免费大模型 API 白嫖指南（2026 版）

网页版 AI 人人都用，但「把 AI 接进自己的程序」才是效率翻倍的开始：批量翻译文档、自动总结网页、给笔记软件接个助手、写个小脚本调度模型……这些都需要 API。好消息是：2026 年仍有一大批平台提供免费额度，本文全部盘点，并直接给能跑的代码。

免费额度从哪里来

理解了三类动机，你就知道哪些额度会长期存在：

获客补贴：新平台/新模型的推广期，注册即送额度或部分模型限免（如国内多家开放平台的新用户赠送）；
开发者生态：云厂商/硬件厂商为了让开发者在自家平台上构建应用，长期提供免费层（Cloudflare、NVIDIA 这类）；
引流试用：模型厂商开放旗舰模型的免费档位，换取曝光与口碑（Gemini、Groq 这类）。

主流免费额度盘点（2026）

平台	免费内容	适合的模型	备忘
Google AI Studio	Gemini 系列免费层（每日请求数限额）	Gemini 2.x 系列	目前最慷慨的旗舰免费层之一，长上下文强
OpenRouter	模型名带 `:free` 后缀的免费档	社区开源模型 + 部分厂商限免	一个 key 调用几十家模型，聚合里最省心
Groq	免费层（请求/Token 速率限制）	Llama / Qwen / GPT-OSS 等开源系	推理速度极快，适合实时对话类应用
硅基流动 SiliconFlow	注册赠送额度 + 部分模型永久免费	DeepSeek / Qwen / GLM 等	国内直连稳定，中文模型全
Cloudflare Workers AI	每日免费额度（Neurons 计费）	Llama / Qwen / Mistral 等	和 Workers 搭一起，最适合做网站后端
NVIDIA NIM	开发者免费 credits	Nemotron / DeepSeek 等	NVIDIA 生态，适合尝鲜大参数模型
GitHub Models	GitHub 账号免费试用额度	多家主流模型	拿 PAT 即可调，测试玩具首选
Mistral / Cohere 等	免费试用层 / 限免费模型	自家模型	额度小但稳定
国内平台（智谱/月之暗面/DeepSeek/百炼等）	新用户赠送额度，常有低价小模型	国产旗舰与轻量版	关注官方活动页，赠送形式变动频繁

说明：各家额度和免费模型名单变动很快，本文给的是一级结论——去哪个平台找；具体数字以官网控制台为准。

关键：它们大多说「OpenAI 兼容」

2026 年的生态事实标准是 OpenAI 格式。上面绝大多数平台都提供兼容端点：你只需改 baseURL 和 apiKey，同一套代码能在平台间平移——这意味着「哪里免费去哪里」，迁移成本为零。

# base_url 对照（示意）
OpenRouter        https://openrouter.ai/api/v1
Groq              https://api.groq.com/openai/v1
硅基流动           https://api.siliconflow.cn/v1
NVIDIA NIM        https://integrate.api.nvidia.com/v1
GitHub Models     https://models.inference.ai.azure.com
Google AI Studio  https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
# 注意：控制台里看到 "OpenAI Compatible" 字样，就用它

三行代码跑通第一个免费 API

// Node.js 18+（原生 fetch），npm 都不用装
const res = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
    method: 'POST',
    headers: {
        'Authorization': 'Bearer ' + process.env.OPENROUTER_KEY,  // key 放环境变量，别写死在代码里
        'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
        model: 'deepseek/deepseek-chat-v3:free',   // 平台控制台里挑带 :free 的模型
        messages: [{ role: 'user', content: '用三句话解释什么是缓存穿透' }]
    })
});
const data = await res.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

# Python 版（pip install openai）
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",   # 换平台只改这两行
    api_key=os.environ["SILICONFLOW_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-8B",                       # 挑免费模型
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个 Nginx 反向代理配置"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

免费额度的专业薅法

按任务分级用模型：翻译、摘要、分类这类简单任务用免费的小模型（8B 级别足够），把宝贵的旗舰额度留给复杂推理；
多平台做故障转移：代码里封装一个「按顺序尝试多个平台，谁报错换下一个」的路由层（OpenRouter 天然聚合，也可以用 LiteLLM 类网关自建）；
尊重速率限制：免费层普遍有 RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟 Token）限制，批量任务要加队列和退避重试，别把 key 打到封禁；
缓存重复请求：相同提示词的结果本地缓存，能省掉大量调用（尤其是程序化任务）；
别注册马甲号刷额度：平台风控识别很快（同 IP/同支付方式），封号连坐得不偿失；一个账号的免费档负责「开发调试」，生产跑量就老老实实充 ¥ 几十块。

Key 安全铁律

Key 放 .env / 系统环境变量 / 平台密钥管理，永远不要提交进 Git（泄露的 key 秒被爬虫扫走刷爆额度）；
每个平台给 key 设置「额度上限」（大部分控制台支持），就算泄露损失也可控；
前端代码里绝不能出现 key——网页调用走你自己的服务器中转（正好可以用 Cloudflare Workers 免费层写这个中转）。

进阶：10 分钟搭一个「自己的 ChatGPT」

把上面的免费 key 接到开源前端（NextChat、LobeChat、Cherry Studio 这类，都支持「OpenAI 兼容」配置），你就拥有了一个可自定义提示词、可换模型、数据在自己手里的聊天界面——这是本博客文章《AI 对话站》同款思路。前端随便挑一个顺眼的，把 base_url + key 填进去即可，全程不需要写代码。

免费额度的姿势是「开发调试用免费、生产放量按需付费」。把免费层当拐杖用，而不是当跑道用。

总结

行动路线：注册 2–3 个平台（推荐 OpenRouter + 一个国内平台 + Google AI Studio）→ 各拿一个 key → 用 OpenAI 兼容代码跑通 → 按「简单任务用免费小模型」的原则分配流量 → key 进环境变量并设置额度上限。一晚上就能把整套「免费 AI 中台」搭起来。下一篇讲免费 AI 生图和视频工具。