2026年における最高の無料オープンソースLLM API選
すべての開発者が知っておくべき、無料でオープンソースの LLM API
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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。
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