIA NIM 和 Mistral 都要手机号验证Mistral 的免费实验计划还要求同意数据训练接受不了就换一家。二看节奏。额度是按分钟、按天、按 token 还是按月给的这决定了它能支撑什么样的场景。OpenRouter 一天50次适合日常测试Groq 的 Llama 3.1 8B 一天14,400次就适合反复调试而 Mistral 每月10亿 token 的额度适合做持续运行的批量任务。三看时效。是长期免费还是试用额度试用额度多久过期完全免费层和试用层要分开管理免得项目上线第二天发现额度清零。四看模型。它放行哪些模型覆盖不覆盖你的任务类型——对话、代码、语音、翻译、多模态。比如想识别语音Groq 和 Scaleway 都提供 Whisper 系列。用这套方法把项目 README 里的厂商过一遍会得到下面两张表。先看完全免费层平台额度形状需要留意的点OpenRouter20次/分钟50次/天累计充值$10可把日额度提到1000次Google AI StudioGemini Flash 系列约250K tokens/分钟部分区域数据会被用于训练NVIDIA NIM40次/分钟需手机验证模型上下文普遍偏短Mistral La Plateforme每模型1次/秒每月10亿token免费计划需同意数据训练HuggingFace每月$0.1信用额度serverless 推理只放行10GB以下模型GroqLlama 3.1 8B 每天14,400次另有 Whisper 语音识别Cerebras每天14,400次、100万token/天gpt-oss-120b 等两款主打Cloudflare Workers AI每天10,000 neurons模型多还带 LoRA 微调版Cohere20次/分钟每月1,000次全家桶模型共享月额度GitHub Models随 Copilot 订阅等级浮动输入输出 token 限制极严再看试用额度层适合短期验证和评估平台赠额备注Baseten$30按算力时长计费NLP Cloud$15需手机验证AI21$103个月Jamba 系列Upstage$103个月Solar Pro/MiniSambaNova$53个月DeepSeek、Llama 3.3 等Modal$5/月加支付方式升$30/月按算力时长Fireworks、Nebius、Hyperbolic各$1多种开源模型Inference.net$1回复邮件问卷再送$25多种开源模型Novita$0.5有效期一年适合注册即用的场景阿里云国际 Model Studio每个模型100万tokenQwen 全家族Scaleway100万token含语音、嵌入类模型跟着阿哲走一遍从克隆仓库到跑通第一个免费接口有了判断标准接下来看阿哲是怎么落地的。他的需求很明确社团活动的AI答疑助手要对话、要快、不能花钱。他做的第一件事是拿到这份清单本身。在终端里执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt装完依赖后他先读了仓库根目录的 README.md——注意这个文件不是手写的而是由src/pull_available_models.py这个脚本自动生成的。也就是说模型列表和额度信息随时可以被刷新不是一份躺在角落的过期资料。他遇到的第一个坎是额度用太快。他先选了 OpenRouter 跑 Llama 3.3 70B效果不错但一天50次的额度半天就见了底。这时候额度四看里的看节奏发挥了作用他把主对话切到 GroqLlama 3.1 8B 一天14,400次足够他反复调提示词OpenRouter 留作备用只在大模型推理时用。第二个坎是一个平台不够用。他的答疑助手需要读一段上百页的活动策划文档普通对话模型的上下文吃不下。翻表后发现 Google AI Studio 的 Gemini Flash 系列给了250K tokens/分钟的吞吐他顺手把长文本解析也接了过去。第三个坎是信息会不会过期。他担心自己抄的额度数字下个月就变了于是运行了项目自带的刷新脚本python src/pull_available_models.py跑完他才知道这个脚本会去各平台拉取最新模型清单重新生成 README顺带更新src/data.py里的模型映射表。以后每次动手前先跑一遍手上永远是新鲜数据。最后一步是钥匙管理。他给每个平台建了环境变量export OPENROUTER_API_KEY...这类写法把密钥和代码彻底分开脚本本身也支持通过.env文件加载配置。白嫖路上的反面教材这些坑一次都别踩阿哲能三天跑通一部分原因是提前看到了别人踩过的坑。我把这些坑总结成四类都是真金白银换来的教训。坑一把免费服务往死里用。项目 README 顶部就有一句警告——请勿滥用这些服务否则我们可能会失去它们。免费额度不是漏洞是厂商用来拉新和收集反馈的成本投入。有人写循环脚本每小时刷满额度结果平台收紧规则最后是所有人一起买单。合理用量是对资源库最好的维护。坑二忽略数据训练条款。这不是小事Google AI Studio 在英国、中国、瑞士及欧盟以外地区使用时数据会被用于模型训练Mistral 的免费计划更是明摆着要你勾选同意数据训练。往免费层里塞用户隐私、商业机密等于把家底交给别人。敏感数据永远走付费通道或本地模型。坑三把免费理解成无限。GitHub Models 的输入输出 token 限制严格到让人怀疑人生HuggingFace 的 serverless 推理只放行10GB以下的模型更大的模型得自己想办法。每家的免费都是带形状的先看形状再谈用法。坑四单点依赖。只抱一个平台的大腿它维护一次、限流一次你的应用就跟着停摆。阿哲最后手里常备三个平台哪个不稳就切哪个这是免费方案的核心生存法则。新手高频问答免费大模型API接口的六个疑问问需要信用卡吗完全免费层基本不需要多数只要邮箱验证部分平台加个手机号。只有 Modal 这类加支付方式才送更高额度的才涉及银行卡可加可不加。问想识别语音或做翻译哪家合适Groq 提供 Whisper Large v3 系列Scaleway 也有 Whisper Large v3还额外放了翻译类和多语言嵌入模型按任务查表就行。问跑更新脚本需要API key吗部分数据源需要比如 Groq 的语音模型额度要靠真实请求探测脚本里读的是环境变量。只想看最新清单的话直接看生成好的 README 即可。问免费额度会被收回吗会而且经常发生。厂商调整定价、收紧额度、下架模型都是常态这正是src/pull_available_models.py存在的意义——定期刷新别靠记忆。问免费层能用于商业项目吗看各家条款不少平台允许但要先确认数据训练条款和额度是否撑得住生产流量。稳妥做法是先做原型验证上线再切付费。问这么多平台的 key 怎么管统一放环境变量或.env文件脚本已内置加载逻辑代码里不出现明文密钥即可。现在就做第一步克隆仓库跑一次更新脚本方法讲再多不如动手十分钟。现在唯一值得做的第一步就是把这套资源拉下来、装好依赖、跑一次刷新git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt python src/pull_available_models.py为什么是现在因为免费额度是时效性最强的资源——今天还能用的额度下个月可能就没了今天新上线的模型明天可能就被加进清单。这份仓库本来就是社区持续维护的活文档你越早拿到手越早用它去试错、去验证想法成本就越低。阿哲用三天白嫖了一个demo你不需要三天——读一遍清单选一个平台半小时就能发出你的第一个免费请求。剩下的交给好奇心。【免费下载链接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考