2026年最佳免费开源 LLM API
每个开发者都应该了解的免费开源 LLM API
Hypereal AI Team开始使用 Hypereal AI 构建
通过单个 API 访问 Kling、Flux、Sora、Veo 等模型。免费额度即可起步，可扩展至千万级。
无需信用卡 • 10 万+ 开发者 • 企业级服务
2026年最佳免费开源 LLM API
您无需每月花费数百美元即可构建 AI 驱动的应用。2026 年的开源 LLM 生态系统提供了高质量的模型，并配有免费或极具性价比的 API 访问。无论您是在进行原型设计、开发侧边项目，还是在预算有限的情况下运行生产负载，这些 API 都能为您提供强大的语言模型，而不会超出预算。
本指南涵盖了目前可用的最佳免费和开源 LLM API，包括定价、速率限制（Rate Limits）和各平台的代码示例。
快速对比
| 供应商 | 免费层级 | 顶尖模型 | 上下文窗口 | 速率限制 (免费) | OpenAI 兼容 |
|---|---|---|---|---|---|
| Groq | 是 | Llama 3.3 70B, DeepSeek R1 | 128K | 30 req/min | 是 |
| Together AI | $5 免费额度 | Llama 3.3 70B, Qwen 2.5 72B | 128K | 60 req/min | 是 |
| Fireworks AI | $1 免费额度 | Llama 3.3 70B, Mixtral | 128K | 10 req/min | 是 |
| OpenRouter | 部分免费模型 | 视模型而定 | 视模型而定 | 视模型而定 | 是 |
| HuggingFace Inference | 免费 (受限) | Llama 3.3, Mistral, Qwen | 32K-128K | 60 req/hr | 部分 |
| Cerebras | 免费公开测试 | Llama 3.3 70B | 128K | 30 req/min | 是 |
| SambaNova | 免费层级 | Llama 3.3 70B | 128K | 20 req/min | 是 |
| Ollama (本地) | 永久免费 | 任何 GGUF 模型 | 取决于 RAM | 无限制 | 是 |
| Google AI Studio | 免费层级 | Gemini 2.5 Flash | 1M | 15 req/min | 否 (自有 SDK) |
| Cloudflare Workers AI | 免费层级 | Llama 3.3, Mistral | 32K | 10K req/day | 部分 |
1. Groq
Groq 通过其定制的 LPU (Language Processing Unit) 硬件提供目前最快的 LLM 推理服务。其免费层级是目前最慷慨的选择之一。
免费层级详情
| 特性 | 限制 |
|---|---|
| 速率限制 | 30 次请求/分钟，14,400 次请求/天 |
| 可用模型 | Llama 3.3 70B, DeepSeek R1, Mixtral 8x7B, Gemma 2 |
| Token 限制 | 约 6,000 tokens/分钟 (因模型而异) |
| 上下文窗口 | 最高 128K tokens |
设置
# 从 console.groq.com 获取 API 密钥
export GROQ_API_KEY="gsk_xxxxxxxxxxxx"
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="gsk_xxxxxxxxxxxx",
base_url="https://api.groq.com/openai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b-versatile",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quicksort in Python"}],
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 Groq
业内最快的推理速度。响应时间以毫秒计而非秒。免费层级足以满足原型设计和个人项目的需求。
2. Together AI
Together AI 托管了各种开源模型，定价具有竞争力，并为新账户提供 5 美元的免费额度。
免费额度详情
| 特性 | 详情 |
|---|---|
| 免费额度 | 注册即送 $5 |
| Llama 3.3 70B 价格 | $0.88/百万 tokens |
| 可用模型 | 100+ 开源模型 |
| 速率限制 | 60 次请求/分钟 |
设置
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-together-api-key",
base_url="https://api.together.xyz/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a FastAPI endpoint for user registration"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 Together AI
拥有最广泛的开源模型选择。如果您想测试不同的模型（Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek），Together AI 在一个平台上集成了所有这些模型。
3. HuggingFace Inference API
HuggingFace 为其平台上托管的数千个模型提供免费推理服务。免费层级虽然有速率限制，但对开发阶段来说已经足够。
免费层级详情
| 特性 | 限制 |
|---|---|
| 速率限制 | 约 60 次请求/小时 (免费)，Pro 计划更高 |
| 模型 | 数千个开源模型 |
| 专用端点 | 仅限付费 |
| 无服务器推理 | 热门模型免费 |
设置
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(
model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
token="hf_xxxxxxxxxxxx"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Explain async/await in JavaScript"}],
max_tokens=1024
)
print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 HuggingFace
可以访问最大的开源模型库。非常适合实验和尝试其他地方可能没有的垂直领域或专业模型。
4. OpenRouter
OpenRouter 聚合了多个供应商的模型，并提供部分免费模型。它作为一个统一的 API 网关，提供 OpenAI 兼容的端点。
免费模型
OpenRouter 提供多个零成本模型（由社区赞助）：
| 模型 | 上下文 | 状态 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3 (free) | 128K | 免费 |
| Llama 3.3 8B (free) | 128K | 免费 |
| Mistral 7B (free) | 32K | 免费 |
| Gemma 2 9B (free) | 8K | 免费 |
免费模型的速率限制较低，且在高峰时段可能需要排队。
设置
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-or-xxxxxxxxxxxx",
base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python decorator for caching"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 OpenRouter
一个 API 密钥对接数十个供应商。切换模型非常方便。提供真正免费的模型。是当某个供应商宕机时的绝佳备选方案。
5. Ollama (本地)
Ollama 允许您在自己的机器上运行开源 LLM。它完全免费，支持离线工作，并保证所有数据的私密性。
设置
# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 下载并运行模型
ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3
使用 OpenAI 兼容 API
Ollama 在 11434 端口提供本地 API：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ollama", # 任意字符串即可
base_url="http://localhost:11434/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama3.3",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain Docker networking"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
推荐的本地使用模型
| 模型 | 大小 | 所需 RAM | 质量 |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 8B | 4.7 GB | 8 GB | 良好 |
| Llama 3.3 70B | 40 GB | 48 GB | 极佳 |
| Qwen 2.5 32B | 18 GB | 24 GB | 非常好 |
| DeepSeek Coder V2 16B | 9 GB | 12 GB | 编程首选 |
| Mistral Small 22B | 13 GB | 16 GB | 良好 |
| Phi-4 14B | 8 GB | 12 GB | 尺寸均衡 |
为什么选择 Ollama
完全的隐私、零成本、支持离线操作。对于处理敏感数据或希望不受速率限制无限次使用的开发者来说至关重要。
6. Google AI Studio (Gemini)
Google 通过 AI Studio 为 Gemini 模型提供极其慷慨的免费层级，使其成为开发者的最佳免费选择之一。
免费层级详情
| 特性 | 限制 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | 15 次请求/分钟，1,500 次/天 |
| Gemini 2.5 Pro | 2 次请求/分钟，50 次/天 |
| 上下文窗口 | 最高 1M tokens |
| 价格 | 免费 |
设置
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="your-api-key")
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Write a regex to validate email addresses")
print(response.text)
为什么选择 Google AI Studio
Gemini 2.5 Flash 是目前表现最好的免费模型之一。100万 tokens 的上下文窗口在同价位（免费）竞品中无可匹敌。
7. Cerebras
Cerebras 通过其晶圆级芯片提供极速推理。其免费 beta 层级提供了极具竞争力的速度。
设置
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-cerebras-key",
base_url="https://api.cerebras.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain database indexing strategies"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 Cerebras
极快的推理速度（足以与 Groq 竞争）。适合开发和原型设计的优质免费层级。
8. Cloudflare Workers AI
Cloudflare 将 AI 推理作为其 Workers 平台的一部分提供，并拥有慷慨的免费额度。
免费层级详情
| 特性 | 限制 |
|---|---|
| 请求量 | 10,000 次/天 |
| 模型 | Llama 3.3, Mistral 等 |
| Neurons (计算单元) | 10,000 单元/天 |
| 部署 | 边缘 (全球 CDN) |
设置
// Cloudflare Worker
export default {
async fetch(request, env) {
const response = await env.AI.run('@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast', {
messages: [
{ role: 'user', content: 'Explain WebSocket connections' }
]
});
return new Response(JSON.stringify(response));
}
};
为什么选择 Cloudflare Workers AI
边缘部署（全球低延迟）、与 Cloudflare 生态系统集成，且为 Serverless 应用提供了丰厚的免费额度。
如何选择
| 使用场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 最快免费推理 | Groq 或 Cerebras |
| 最多模型种类 | Together AI 或 OpenRouter |
| 完全隐私 / 离线 | Ollama |
| 最大上下文窗口 (免费) | Google AI Studio (Gemini) |
| 边缘部署 | Cloudflare Workers AI |
| 实验小众模型 | HuggingFace |
| 使用免费额度进行生产 | Together AI ($5 额度) |
| 零成本开发环境 | Groq + Ollama 组合 |
通用 Python 客户端
由于大多数供应商都支持 OpenAI 兼容 API，您可以编写一个通用的客户端在它们之间切换：
from openai import OpenAI
PROVIDERS = {
"groq": {
"base_url": "https://api.groq.com/openai/v1",
"api_key": "gsk_xxx",
"model": "llama-3.3-70b-versatile"
},
"together": {
"base_url": "https://api.together.xyz/v1",
"api_key": "tog_xxx",
"model": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo"
},
"openrouter": {
"base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
"api_key": "sk-or-xxx",
"model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free"
},
"ollama": {
"base_url": "http://localhost:11434/v1",
"api_key": "ollama",
"model": "llama3.3"
},
}
def query(provider: str, prompt: str) -> str:
config = PROVIDERS[provider]
client = OpenAI(api_key=config["api_key"], base_url=config["base_url"])
response = client.chat.completions.create(
model=config["model"],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return response.choices[0].message.content
# 使用最便宜的可用供应商
answer = query("groq", "Explain the difference between REST and GraphQL")
print(answer)
最大化利用免费层级的建议
- 实现缓存。 对相同或相似的查询缓存响应结果，以减少 API 调用。
- 简单任务使用小模型。 8B 模型可以很好地处理简单的格式化、摘要和提取任务。将 70B+ 的模型留给复杂的逻辑分析。
- 批量请求。 如果 API 支持，可以在单个请求中批量发送多个 prompt。
- 设置备选方案 (Fallbacks)。 如果一个供应商触发了速率限制，自动回退到另一个供应商。
- 在本地运行开发模型。 开发时在本地使用 Ollama，生产环境再切换到云供应商。
- 监控使用情况。 追踪 API 调用，避免免费额度用尽后产生意外费用。
总结
2026 年免费和开源 LLM API 的普及，意味着每位开发者都可以在无需高昂前期投入的情况下构建 AI 应用。Groq 和 Cerebras 提供了极速的免费推理，Google AI Studio 提供了海量的上下文窗口，而 Ollama 赋予了您无限的本地使用权。结合多个供应商，可以构建一个健壮且具有成本效益的 AI 基础设施。
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