如何在 2026 年免费使用 Llama API

Meta 的 Llama 系列模型——包括 Llama 3.3、Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick——是目前最强大的开源权重大型语言模型。由于它们是开源权重的，许多服务商都托管了这些模型，并提供免费层级（Free Tier），让你可以无需支付任何费用即可通过 API 使用这些模型。

本指南涵盖了 2026 年免费访问 Llama 模型的所有实用方法，包括托管 API 提供商、免费层级平台以及自托管选项。

Llama 模型阵容 (2026)

在选择提供商之前，请先了解哪个 Llama 模型适合您的用例：

模型	参数量	架构	上下文窗口	最佳用途
Llama 3.3 70B	70B	Dense	128K	通用任务，平衡质量与速度
Llama 4 Scout	17B 激活 (总计 109B)	MoE (16 专家)	512K	长上下文，高效推理
Llama 4 Maverick	17B 激活 (总计 400B)	MoE (128 专家)	256K	最高质量，复杂推理
Llama 3.1 8B	8B	Dense	128K	快速、轻量级任务
Llama 3.2 3B	3B	Dense	128K	边缘设备，极低延迟

Llama 4 模型中的 MoE（混合专家）架构意味着它们在每次请求中仅激活一小部分参数，这使得它们比同级别的 Dense 模型运行速度更快且成本更低。

方法 1：Groq 免费层级（速度最快）

Groq 在自定义的 LPU 硬件上运行 Llama 模型，提供极其快速的推理能力。其免费层级是目前市面上最慷慨的选择之一。

设置

在 console.groq.com 创建账户。
从仪表板生成 API key。
安装 SDK：

pip install groq

使用方法

from groq import Groq

client = Groq(api_key="gsk_your_key_here")

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-4-scout-17b-16e-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个得力的编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "编写一个 Python 函数，使用埃拉托斯特尼筛法找出 n 以内的所有质数。"}
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)

免费层级限制

资源	限制
每分钟请求数 (RPM)	30
每天请求数 (RPD)	14,400
每分钟 Token 数 (TPM)	15,000
每天 Token 数 (TPD)	约 500,000
可用模型	Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Llama 3.1 8B

Groq 的免费层级非常适合开发和原型制作。其速度是主要亮点——中等长度的补全通常在 2 秒内即可完成。

OpenAI 兼容 API

Groq 的 API 兼容 OpenAI 标准，因此您可以使用 OpenAI SDK：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
    api_key="gsk_your_key_here",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-4-scout-17b-16e-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用简单的术语解释 Docker 网络。"}
    ],
)

方法 2：Together AI 免费额度

Together AI 在你注册时提供 5 美元的免费额度。鉴于 Llama 模型极低的每 Token 定价，这笔额度可以支撑很长时间。

设置

在 api.together.xyz 注册。
您将立即获得 5 美元的免费额度。
生成 API key。

pip install together

使用方法

from together import Together

client = Together(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "为一个包含用户、项目、任务和评论的项目管理应用设计数据库架构。"}
    ],
    max_tokens=4096,
    temperature=0.5,
)

print(response.choices[0].message.content)

5 美元能用多久？

模型	每 1M 输入 Token 价格	每 1M 输出 Token 价格	5 美元约访请求数
Llama 4 Scout	$0.10	$0.30	~10,000+
Llama 4 Maverick	$0.27	$0.85	~4,000+
Llama 3.3 70B	$0.54	$0.54	~3,000+
Llama 3.1 8B	$0.10	$0.10	~25,000+

Together AI 还提供完全不消耗额度的专用免费模型。请查看其模型列表页面了解当前列表。

方法 3：Fireworks AI 免费层级

Fireworks AI 为特定模型提供每月 100 万个免费 Token 的免费层级。

设置

在 fireworks.ai 注册。
生成 API key。

pip install fireworks-ai

使用方法

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.fireworks.ai/inference/v1",
    api_key="fw_your_key_here",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Express.js 编写一个处理带有验证的文件上传的 REST API 接口。"}
    ],
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)

免费层级详情

特性	限制
每月免费 Token 数	1,000,000
速率限制	3 RPM (免费), 600 RPM (付费)
可用模型	Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Llama 3.1 8B
API 格式	OpenAI 兼容

方法 4：Hugging Face Inference API

Hugging Face 托管了 Llama 模型，并提供免费的推理 API 用于测试。

设置

在 huggingface.co 创建账户。
在 Settings > Access Tokens 生成一个 token。

使用方法

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(
    model="meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct",
    token="hf_your_token_here",
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {"role": "user", "content": "结合示例解释 REST 和 GraphQL API 之间的区别。"}
    ],
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)

免费层级限制

特性	限制
速率限制	约每分钟 5-10 次请求
模型加载	可能存在冷启动延迟
并发数	1 个并发请求
Token 限制	因模型而异

Hugging Face 免费层级最适合实验和测试。对于持续的开发工作，Groq 或 Together AI 更为可靠。

方法 5：OpenRouter 免费模型

OpenRouter 汇总了多个提供商的模型，并免费提供其中一部分。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="sk-or-v1-your-key",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-4-scout:free",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "创建一个 Python 脚本，抓取天气数据并将其保存到 CSV 文件中。"}
    ],
)

OpenRouter 上的免费模型会受到速率限制，且请求排在付费请求之后，但对于开发和测试来说表现良好。

方法 6：使用 Ollama 自托管

如果您拥有一台硬件配置足够的本地机器，您可以本地运行 Llama 模型，享受完全免费、无限制的访问。

硬件要求

模型	最低显存 (VRAM)	推荐显存 (VRAM)
Llama 3.2 3B	4GB	6GB
Llama 3.1 8B	6GB	10GB
Llama 3.3 70B (量化版)	24GB	48GB
Llama 4 Scout (量化版)	24GB	48GB

使用 Ollama 设置

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取 Llama 模型
ollama pull llama3.3:70b

# 运行模型
ollama run llama3.3:70b

使用本地 API

Ollama 在 http://localhost:11434 暴露了 OpenAI 兼容的 API：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # 任意字符串均可
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.3:70b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "为一个渲染可排序表格的 React 组件编写单元测试。"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

自托管的主要优点是零速率限制和完全的隐私。主要缺点是硬件成本和设置时间。

各免费方法对比

方法	速度	速率限制	设置难度	最佳用途
Groq	极快	30 RPM	简单	快速原型制作
Together AI	快	基于额度 ($5 免费)	简单	长期开发
Fireworks AI	快	每月 1M tokens	简单	中等容量项目
Hugging Face	中等	~5-10 RPM	简单	快速实验
OpenRouter	中等	需排队	简单	多模型访问
Ollama (本地)	取决于硬件	无	中等	隐私、无限使用

最大化利用免费访问的技巧

组合使用多个提供商。 同时注册 Groq、Together AI 和 Fireworks AI。追求速度用 Groq，需要 Maverick 的质量用 Together AI，并将 Fireworks 作为备用。
尽可能使用小型模型。 Llama 3.1 8B 能胜任许多任务，且在免费层级中有更高的速率限制。
缓存响应结果。 如果您进行重复的类似查询，请在本地缓存结果，以避免浪费您的免费配额。
高效利用 System Prompts。 一个优秀的系统提示词可以减少后续所需的对话轮次。
监控您的用量。 大多数提供商都会在仪表板中显示用量。定期检查以避免意外达到限制。

结论

Llama 模型的开源特性意味着免费访问在目前及未来都将广泛存在。无论您是偏好 Groq 的极致速度、Together AI 的慷慨额度，还是 Ollama 本地托管的隐私性，总有一个免费选项能适配您的工作流。

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