LLM API資源庫(kù)實(shí)測(cè)筆記：26個(gè)白嫖渠道，零成本接入大模型接口)
免費(fèi)LLM API資源庫(kù)實(shí)測(cè)筆記26個(gè)白嫖渠道零成本接入大模型接口【免費(fèi)下載鏈接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources阿哲要給學(xué)生會(huì)的活動(dòng)做一個(gè)自動(dòng)答疑的AI助手預(yù)算為零。他被各家大模型API的價(jià)目表勸退之后有人給他丟來(lái)了 free-llm-api-resources——一個(gè)專門(mén)整理免費(fèi)LLM API資源的開(kāi)源項(xiàng)目里面躺著二十多個(gè)提供免費(fèi)接口或試用額度的平臺(tái)。三天后他的demo跑通了一分錢沒(méi)花。這篇文章把阿哲這三天走過(guò)的路重新講一遍哪些渠道真的能白嫖、額度長(zhǎng)什么樣、怎么選、怎么避坑。你要是也準(zhǔn)備不花錢接大模型看完應(yīng)該能少走一半彎路。想白嫖大模型接口大多數(shù)人卡在哪四個(gè)地方先說(shuō)結(jié)論不是免費(fèi)資源少而是信息太碎、判斷沒(méi)抓手。我觀察到的典型卡點(diǎn)有四個(gè)。第一不知道去哪兒找。各家廠商的免費(fèi)策略散落在各自的官方文檔里有的藏在定價(jià)頁(yè)最底部有的要靠翻社區(qū)帖子才知道。沒(méi)人做匯總你就要在幾十個(gè)網(wǎng)站之間來(lái)回橫跳。第二默認(rèn)免費(fèi)模型很爛。這是最大的誤解。免費(fèi)層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這些都是正經(jīng)的大參數(shù)模型做對(duì)話、摘要、代碼補(bǔ)全完全夠用。第三眼里只裝得下一兩個(gè)大廠。很多人以為只有 OpenAI 或某一家國(guó)內(nèi)廠商能調(diào)大模型壓根不知道生態(tài)里有二十多個(gè)平臺(tái)在做免費(fèi)引流。需求一旦超出那一家平臺(tái)的免費(fèi)額度就直接放棄了。第四被注冊(cè)流程嚇退。想到要綁信用卡、收驗(yàn)證碼就煩。實(shí)際上絕大多數(shù)免費(fèi)層連信用卡都不用頂多是郵箱驗(yàn)證加個(gè)手機(jī)號(hào)。這四關(guān)其實(shí)都有解關(guān)鍵是先有一套判斷方法再動(dòng)手。免費(fèi)LLM API怎么選額度四看原則五分鐘建立自己的判斷標(biāo)準(zhǔn)面對(duì)二十多個(gè)平臺(tái)挨個(gè)試錯(cuò)是不現(xiàn)實(shí)的。我自己用的是額度四看任何平臺(tái)只看四件事就能判斷它值不值得注冊(cè)。一看門(mén)檻。要不要信用卡要不要手機(jī)驗(yàn)證要不要勾選同意數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練門(mén)檻決定你要付出什么代價(jià)。比如 NVIDIA NIM 和 Mistral 都要手機(jī)號(hào)驗(yàn)證Mistral 的免費(fèi)實(shí)驗(yàn)計(jì)劃還要求同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練接受不了就換一家。二看節(jié)奏。額度是按分鐘、按天、按 token 還是按月給的這決定了它能支撐什么樣的場(chǎng)景。OpenRouter 一天50次適合日常測(cè)試Groq 的 Llama 3.1 8B 一天14,400次就適合反復(fù)調(diào)試而 Mistral 每月10億 token 的額度適合做持續(xù)運(yùn)行的批量任務(wù)。三看時(shí)效。是長(zhǎng)期免費(fèi)還是試用額度試用額度多久過(guò)期完全免費(fèi)層和試用層要分開(kāi)管理免得項(xiàng)目上線第二天發(fā)現(xiàn)額度清零。四看模型。它放行哪些模型覆蓋不覆蓋你的任務(wù)類型——對(duì)話、代碼、語(yǔ)音、翻譯、多模態(tài)。比如想識(shí)別語(yǔ)音Groq 和 Scaleway 都提供 Whisper 系列。用這套方法把項(xiàng)目 README 里的廠商過(guò)一遍會(huì)得到下面兩張表。先看完全免費(fèi)層平臺(tái)額度形狀需要留意的點(diǎn)OpenRouter20次/分鐘50次/天累計(jì)充值$10可把日額度提到1000次Google AI StudioGemini Flash 系列約250K tokens/分鐘部分區(qū)域數(shù)據(jù)會(huì)被用于訓(xùn)練NVIDIA NIM40次/分鐘需手機(jī)驗(yàn)證模型上下文普遍偏短Mistral La Plateforme每模型1次/秒每月10億token免費(fèi)計(jì)劃需同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練HuggingFace每月$0.1信用額度serverless 推理只放行10GB以下模型GroqLlama 3.1 8B 每天14,400次另有 Whisper 語(yǔ)音識(shí)別Cerebras每天14,400次、100萬(wàn)token/天gpt-oss-120b 等兩款主打Cloudflare Workers AI每天10,000 neurons模型多還帶 LoRA 微調(diào)版Cohere20次/分鐘每月1,000次全家桶模型共享月額度GitHub Models隨 Copilot 訂閱等級(jí)浮動(dòng)輸入輸出 token 限制極嚴(yán)再看試用額度層適合短期驗(yàn)證和評(píng)估平臺(tái)贈(zèng)額備注Baseten$30按算力時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)NLP Cloud$15需手機(jī)驗(yàn)證AI21$103個(gè)月Jamba 系列Upstage$103個(gè)月Solar Pro/MiniSambaNova$53個(gè)月DeepSeek、Llama 3.3 等Modal$5/月加支付方式升$30/月按算力時(shí)長(zhǎng)Fireworks、Nebius、Hyperbolic各$1多種開(kāi)源模型Inference.net$1回復(fù)郵件問(wèn)卷再送$25多種開(kāi)源模型Novita$0.5有效期一年適合注冊(cè)即用的場(chǎng)景阿里云國(guó)際 Model Studio每個(gè)模型100萬(wàn)tokenQwen 全家族Scaleway100萬(wàn)token含語(yǔ)音、嵌入類模型跟著阿哲走一遍從克隆倉(cāng)庫(kù)到跑通第一個(gè)免費(fèi)接口有了判斷標(biāo)準(zhǔn)接下來(lái)看阿哲是怎么落地的。他的需求很明確社團(tuán)活動(dòng)的AI答疑助手要對(duì)話、要快、不能花錢。他做的第一件事是拿到這份清單本身。在終端里執(zhí)行g(shù)it clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt裝完依賴后他先讀了倉(cāng)庫(kù)根目錄的 README.md——注意這個(gè)文件不是手寫(xiě)的而是由src/pull_available_models.py這個(gè)腳本自動(dòng)生成的。也就是說(shuō)模型列表和額度信息隨時(shí)可以被刷新不是一份躺在角落的過(guò)期資料。他遇到的第一個(gè)坎是額度用太快。他先選了 OpenRouter 跑 Llama 3.3 70B效果不錯(cuò)但一天50次的額度半天就見(jiàn)了底。這時(shí)候額度四看里的看節(jié)奏發(fā)揮了作用他把主對(duì)話切到 GroqLlama 3.1 8B 一天14,400次足夠他反復(fù)調(diào)提示詞OpenRouter 留作備用只在大模型推理時(shí)用。第二個(gè)坎是一個(gè)平臺(tái)不夠用。他的答疑助手需要讀一段上百頁(yè)的活動(dòng)策劃文檔普通對(duì)話模型的上下文吃不下。翻表后發(fā)現(xiàn) Google AI Studio 的 Gemini Flash 系列給了250K tokens/分鐘的吞吐他順手把長(zhǎng)文本解析也接了過(guò)去。第三個(gè)坎是信息會(huì)不會(huì)過(guò)期。他擔(dān)心自己抄的額度數(shù)字下個(gè)月就變了于是運(yùn)行了項(xiàng)目自帶的刷新腳本python src/pull_available_models.py跑完他才知道這個(gè)腳本會(huì)去各平臺(tái)拉取最新模型清單重新生成 README順帶更新src/data.py里的模型映射表。以后每次動(dòng)手前先跑一遍手上永遠(yuǎn)是新鮮數(shù)據(jù)。最后一步是鑰匙管理。他給每個(gè)平臺(tái)建了環(huán)境變量export OPENROUTER_API_KEY...這類寫(xiě)法把密鑰和代碼徹底分開(kāi)腳本本身也支持通過(guò).env文件加載配置。白嫖路上的反面教材這些坑一次都別踩阿哲能三天跑通一部分原因是提前看到了別人踩過(guò)的坑。我把這些坑總結(jié)成四類都是真金白銀換來(lái)的教訓(xùn)?？右话衙赓M(fèi)服務(wù)往死里用。項(xiàng)目 README 頂部就有一句警告——請(qǐng)勿濫用這些服務(wù)否則我們可能會(huì)失去它們。免費(fèi)額度不是漏洞是廠商用來(lái)拉新和收集反饋的成本投入。有人寫(xiě)循環(huán)腳本每小時(shí)刷滿額度結(jié)果平臺(tái)收緊規(guī)則最后是所有人一起買單。合理用量是對(duì)資源庫(kù)最好的維護(hù)?？佣雎詳?shù)據(jù)訓(xùn)練條款。這不是小事Google AI Studio 在英國(guó)、中國(guó)、瑞士及歐盟以外地區(qū)使用時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)被用于模型訓(xùn)練Mistral 的免費(fèi)計(jì)劃更是明擺著要你勾選同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練。往免費(fèi)層里塞用戶隱私、商業(yè)機(jī)密等于把家底交給別人。敏感數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)走付費(fèi)通道或本地模型?？尤衙赓M(fèi)理解成無(wú)限。GitHub Models 的輸入輸出 token 限制嚴(yán)格到讓人懷疑人生HuggingFace 的 serverless 推理只放行10GB以下的模型更大的模型得自己想辦法。每家的免費(fèi)都是帶形狀的先看形狀再談?dòng)梅??？铀膯吸c(diǎn)依賴。只抱一個(gè)平臺(tái)的大腿它維護(hù)一次、限流一次你的應(yīng)用就跟著停擺。阿哲最后手里常備三個(gè)平臺(tái)哪個(gè)不穩(wěn)就切哪個(gè)這是免費(fèi)方案的核心生存法則。新手高頻問(wèn)答免費(fèi)大模型API接口的六個(gè)疑問(wèn)問(wèn)需要信用卡嗎完全免費(fèi)層基本不需要多數(shù)只要郵箱驗(yàn)證部分平臺(tái)加個(gè)手機(jī)號(hào)。只有 Modal 這類加支付方式才送更高額度的才涉及銀行卡可加可不加。問(wèn)想識(shí)別語(yǔ)音或做翻譯哪家合適Groq 提供 Whisper Large v3 系列Scaleway 也有 Whisper Large v3還額外放了翻譯類和多語(yǔ)言嵌入模型按任務(wù)查表就行。問(wèn)跑更新腳本需要API key嗎部分?jǐn)?shù)據(jù)源需要比如 Groq 的語(yǔ)音模型額度要靠真實(shí)請(qǐng)求探測(cè)腳本里讀的是環(huán)境變量。只想看最新清單的話直接看生成好的 README 即可。問(wèn)免費(fèi)額度會(huì)被收回嗎會(huì)而且經(jīng)常發(fā)生。廠商調(diào)整定價(jià)、收緊額度、下架模型都是常態(tài)這正是src/pull_available_models.py存在的意義——定期刷新別靠記憶。問(wèn)免費(fèi)層能用于商業(yè)項(xiàng)目嗎看各家條款不少平臺(tái)允許但要先確認(rèn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練條款和額度是否撐得住生產(chǎn)流量。穩(wěn)妥做法是先做原型驗(yàn)證上線再切付費(fèi)。問(wèn)這么多平臺(tái)的 key 怎么管統(tǒng)一放環(huán)境變量或.env文件腳本已內(nèi)置加載邏輯代碼里不出現(xiàn)明文密鑰即可?，F(xiàn)在就做第一步克隆倉(cāng)庫(kù)跑一次更新腳本方法講再多不如動(dòng)手十分鐘?，F(xiàn)在唯一值得做的第一步就是把這套資源拉下來(lái)、裝好依賴、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為什么是現(xiàn)在因?yàn)槊赓M(fèi)額度是時(shí)效性最強(qiáng)的資源——今天還能用的額度下個(gè)月可能就沒(méi)了今天新上線的模型明天可能就被加進(jìn)清單。這份倉(cāng)庫(kù)本來(lái)就是社區(qū)持續(xù)維護(hù)的活文檔你越早拿到手越早用它去試錯(cuò)、去驗(yàn)證想法成本就越低。阿哲用三天白嫖了一個(gè)demo你不需要三天——讀一遍清單選一個(gè)平臺(tái)半小時(shí)就能發(fā)出你的第一個(gè)免費(fèi)請(qǐng)求。剩下的交給好奇心?！久赓M(fèi)下載鏈接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 免費(fèi)LLM API資源庫(kù)實(shí)測(cè)筆記：26個(gè)白嫖渠道，零成本接入大模型接口
免費(fèi)LLM API資源庫(kù)實(shí)測(cè)筆記26個(gè)白嫖渠道零成本接入大模型接口【免費(fèi)下載鏈接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources阿哲要給學(xué)生會(huì)的活動(dòng)做一個(gè)自動(dòng)答疑的AI助手預(yù)算為零。他被各家大模型API的價(jià)目表勸退之后有人給他丟來(lái)了 free-llm-api-resources——一個(gè)專門(mén)整理免費(fèi)LLM API資源的開(kāi)源項(xiàng)目里面躺著二十多個(gè)提供免費(fèi)接口或試用額度的平臺(tái)。三天后他的demo跑通了一分錢沒(méi)花。這篇文章把阿哲這三天走過(guò)的路重新講一遍哪些渠道真的能白嫖、額度長(zhǎng)什么樣、怎么選、怎么避坑。你要是也準(zhǔn)備不花錢接大模型看完應(yīng)該能少走一半彎路。想白嫖大模型接口大多數(shù)人卡在哪四個(gè)地方先說(shuō)結(jié)論不是免費(fèi)資源少而是信息太碎、判斷沒(méi)抓手。我觀察到的典型卡點(diǎn)有四個(gè)。第一不知道去哪兒找。各家廠商的免費(fèi)策略散落在各自的官方文檔里有的藏在定價(jià)頁(yè)最底部有的要靠翻社區(qū)帖子才知道。沒(méi)人做匯總你就要在幾十個(gè)網(wǎng)站之間來(lái)回橫跳。第二默認(rèn)免費(fèi)模型很爛。這是最大的誤解。免費(fèi)層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這些都是正經(jīng)的大參數(shù)模型做對(duì)話、摘要、代碼補(bǔ)全完全夠用。第三眼里只裝得下一兩個(gè)大廠。很多人以為只有 OpenAI 或某一家國(guó)內(nèi)廠商能調(diào)大模型壓根不知道生態(tài)里有二十多個(gè)平臺(tái)在做免費(fèi)引流。需求一旦超出那一家平臺(tái)的免費(fèi)額度就直接放棄了。第四被注冊(cè)流程嚇退。想到要綁信用卡、收驗(yàn)證碼就煩。實(shí)際上絕大多數(shù)免費(fèi)層連信用卡都不用頂多是郵箱驗(yàn)證加個(gè)手機(jī)號(hào)。這四關(guān)其實(shí)都有解關(guān)鍵是先有一套判斷方法再動(dòng)手。免費(fèi)LLM API怎么選額度四看原則五分鐘建立自己的判斷標(biāo)準(zhǔn)面對(duì)二十多個(gè)平臺(tái)挨個(gè)試錯(cuò)是不現(xiàn)實(shí)的。我自己用的是額度四看任何平臺(tái)只看四件事就能判斷它值不值得注冊(cè)。一看門(mén)檻。要不要信用卡要不要手機(jī)驗(yàn)證要不要勾選同意數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練門(mén)檻決定你要付出什么代價(jià)。比如 NVIDIA NIM 和 Mistral 都要手機(jī)號(hào)驗(yàn)證Mistral 的免費(fèi)實(shí)驗(yàn)計(jì)劃還要求同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練接受不了就換一家。二看節(jié)奏。額度是按分鐘、按天、按 token 還是按月給的這決定了它能支撐什么樣的場(chǎng)景。OpenRouter 一天50次適合日常測(cè)試Groq 的 Llama 3.1 8B 一天14,400次就適合反復(fù)調(diào)試而 Mistral 每月10億 token 的額度適合做持續(xù)運(yùn)行的批量任務(wù)。三看時(shí)效。是長(zhǎng)期免費(fèi)還是試用額度試用額度多久過(guò)期完全免費(fèi)層和試用層要分開(kāi)管理免得項(xiàng)目上線第二天發(fā)現(xiàn)額度清零。四看模型。它放行哪些模型覆蓋不覆蓋你的任務(wù)類型——對(duì)話、代碼、語(yǔ)音、翻譯、多模態(tài)。比如想識(shí)別語(yǔ)音Groq 和 Scaleway 都提供 Whisper 系列。用這套方法把項(xiàng)目 README 里的廠商過(guò)一遍會(huì)得到下面兩張表。先看完全免費(fèi)層平臺(tái)額度形狀需要留意的點(diǎn)OpenRouter20次/分鐘50次/天累計(jì)充值$10可把日額度提到1000次Google AI StudioGemini Flash 系列約250K tokens/分鐘部分區(qū)域數(shù)據(jù)會(huì)被用于訓(xùn)練NVIDIA NIM40次/分鐘需手機(jī)驗(yàn)證模型上下文普遍偏短Mistral La Plateforme每模型1次/秒每月10億token免費(fèi)計(jì)劃需同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練HuggingFace每月$0.1信用額度serverless 推理只放行10GB以下模型GroqLlama 3.1 8B 每天14,400次另有 Whisper 語(yǔ)音識(shí)別Cerebras每天14,400次、100萬(wàn)token/天gpt-oss-120b 等兩款主打Cloudflare Workers AI每天10,000 neurons模型多還帶 LoRA 微調(diào)版Cohere20次/分鐘每月1,000次全家桶模型共享月額度GitHub Models隨 Copilot 訂閱等級(jí)浮動(dòng)輸入輸出 token 限制極嚴(yán)再看試用額度層適合短期驗(yàn)證和評(píng)估平臺(tái)贈(zèng)額備注Baseten$30按算力時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)NLP Cloud$15需手機(jī)驗(yàn)證AI21$103個(gè)月Jamba 系列Upstage$103個(gè)月Solar Pro/MiniSambaNova$53個(gè)月DeepSeek、Llama 3.3 等Modal$5/月加支付方式升$30/月按算力時(shí)長(zhǎng)Fireworks、Nebius、Hyperbolic各$1多種開(kāi)源模型Inference.net$1回復(fù)郵件問(wèn)卷再送$25多種開(kāi)源模型Novita$0.5有效期一年適合注冊(cè)即用的場(chǎng)景阿里云國(guó)際 Model Studio每個(gè)模型100萬(wàn)tokenQwen 全家族Scaleway100萬(wàn)token含語(yǔ)音、嵌入類模型跟著阿哲走一遍從克隆倉(cāng)庫(kù)到跑通第一個(gè)免費(fèi)接口有了判斷標(biāo)準(zhǔn)接下來(lái)看阿哲是怎么落地的。他的需求很明確社團(tuán)活動(dòng)的AI答疑助手要對(duì)話、要快、不能花錢。他做的第一件事是拿到這份清單本身。在終端里執(zhí)行g(shù)it clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources cd free-llm-api-resources pip install -r src/requirements.txt裝完依賴后他先讀了倉(cāng)庫(kù)根目錄的 README.md——注意這個(gè)文件不是手寫(xiě)的而是由src/pull_available_models.py這個(gè)腳本自動(dòng)生成的。也就是說(shuō)模型列表和額度信息隨時(shí)可以被刷新不是一份躺在角落的過(guò)期資料。他遇到的第一個(gè)坎是額度用太快。他先選了 OpenRouter 跑 Llama 3.3 70B效果不錯(cuò)但一天50次的額度半天就見(jiàn)了底。這時(shí)候額度四看里的看節(jié)奏發(fā)揮了作用他把主對(duì)話切到 GroqLlama 3.1 8B 一天14,400次足夠他反復(fù)調(diào)提示詞OpenRouter 留作備用只在大模型推理時(shí)用。第二個(gè)坎是一個(gè)平臺(tái)不夠用。他的答疑助手需要讀一段上百頁(yè)的活動(dòng)策劃文檔普通對(duì)話模型的上下文吃不下。翻表后發(fā)現(xiàn) Google AI Studio 的 Gemini Flash 系列給了250K tokens/分鐘的吞吐他順手把長(zhǎng)文本解析也接了過(guò)去。第三個(gè)坎是信息會(huì)不會(huì)過(guò)期。他擔(dān)心自己抄的額度數(shù)字下個(gè)月就變了于是運(yùn)行了項(xiàng)目自帶的刷新腳本python src/pull_available_models.py跑完他才知道這個(gè)腳本會(huì)去各平臺(tái)拉取最新模型清單重新生成 README順帶更新src/data.py里的模型映射表。以后每次動(dòng)手前先跑一遍手上永遠(yuǎn)是新鮮數(shù)據(jù)。最后一步是鑰匙管理。他給每個(gè)平臺(tái)建了環(huán)境變量export OPENROUTER_API_KEY...這類寫(xiě)法把密鑰和代碼徹底分開(kāi)腳本本身也支持通過(guò).env文件加載配置。白嫖路上的反面教材這些坑一次都別踩阿哲能三天跑通一部分原因是提前看到了別人踩過(guò)的坑。我把這些坑總結(jié)成四類都是真金白銀換來(lái)的教訓(xùn)?？右话衙赓M(fèi)服務(wù)往死里用。項(xiàng)目 README 頂部就有一句警告——請(qǐng)勿濫用這些服務(wù)否則我們可能會(huì)失去它們。免費(fèi)額度不是漏洞是廠商用來(lái)拉新和收集反饋的成本投入。有人寫(xiě)循環(huán)腳本每小時(shí)刷滿額度結(jié)果平臺(tái)收緊規(guī)則最后是所有人一起買單。合理用量是對(duì)資源庫(kù)最好的維護(hù)?？佣雎詳?shù)據(jù)訓(xùn)練條款。這不是小事Google AI Studio 在英國(guó)、中國(guó)、瑞士及歐盟以外地區(qū)使用時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)被用于模型訓(xùn)練Mistral 的免費(fèi)計(jì)劃更是明擺著要你勾選同意數(shù)據(jù)訓(xùn)練。往免費(fèi)層里塞用戶隱私、商業(yè)機(jī)密等于把家底交給別人。敏感數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)走付費(fèi)通道或本地模型?？尤衙赓M(fèi)理解成無(wú)限。GitHub Models 的輸入輸出 token 限制嚴(yán)格到讓人懷疑人生HuggingFace 的 serverless 推理只放行10GB以下的模型更大的模型得自己想辦法。每家的免費(fèi)都是帶形狀的先看形狀再談?dòng)梅??？铀膯吸c(diǎn)依賴。只抱一個(gè)平臺(tái)的大腿它維護(hù)一次、限流一次你的應(yīng)用就跟著停擺。阿哲最后手里常備三個(gè)平臺(tái)哪個(gè)不穩(wěn)就切哪個(gè)這是免費(fèi)方案的核心生存法則。新手高頻問(wèn)答免費(fèi)大模型API接口的六個(gè)疑問(wèn)問(wèn)需要信用卡嗎完全免費(fèi)層基本不需要多數(shù)只要郵箱驗(yàn)證部分平臺(tái)加個(gè)手機(jī)號(hào)。只有 Modal 這類加支付方式才送更高額度的才涉及銀行卡可加可不加。問(wèn)想識(shí)別語(yǔ)音或做翻譯哪家合適Groq 提供 Whisper Large v3 系列Scaleway 也有 Whisper Large v3還額外放了翻譯類和多語(yǔ)言嵌入模型按任務(wù)查表就行。問(wèn)跑更新腳本需要API key嗎部分?jǐn)?shù)據(jù)源需要比如 Groq 的語(yǔ)音模型額度要靠真實(shí)請(qǐng)求探測(cè)腳本里讀的是環(huán)境變量。只想看最新清單的話直接看生成好的 README 即可。問(wèn)免費(fèi)額度會(huì)被收回嗎會(huì)而且經(jīng)常發(fā)生。廠商調(diào)整定價(jià)、收緊額度、下架模型都是常態(tài)這正是src/pull_available_models.py存在的意義——定期刷新別靠記憶。問(wèn)免費(fèi)層能用于商業(yè)項(xiàng)目嗎看各家條款不少平臺(tái)允許但要先確認(rèn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練條款和額度是否撐得住生產(chǎn)流量。穩(wěn)妥做法是先做原型驗(yàn)證上線再切付費(fèi)。問(wèn)這么多平臺(tái)的 key 怎么管統(tǒng)一放環(huán)境變量或.env文件腳本已內(nèi)置加載邏輯代碼里不出現(xiàn)明文密鑰即可?，F(xiàn)在就做第一步克隆倉(cāng)庫(kù)跑一次更新腳本方法講再多不如動(dòng)手十分鐘?，F(xiàn)在唯一值得做的第一步就是把這套資源拉下來(lái)、裝好依賴、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為什么是現(xiàn)在因?yàn)槊赓M(fèi)額度是時(shí)效性最強(qiáng)的資源——今天還能用的額度下個(gè)月可能就沒(méi)了今天新上線的模型明天可能就被加進(jìn)清單。這份倉(cāng)庫(kù)本來(lái)就是社區(qū)持續(xù)維護(hù)的活文檔你越早拿到手越早用它去試錯(cuò)、去驗(yàn)證想法成本就越低。阿哲用三天白嫖了一個(gè)demo你不需要三天——讀一遍清單選一個(gè)平臺(tái)半小時(shí)就能發(fā)出你的第一個(gè)免費(fèi)請(qǐng)求。剩下的交給好奇心?！久赓M(fèi)下載鏈接】free-llm-api-resourcesA list of free LLM inference resources accessible via API.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fre/free-llm-api-resources創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考