2026 年最全指南：免费 LLM API 资源汇总与选型建议

在大模型应用快速落地的阶段，如何以最低成本获取可用的 LLM API 资源，成为开发者与创业团队的核心问题。本文基于原始资源清单 ，系统梳理当前可免费使用或提供试用额度的主流大模型 API 平台，并给出结构化对比与使用建议。

注意：请合理使用免费额度，避免滥用导致资源关闭。

一、完全免费可用的 LLM API 平台

本类平台无需信用卡或仅需基础验证，即可直接调用 API。

1️⃣ OpenRouter

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特点：

  • 聚合多家模型
  • 统一 API 接口
  • 模型共享免费额度

免费限制：

  • 20 请求/分钟
  • 50 请求/天
  • 充值 $10 可提升至 1000 请求/天

适用场景：

  • 快速测试多个开源模型
  • 对比不同模型表现
  • 轻量 SaaS MVP 验证

2️⃣ Google AI Studio

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优势：

  • 高 token 上限
  • Gemini 系列模型可免费试用

注意事项：

  • 在 UK/CH/EEA/EU 以外地区，数据可能用于训练

适合：

  • 高 token 长文本测试
  • 原型验证
  • 多模态探索

3️⃣ NVIDIA NIM

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限制：

  • 40 请求/分钟
  • 需手机验证

优势：

  • 高性能推理
  • 适合工程测试

4️⃣ Mistral 平台

包括：

  • Mistral La Plateforme
  • Codestral

特点：

  • 每秒 1 请求
  • 高 token 限额
  • 需手机验证
  • 实验计划需允许数据训练

适合：

  • 代码生成
  • 高质量法语/多语言场景

5️⃣ HuggingFace Inference Providers

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免费额度：

  • 每月 $0.10 计算额度

适合：

  • 小规模模型推理
  • 自定义开源模型部署测试

6️⃣ Groq

优势：

  • 极高吞吐率
  • 部分模型每日 14,400 请求

适合：

  • 高并发
  • 低延迟 API 场景

7️⃣ Cerebras

高 token 速率：

  • 60,000 tokens/minute
  • 14,400 requests/day

适合：

  • 大规模 prompt 实验
  • 批量任务

8️⃣ Cohere

免费限制：

  • 20 请求/分钟
  • 1,000 请求/月

适合：

  • 企业级文本生成测试
  • 多语言场景

9️⃣ GitHub Models

适合：

  • 与 Copilot 集成
  • 企业内部实验

但输入输出 token 限制严格。

🔟 Cloudflare Workers AI

免费额度：

  • 10,000 neurons/day

适合：

  • 边缘计算
  • Serverless 架构

1️⃣1️⃣ Google Cloud Vertex AI

特点：

  • 部分模型 Preview 免费
  • 需严格付款验证

适合：

  • 企业级部署
  • GCP 体系用户

二、提供试用额度的平台

如果你愿意注册并绑定账户，以下平台提供一定试用金。

平台 试用额度
Fireworks $1
Baseten $30
Nebius $1
Novita $0.5
AI21 $10
Upstage $10
NLP Cloud $15
Alibaba Cloud Model Studio 每模型 100万 tokens
Modal $5/月
Inference.net $1
Hyperbolic $1
SambaNova $5
Scaleway 100万 tokens

适合：

  • 中等规模测试
  • 模型对比实验
  • Agent 开发调优

三、如何选择合适的免费 LLM API？

1️⃣ 如果你是个人开发者

优先考虑：

  • OpenRouter
  • Groq
  • Google AI Studio

理由：

  • 注册门槛低
  • 免费额度明确
  • API 简单

2️⃣ 如果你做 SaaS MVP

推荐组合：

  • Groq（高并发）
  • Cerebras（高 token）
  • OpenRouter（多模型）

3️⃣ 如果你做企业级产品验证

建议：

  • Vertex AI
  • Cohere
  • Mistral

原因：

  • 更稳定
  • 更规范
  • 商业支持明确

四、重要合规提醒

  1. 避免自动化刷额度
  2. 避免共享 Key
  3. 关注数据训练条款
  4. 注意区域数据合规问题

五、总结

当前生态中，免费 LLM API 资源已经足够完成以下任务：

  • MVP 验证
  • Agent 架构测试
  • Prompt 优化实验
  • 低成本内容生成系统搭建

合理组合不同平台，可以在 0 成本情况下完成完整的大模型产品原型。

如果需要，我可以进一步：

  • 输出对比评分表
  • 提供 API 调用示例代码
  • 设计低成本多平台容灾架构方案