2026年最佳免费开源 LLM API

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

1. 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。
2. 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。
3. 批量请求。 如果 API 支持，可以在单个请求中批量发送多个 prompt。
4. 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。
5. 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。
6. 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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