2026年における最高の無料オープンソースLLM API選

2026年版最良の無料オープンソース LLM API

AI搭載アプリケーションを構築するために、毎月何百ドルも費やす必要はありません。2026年のオープンソース LLM エコシステムは、無料または非常に手頃な API アクセスを備えた高品質なモデルを提供しています。プロトタイピング、サイドプロジェクトの構築、あるいは予算内でのプロダクションワークロードの実行など、これらの API はコストを抑えつつ強力な言語モデルを利用可能にします。

本ガイドでは、現在利用可能な最高の無料およびオープンソース LLM API について、価格、レート制限、および各コード例を解説します。

クイック比較

プロバイダー	無料プラン	トップモデル	コンテキストウィンドウ	レート制限（無料）	OpenAI 互換
Groq	あり	Llama 3.3 70B, DeepSeek R1	128K	30 req/min	対応
Together AI	$5の無料クレジット	Llama 3.3 70B, Qwen 2.5 72B	128K	60 req/min	対応
Fireworks AI	$1の無料クレジット	Llama 3.3 70B, Mixtral	128K	10 req/min	対応
OpenRouter	一部無料モデル	モデルにより異なる	モデルにより異なる	モデルにより異なる	対応
HuggingFace Inference	無料（制限あり）	Llama 3.3, Mistral, Qwen	32K-128K	60 req/hr	一部対応
Cerebras	無料ベータ	Llama 3.3 70B	128K	30 req/min	対応
SambaNova	無料プラン	Llama 3.3 70B	128K	20 req/min	対応
Ollama (ローカル)	永久無料	全ての GGUF モデル	RAMに依存	無制限	対応
Google AI Studio	無料プラン	Gemini 2.5 Flash	1M	15 req/min	非対応 (独自SDK)
Cloudflare Workers AI	無料プラン	Llama 3.3, Mistral	32K	10K req/day	一部対応

1. Groq

Groq は、独自の LPU (Language Processing Unit) ハードウェア上でモデルを実行し、利用可能な中で最速の LLM 推論を提供します。その無料プランは、最も寛大なものの1つです。

無料プランの詳細

機能	制限
レート制限	30 リクエスト/分, 14,400 リクエスト/日
利用可能なモデル	Llama 3.3 70B, DeepSeek R1, Mixtral 8x7B, Gemma 2
トークン制限	約 6,000 トークン/分 (モデルにより異なる)
コンテキストウィンドウ	最大 128K トークン

セットアップ

# console.groq.com から API キーを取得
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)

Groq を選ぶ理由

業界最速の推論速度。レスポンスは数秒ではなく数ミリ秒で返ってきます。無料プランは、プロトタイピングや個人プロジェクトには十分な内容です。

2. Together AI

Together AI は、競争力のある価格設定と新規アカウントへの5ドルの無料クレジットを提供し、幅広いオープンソースモデルをホストしています。

無料クレジットの詳細

機能	詳細
無料クレジット	サインアップ時に $5
Llama 3.3 70B 価格	$0.88/1M トークン
利用可能なモデル	100以上のオープンソースモデル
レート制限	60 リクエスト/分

セットアップ

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)

Together AI を選ぶ理由

オープンソースモデルの選択肢が最も豊富です。異なるモデル (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek) をテストしたい場合、Together はそれらすべてを一つのプラットフォームに集約しています。

3. HuggingFace Inference API

HuggingFace は、プラットフォーム上でホストされている数千のモデルに対して無料の推論を提供しています。無料プランはレート制限がありますが、開発には十分です。

無料プランの詳細

機能	制限
レート制限	約 60 リクエスト/時 (無料時)、Proプランで緩和
モデル	数千のオープンソースモデル
専用エンドポイント	有料のみ
サーバーレス推論	人気モデルは無料

セットアップ

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)

HuggingFace を選ぶ理由

オープンソースモデルの最大のコレクションにアクセスできます。実験や、他では利用できないニッチまたは特殊なモデルを試すのに最適です。

4. OpenRouter

OpenRouter は複数のプロバイダーのモデルを集約し、一部のモデルを無料で提供しています。OpenAI 互換のエンドポイントを持つ統合 API ゲートウェイとして機能します。

無料モデル

OpenRouter は、ゼロコスト（コミュニティ支援）でいくつかのモデルを提供しています：

モデル	コンテキスト	ステータス
DeepSeek V3 (free)	128K	無料
Llama 3.3 8B (free)	128K	無料
Mistral 7B (free)	32K	無料
Gemma 2 9B (free)	8K	無料

無料モデルはレート制限が低く、ピーク時にはキュー待ちが発生することがあります。

セットアップ

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)

OpenRouter を選ぶ理由

1つの API キーで数十のプロバイダーを利用可能。モデルの切り替えが容易。完全に無料のモデルがある。特定のプロバイダーがダウンした際の優れたフォールバック材料になります。

5. Ollama (ローカル)

Ollama を使用すると、自分のマシンでオープンソース LLM を実行できます。完全に無料で、オフラインで動作し、すべてのデータのプライバシーが保たれます。

セットアップ

# Ollama のインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# モデルのダウンロードと実行
ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

OpenAI 互換 API での使用

Ollama はポート 11434 でローカル API を公開します。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ollama",  # 任意の文字列で動作
    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)

ローカル利用にお勧めのモデル

モデル	サイズ	必要RAM	品質
Llama 3.3 8B	4.7 GB	8 GB	良
Llama 3.3 70B	40 GB	48 GB	非常に優秀
Qwen 2.5 32B	18 GB	24 GB	非常に良
DeepSeek Coder V2 16B	9 GB	12 GB	コードに最適
Mistral Small 22B	13 GB	16 GB	良
Phi-4 14B	8 GB	12 GB	サイズの割に良

Ollama を選ぶ理由

完全なプライバシー、コストゼロ、オフライン動作。機密データを扱う開発者や、レート制限なしで無制限に使用したい場合に不可欠です。

6. Google AI Studio (Gemini)

Google は AI Studio を通じて Gemini モデルに寛大な無料プランを提供しており、開発者にとって最高の無料オプションの1つとなっています。

無料プランの詳細

機能	制限
Gemini 2.5 Flash	15 リクエスト/分, 1,500/日
Gemini 2.5 Pro	2 リクエスト/分, 50/日
コンテキストウィンドウ	最大 1M トークン
価格	無料

セットアップ

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)

Google AI Studio を選ぶ理由

Gemini 2.5 Flash は、利用可能な最高の無料モデルの1つです。1M トークンのコンテキストウィンドウは、この価格帯では他に類を見ません。

7. Cerebras

Cerebras は、ウェハースケール・チップを搭載した高速推論を提供します。無料のベータプランでは競争力のあるスピードを提供しています。

セットアップ

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)

Cerebras を選ぶ理由

非常に高速な推論（Groqに対抗）。開発やプロトタイピングに適した無料プラン。

8. Cloudflare Workers AI

Cloudflare は Workers プラットフォームの一部として AI 推論を提供しており、寛大な無料プランがあります。

無料プランの詳細

機能	制限
リクエスト	10,000/日
モデル	Llama 3.3, Mistral, 他
Neurons (計算単位)	10,000/日
デプロイメント	エッジ (グローバル CDN)

セットアップ

// 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));
  }
};

Cloudflare Workers AI を選ぶ理由

エッジデプロイメント（グローバルで低遅延）、Cloudflare エコシステムとの統合、サーバーレスアプリケーション向けの寛大な無料プラン。

選び方

ユースケース	推奨
最速の無料推論	Groq または Cerebras
最多のモデル種類	Together AI または OpenRouter
完全なプライバシー / オフライン	Ollama
最大のコンテキストウィンドウ (無料)	Google AI Studio (Gemini)
エッジデプロイメント	Cloudflare Workers AI
ニッチなモデルの実験	HuggingFace
無料クレジットでの本番運用	Together AI ($5 クレジット)
コストゼロでの開発	Groq + Ollama の組み合わせ

ユニバーサル Python クライアント

ほとんどのプロバイダーが OpenAI 互換 API をサポートしているため、それらを切り替えるユニバーサルクライアントを作成できます。

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

# 利用可能なプロバイダーを使用
answer = query("groq", "Explain the difference between REST and GraphQL")
print(answer)

無料プランを最大限に活用するヒント

キャッシングの実装。 API 呼び出しを減らすために、同一または類似のクエリに対するレスポンスをキャッシュします。
単純なタスクには小さなモデルを使用。 8B モデルは、単純なフォーマット、要約、抽出を十分にこなせます。70B 以上のモデルは複雑な推論のために取っておきましょう。
リクエストのバッチ処理。 API がサポートしている場合は、1つのリクエストで複数のプロンプトをまとめて送信します。
フォールバックの設定。 1つのプロバイダーがレート制限に達した場合、自動的に別のプロバイダーに切り替えるようにします。
開発にはローカルモデルを実行。 開発中はローカルで Ollama を使い、本番環境でクラウドプロバイダーに切り替えます。
使用状況の監視。 無料クレジットが切れた後の予期せぬ請求を避けるために、API 呼び出しを追跡します。

まとめ

2026年における無料およびオープンソースの LLM API の普及は、すべての開発者が多額の初期費用なしで AI 搭載アプリケーションを構築できることを意味します。Groq や Cerebras は驚異的な速さの無料推論を提供し、Google AI Studio は膨大なコンテキストウィンドウを提供し、Ollama は無制限のローカル利用を可能にします。複数のプロバイダーを組み合わせることで、堅牢でコスト効率の高い AI インフラを構築しましょう。

もし、画像、動画、音声、話すアバターなどの AI 生成メディアも必要な場合は、従量課金制と無料のスタータークレジットを備えた統合 API である Hypereal AI をチェックしてみてください。

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2026年版最良の無料オープンソース LLM API

本ガイドでは、現在利用可能な最高の無料およびオープンソース LLM API について、価格、レート制限、および各コード例を解説します。

クイック比較

プロバイダー	無料プラン	トップモデル	コンテキストウィンドウ	レート制限（無料）	OpenAI 互換
Groq	あり	Llama 3.3 70B, DeepSeek R1	128K	30 req/min	対応
Together AI	$5の無料クレジット	Llama 3.3 70B, Qwen 2.5 72B	128K	60 req/min	対応
Fireworks AI	$1の無料クレジット	Llama 3.3 70B, Mixtral	128K	10 req/min	対応
OpenRouter	一部無料モデル	モデルにより異なる	モデルにより異なる	モデルにより異なる	対応
HuggingFace Inference	無料（制限あり）	Llama 3.3, Mistral, Qwen	32K-128K	60 req/hr	一部対応
Cerebras	無料ベータ	Llama 3.3 70B	128K	30 req/min	対応
SambaNova	無料プラン	Llama 3.3 70B	128K	20 req/min	対応
Ollama (ローカル)	永久無料	全ての GGUF モデル	RAMに依存	無制限	対応
Google AI Studio	無料プラン	Gemini 2.5 Flash	1M	15 req/min	非対応 (独自SDK)
Cloudflare Workers AI	無料プラン	Llama 3.3, Mistral	32K	10K req/day	一部対応

1. Groq

無料プランの詳細

機能	制限
レート制限	30 リクエスト/分, 14,400 リクエスト/日
利用可能なモデル	Llama 3.3 70B, DeepSeek R1, Mixtral 8x7B, Gemma 2
トークン制限	約 6,000 トークン/分 (モデルにより異なる)
コンテキストウィンドウ	最大 128K トークン

セットアップ

# console.groq.com から API キーを取得
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)

Groq を選ぶ理由

2. Together AI

Together AI は、競争力のある価格設定と新規アカウントへの5ドルの無料クレジットを提供し、幅広いオープンソースモデルをホストしています。

無料クレジットの詳細

機能	詳細
無料クレジット	サインアップ時に $5
Llama 3.3 70B 価格	$0.88/1M トークン
利用可能なモデル	100以上のオープンソースモデル
レート制限	60 リクエスト/分

セットアップ

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)

Together AI を選ぶ理由

3. HuggingFace Inference API

無料プランの詳細

機能	制限
レート制限	約 60 リクエスト/時 (無料時)、Proプランで緩和
モデル	数千のオープンソースモデル
専用エンドポイント	有料のみ
サーバーレス推論	人気モデルは無料

セットアップ

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)

HuggingFace を選ぶ理由

オープンソースモデルの最大のコレクションにアクセスできます。実験や、他では利用できないニッチまたは特殊なモデルを試すのに最適です。

4. OpenRouter

無料モデル

OpenRouter は、ゼロコスト（コミュニティ支援）でいくつかのモデルを提供しています：

モデル	コンテキスト	ステータス
DeepSeek V3 (free)	128K	無料
Llama 3.3 8B (free)	128K	無料
Mistral 7B (free)	32K	無料
Gemma 2 9B (free)	8K	無料

無料モデルはレート制限が低く、ピーク時にはキュー待ちが発生することがあります。

セットアップ

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)

OpenRouter を選ぶ理由

5. Ollama (ローカル)

セットアップ

# Ollama のインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# モデルのダウンロードと実行
ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

OpenAI 互換 API での使用

Ollama はポート 11434 でローカル API を公開します。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ollama",  # 任意の文字列で動作
    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)

ローカル利用にお勧めのモデル

モデル	サイズ	必要RAM	品質
Llama 3.3 8B	4.7 GB	8 GB	良
Llama 3.3 70B	40 GB	48 GB	非常に優秀
Qwen 2.5 32B	18 GB	24 GB	非常に良
DeepSeek Coder V2 16B	9 GB	12 GB	コードに最適
Mistral Small 22B	13 GB	16 GB	良
Phi-4 14B	8 GB	12 GB	サイズの割に良

Ollama を選ぶ理由

完全なプライバシー、コストゼロ、オフライン動作。機密データを扱う開発者や、レート制限なしで無制限に使用したい場合に不可欠です。

6. Google AI Studio (Gemini)

Google は AI Studio を通じて Gemini モデルに寛大な無料プランを提供しており、開発者にとって最高の無料オプションの1つとなっています。

無料プランの詳細

機能	制限
Gemini 2.5 Flash	15 リクエスト/分, 1,500/日
Gemini 2.5 Pro	2 リクエスト/分, 50/日
コンテキストウィンドウ	最大 1M トークン
価格	無料

セットアップ

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)

Google AI Studio を選ぶ理由

Gemini 2.5 Flash は、利用可能な最高の無料モデルの1つです。1M トークンのコンテキストウィンドウは、この価格帯では他に類を見ません。

7. Cerebras

Cerebras は、ウェハースケール・チップを搭載した高速推論を提供します。無料のベータプランでは競争力のあるスピードを提供しています。

セットアップ

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)

Cerebras を選ぶ理由

非常に高速な推論（Groqに対抗）。開発やプロトタイピングに適した無料プラン。

8. Cloudflare Workers AI

Cloudflare は Workers プラットフォームの一部として AI 推論を提供しており、寛大な無料プランがあります。

無料プランの詳細

機能	制限
リクエスト	10,000/日
モデル	Llama 3.3, Mistral, 他
Neurons (計算単位)	10,000/日
デプロイメント	エッジ (グローバル CDN)

セットアップ

// 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));
  }
};

Cloudflare Workers AI を選ぶ理由

エッジデプロイメント（グローバルで低遅延）、Cloudflare エコシステムとの統合、サーバーレスアプリケーション向けの寛大な無料プラン。

選び方

ユースケース	推奨
最速の無料推論	Groq または Cerebras
最多のモデル種類	Together AI または OpenRouter
完全なプライバシー / オフライン	Ollama
最大のコンテキストウィンドウ (無料)	Google AI Studio (Gemini)
エッジデプロイメント	Cloudflare Workers AI
ニッチなモデルの実験	HuggingFace
無料クレジットでの本番運用	Together AI ($5 クレジット)
コストゼロでの開発	Groq + Ollama の組み合わせ

ユニバーサル Python クライアント

ほとんどのプロバイダーが OpenAI 互換 API をサポートしているため、それらを切り替えるユニバーサルクライアントを作成できます。

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

# 利用可能なプロバイダーを使用
answer = query("groq", "Explain the difference between REST and GraphQL")
print(answer)

無料プランを最大限に活用するヒント

キャッシングの実装。 API 呼び出しを減らすために、同一または類似のクエリに対するレスポンスをキャッシュします。
単純なタスクには小さなモデルを使用。 8B モデルは、単純なフォーマット、要約、抽出を十分にこなせます。70B 以上のモデルは複雑な推論のために取っておきましょう。
リクエストのバッチ処理。 API がサポートしている場合は、1つのリクエストで複数のプロンプトをまとめて送信します。
フォールバックの設定。 1つのプロバイダーがレート制限に達した場合、自動的に別のプロバイダーに切り替えるようにします。
開発にはローカルモデルを実行。 開発中はローカルで Ollama を使い、本番環境でクラウドプロバイダーに切り替えます。
使用状況の監視。 無料クレジットが切れた後の予期せぬ請求を避けるために、API 呼び出しを追跡します。

まとめ

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2026年版 最良の無料オープンソース LLM API

クイック比較

1. Groq

無料プランの詳細

セットアップ

Groq を選ぶ理由

2. Together AI

無料クレジットの詳細

セットアップ

Together AI を選ぶ理由

3. HuggingFace Inference API

無料プランの詳細

セットアップ

HuggingFace を選ぶ理由

4. OpenRouter

無料モデル

セットアップ

OpenRouter を選ぶ理由

5. Ollama (ローカル)

セットアップ

OpenAI 互換 API での使用

ローカル利用にお勧めのモデル

Ollama を選ぶ理由

6. Google AI Studio (Gemini)

無料プランの詳細

セットアップ

Google AI Studio を選ぶ理由

7. Cerebras

セットアップ

Cerebras を選ぶ理由

8. Cloudflare Workers AI

無料プランの詳細

セットアップ

Cloudflare Workers AI を選ぶ理由

選び方

ユニバーサル Python クライアント

無料プランを最大限に活用するヒント

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クイック比較

1. Groq

無料プランの詳細

セットアップ

Groq を選ぶ理由

2. Together AI

無料クレジットの詳細

セットアップ

Together AI を選ぶ理由

3. HuggingFace Inference API

無料プランの詳細

セットアップ

HuggingFace を選ぶ理由

4. OpenRouter

無料モデル

セットアップ

OpenRouter を選ぶ理由

5. Ollama (ローカル)

セットアップ

OpenAI 互換 API での使用

ローカル利用にお勧めのモデル

Ollama を選ぶ理由

6. Google AI Studio (Gemini)

無料プランの詳細

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Google AI Studio を選ぶ理由

7. Cerebras

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