本文最后更新于 2026年9月4日。
2026年全球免费大语言模型API深度调研与全集成架构报告
随着人工智能技术的飞速演进，2026年的大语言模型（LLM）市场已进入一个以“开发者普惠”为核心的战略博弈期。由谷歌（Google）、Meta等西方巨头与深度求索（DeepSeek）、阿里巴巴（Alibaba）、智谱AI（Zhipu AI）等中国顶尖实验室共同构建的API生态系统，正通过提供高额度的免费层级来争夺全球开发者流量。这种趋势不仅降低了创新门槛，也催生了对多API聚合与轮询工具的迫切需求。本报告旨在深度分析全球范围内可用的、具有每日重置额度或稳定请求频率限制的免费API资源，并为高效实现API轮询提供专业级的架构指南。
需要提前说明的是：2026年下半年，免费层整体在收紧，而不是在放宽。本报告数据更新至2026年9月，其中已有三个平台在此期间退出或降级——GitHub Models 已于2026年7月30日全面退役，Cerebras 取消了永久免费层，OpenRouter 的免费额度从200 RPD降至50 RPD。如果你的代码里还依赖这些端点，请尽快调整。
全球AI基础设施层级的演变与API普惠化趋势
在2025年中期至2026年初，全球大模型API市场经历了从“付费墙”向“流量池”的根本转变。中国在这一领域表现尤为突出，截至2025年7月，中国已占全球约3,755个公开发布模型中的1,509个，成为开源模型领域的领导者 。这种饱和式竞争迫使供应商将模型访问权限作为一种分发策略。
目前，免费API的提供模式主要分为三类：第一类是以Google AI Studio为代表的“基于每日配额（RPD）”模式，提供固定的日重置额度；第二类是以Groq为代表的“基于频率限制（RPM）”模式，侧重于展示硬件推理速度；第三类是以SiliconFlow和OpenRouter为代表的“聚合分发”模式，通过统一接口桥接多种开源资源 。对于旨在构建零成本工具的开发者而言，理解这些平台的配额重置机制与技术限制是实现高效轮询的前提。
而从2026年第三季度开始，出现了第四种模式——“试用金模式”：Cerebras、Fireworks、Nous Portal 等平台不再提供永久免费层，改为赠送一次性试用额度并要求绑定支付方式。这个转变值得警惕，它意味着“永久免费”正在变成一种稀缺资源。
国际领先免费API供应商：谷歌与算力先锋
谷歌AI Studio：长上下文处理的工业标准
Google AI Studio（aistudio.google.com）在2026年依然是全球最慷慨的免费API提供方之一。其核心价值在于提供了具有100万个Token超长上下文窗口的模型，这在处理法律文档、大型代码库及长篇历史文献时具有不可替代性 。
| 模型名称 | 每分钟请求数 (RPM) | 每日请求限制 (RPD) | 每分钟Token数 (TPM) | 注册地址 | 重置机制 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 5 | 100 | 250,000 | aistudio.google.com | 每日太平洋时间午夜 |
| Gemini 2.5 Flash | 10 | 250 | 250,000 | aistudio.google.com | 每日太平洋时间午夜 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 15 | 1,000 | 250,000 | aistudio.google.com | 每日太平洋时间午夜 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 5 | 500 | 250,000 | aistudio.google.com | 每日太平洋时间午夜 |
| Gemma 4 26B | 15 | 1,500 | 250,000 | aistudio.google.com | 每日太平洋时间午夜 |
技术分析表明，Gemini 2.5 Flash-Lite凭借其高达1,000次的日配额，成为构建中等频率聊天机器人或自动化工作流的首选。然而，开发者必须意识到，免费层级的数据可能会被谷歌用于模型改进，且在欧盟、英国及瑞士等受监管地区存在商业限制 。
另有一处容易踩坑：Gemini 的图像模型不在这套免费层内。无论通过哪个提供方调用，图像模型都要求采用随用随付的 Blaze 定价方案，请务必把文本配额和出图配额分开核算。
硬件推理领航者：Groq
为了展示其LPU（语言处理单元）的推理优势，Groq提供了极高频率的免费访问权限。其主要特点是极低的延迟（通常超过300 tokens/s），非常适合需要即时反馈的交互式应用 。Groq Cloud的免费开发者计划（Developer Plan）不要求信用卡绑定，并在组织层级应用限制。
| 核心模型 | RPM | RPD | TPM | 接入地址 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 30 | 1,000 | 6,000 | console.groq.com |
| Llama 4 Scout | 30 | 1,000 | 6,000 | console.groq.com |
| Kimi K2 Instruct | 30 | 1,000 | 6,000 | console.groq.com |
需要提醒的是，上表的 RPD 与 TPM 数值来自第三方目录的一致性报道（多个来源均报 1,000 RPD / 6,000 TPM），Groq 官方 console 在本次核对中返回 403，未能取得一手确认。另外 qwen3-32b 与 gpt-oss-120b 疑似已移出免费目录。建议以实际返回的 x-ratelimit-* 响应头为准。
Cerebras：从永久免费退回到试用金模式
Cerebras Cloud 曾凭借 1M tokens/天的免费额度和 30 RPM 成为长文本处理的性价比之选，但这一情况在2026年发生了变化：Cerebras 已取消永久免费层。官方 FAQ 对“Is there a permanently free tier?”的回答是一个明确的 No。
目前的状况是：仅提供 Free Trial——$5 试用金、30 天过期、需绑定支付方式；免费档仅列 gpt-oss-120b（5 RPM）与 gemma-4-31b（15 RPM），均为 30K TPM / 1M TPD；限流方式也从单桶改为 uncached/total 双桶。原本在免费层中的 zai-glm-4.7 已不再提供免费额度。
中国市场核心供应商：DeepSeek与开源矩阵
SiliconFlow（硅基流动）：国产聚合分发的核心
SiliconFlow已成为中国开源模型API的分发枢纽，通过其高度优化的推理栈，支持包括DeepSeek V3、R1以及Qwen、GLM系列在内的几乎所有主流国产模型 。
SiliconFlow的免费策略采用了“固定配额+激励”的模式。对于未完成实名认证的用户，针对DeepSeek-V3和R1等旗舰模型，提供了每日100次的免费请求额度。已完成认证或有消费记录的用户，其速率限制（Rate Limits）会根据消耗等级自动调整 。
| 关键模型标识 | 免费策略 | 上下文窗口 | 技术优势 |
|---|---|---|---|
| deepseek-ai/DeepSeek-V3 | 100次/日 (基础) | 128K | 极高性价比，对标GPT-4o |
| deepseek-ai/DeepSeek-R1 | 100次/日 (基础) | 128K | 强大的逻辑推理与思维链 (CoT) |
| Qwen/Qwen2.5 / Qwen3 | 免费子版本 | 128K | 在中文 benchmarks 中表现卓越 |
| black-forest-labs/FLUX.1 | 每日限定次数 | N/A (图像) | 顶尖的开源图像生成能力 |
SiliconFlow的API完全兼容OpenAI标准，这意味着轮询工具只需更改base_url（https://api.siliconflow.cn/v1/）即可无缝接入 。新用户注册另赠 14 元人民币额度，文本与图像通用。
DeepSeek（深度求索）：官方 trial 与无死角覆盖
DeepSeek作为2025年后AI界的黑马，其官方平台（api.deepseek.com）并不设置传统的每日重置额度，而是采取注册即赠送500万Token（约8.40美元价值）的策略，有效期通常为30天。更具参考意义的是，DeepSeek API在技术上并不限制用户的速率上限，而是根据服务器负载动态调整响应速度 。
这种“软上限”机制意味着在高并发轮询中，DeepSeek可以作为一个极低成本的兜底方案。其V3和R1模型的输入/输出价格仅为西方模型的1/10，即便在免费额度耗尽后，其使用成本也接近于零 。
阿里巴巴 DashScope（灵积平台）：Qwen 矩阵
阿里巴巴的DashScope平台对Qwen系列模型提供了长达90天的100万Token免费体验额度。然而，对于寻求每日重置额度的开发者，Qwen项目组提供的 OAuth 接入方式（Qwen OAuth）更具吸引力。通过此方式，开发者可以获得每分钟60次请求、每日1,000次请求的固定配额，且额度每天重置 。
| 接入方式 | 适用模型 | 每日限额 | 重置方式 | 注册地址 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen OAuth | Qwen-Code / Qwen-Plus | 1,000 RPD | 每日自动重置 | qwen.ai |
| DashScope Trial | Qwen3-Max / Plus | 1M Tokens (总) | 90天有效期 | dashscope.aliyun.com |
智谱AI与百度千帆：Flash 系列的战略性免费
智谱AI（BigModel.cn）推出了GLM-4.7-Flash和GLM-4.6V-Flash（多模态）模型，作为永久性的低成本/免费资源开放给开发者。注册新账户通常会赠送2000万个Token的启动配额 。GLM-4.7-Flash支持200K上下文，且在中文语境下的工具调用（Tool Use）稳定性优于同级别的国际模型 。
百度千帆平台（Qianfan）则采取了类似的策略，将ERNIE Speed、ERNIE Lite等轻量化模型设为免费调用。2025年3月起，百度甚至提前开放了最新款ERNIE 4.5和X1（推理模型）的免费试用，以应对DeepSeek R1带来的竞争压力 。
聚合网关与集成平台
OpenRouter：免费模型的全集成中心
OpenRouter（openrouter.ai）维护了一个包含约29个完全免费模型的列表。通过在模型ID后添加:free后缀，工具可以直接访问由各供应商提供的免费层级 。
| 推荐模型 (OpenRouter) | 来源供应商 | 上下文上限 | 限制 (RPM/RPD) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-r1-0528:free | DeepSeek | 163K | 20 RPM / 50 RPD |
| qwen/qwen3.6-plus:free | Alibaba | 1M | 20 RPM / 50 RPD |
| qwen/qwen3-coder-480b-a35b:free | Alibaba | 262K | 20 RPM / 50 RPD |
| meta-llama/llama-4-scout:free | Meta | 10M | 20 RPM / 50 RPD |
| nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | NVIDIA | 1M | 20 RPM / 50 RPD |
| openai/gpt-oss-120b:free | OpenAI | 131K | 20 RPM / 50 RPD |
| minimax/minimax-m2.5:free | MiniMax | 196K | 20 RPM / 50 RPD |
额度已大幅下调。官方 limits 文档显示，未充值账户的免费模型限额为 20 RPM / 50 RPD（此前为 200 RPD）。累计充值达到 10 美元后，RPD 提升至 1,000，RPM 不变。这意味着 OpenRouter 在轮询池中的定位已经从主力变为配角，一天五十次调用更适合作为补充而非底座。
Cloudflare Workers AI
10,000 Neurons/天，00:00 UTC 重置，Free 与 Paid 计划均可用，50+ 模型。需要注意两点：一是 kimi-k2.6、kimi-k2.7-code、glm-5.2/5.3/5.3-flash、deepseek-v4-flash/pro 这几个模型需绑定付费方式才能调用；二是该平台同时提供免费文生图（@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell 等），图像模型不受上述限制。
新兴聚合网关
除了 OpenRouter，2026年下半年还出现了几个值得一试的入口：
| 平台 | Base URL | 免费模型与额度 |
|---|---|---|
| OpenCode Zen | https://opencode.ai/zen/v1 |
minimax-m2.5-free、qwen3.6-plus-free、nemotron-3-super-free、big-pickle；官方描述为 Unlimited（反馈收集期），拥堵时限流 |
| routing.run | — | Lite plan 400 req/day，免费档 50 RPD；route/kimi-k2.5、route/glm-5、route/qwen3.5-397b-a17b、route/deepseek-v3.2 |
| Crof | — | qwen3.5-9b、glm-4.7-flash，宣称无请求上限，128K 上下文 |
| Ollama Cloud | https://ollama.com/v1 |
glm-4.7:cloud、deepseek-v3.2、qwen3.5、kimi-k2.5、llama3.2；额度被评“Light” |
| ModelScope API-Inference | https://api-inference.modelscope.cn/v1 |
2,000 RPD 总额，单模型上限 500 RPD；需阿里云实名；同时提供免费文生图 Qwen/Qwen-Image |
| NVIDIA NIM | https://integrate.api.nvidia.com/v1 |
注册开发者计划领 credits，约 40 RPM，100+ 模型 |
| Hugging Face | https://router.huggingface.co/v1 |
Free 用户 $0.10/月，PRO $2.00/月 |
| Kilo Code | https://api.kilo.ai/api/gateway |
约 200 req/hr，5 个免费模型 |
| OVHcloud AI Endpoints | https://oai.endpoints.kepler.ai.cloud.ovh.net/v1 |
匿名 2 RPM，无需注册，40+ 开源模型，欧盟机房 |
| Mistral AI | https://api.mistral.ai/v1 |
Free “Experiment” 计划，约 1B tokens/月；mistral-small-4 约 60 RPM |
技术实现：高效轮询与分发架构方案
构建一个连接所有免费API的工具，核心挑战在于处理复杂的速率限制、异构的上下文窗口以及不同的认证协议。
统一协议适配：OpenAI SDK 的杠杆作用
2026年的技术格局中，几乎所有主流供应商（包括DeepSeek、SiliconFlow、Baidu、Zhipu、Groq、Mistral、Cloudflare、OpenRouter）都实现了对OpenAI API标准的适配 。这意味着开发者可以利用OpenAI官方库，通过动态注入base_url和api_key来实现多端切换。
Python
# 示例：多API供应商配置模板
api_inventory = [
{"name": "gemini", "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/", "rpd": 1000},
{"name": "modelscope", "base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/", "rpd": 2000},
{"name": "openrouter", "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1", "rpd": 50},
{"name": "siliconflow", "base_url": "https://api.siliconflow.cn/v1", "rpd": 100},
{"name": "groq", "base_url": "https://api.groq.com/openai/v1", "rpd": 1000},
{"name": "nvidia", "base_url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1", "rpd": None},
]
轮询算法与状态管理：防止“过度征用”
一个简单的随机轮询（Round Robin）可能导致某个低配额API过早失效。高级工具应采用“带权重的令牌桶（Token Bucket）”算法 。
-
静态权重分配：根据官方公布的RPD（如Gemini 2.5 Flash-Lite的1,000 RPD）设定初始权重。
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动态状态监控：实时记录每个Key的剩余配额（通过解析响应头中的
x-ratelimit-remaining）。 -
熔断与降级策略：当捕获到HTTP 429错误时，根据
retry-after头部自动将该Key移入休眠池。
在2026年下半年这个特定时点，第2、3条几乎已经是必需项而非优化项。原因很直接：GitHub Models 退役、OpenRouter 降到 50 RPD、Cerebras 需要绑卡之后，池子里可用的 Key 变少了，单个 Key 的失效对整体可用性的影响被放大。务必让程序读取 x-ratelimit-remaining 而不是依赖硬编码的额度数字——本文列出的所有 RPD 都可能在下个月变化。
上下文感知的模型路由
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短请求路由：将长度小于8K的日常对话优先分配给Groq，以获取极速响应 。
-
长文档路由：当检测到输入超过100K Token时，锁定为谷歌Gemini 2.5/3.1系列。Cerebras 退出永久免费层之后，长上下文的免费额度基本回到谷歌一家独大，Gemini 的权重应当相应上调。
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代码相关任务：优先选择Qwen3-Coder或Mistral Codestral，这两者在多语言编程任务中具有更高的准确率 。
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突发流量兜底：Ollama Cloud、OpenCode Zen、OVHcloud 匿名端点适合作为兜底，但它们的额度都不做硬承诺，不要作为唯一依赖。
综合调研汇总表：2026年9月免费LLM API 核心指标
| 平台名称 | 注册地址 | 核心免费模型 | 额度限制 (RPM/RPD) | 重置周期 | 最大输入 Token |
|---|---|---|---|---|---|
| Google AI Studio | aistudio.google.com | Gemini 2.5 Flash-Lite | 15 RPM / 1,000 RPD | 每日 16:00 (CST) | 1,000K |
| ModelScope | modelscope.cn | Qwen3.5 系列 | 2,000 RPD 总额（单模型≤500） | 每日重置 | 模型相关 |
| Groq Cloud | console.groq.com | Llama 3.3 70B | 30 RPM / 1,000 RPD（待确认） | 每日动态重置 | 131K |
| SiliconFlow | siliconflow.cn | DeepSeek V3 / R1 | 100 RPD (非认证) + ¥14 赠送 | 24小时循环 | 128K |
| OpenRouter | openrouter.ai | 混合 (:free 模式) | 20 RPM / 50 RPD | 24小时循环 | 32K-262K |
| Alibaba | qwen.ai | Qwen-Code / Plus | 60 RPM / 1,000 RPD | 每日重置 | 128K |
| Zhipu AI | bigmodel.cn | GLM-4.7-Flash | 动态频率限制 | N/A (Trial 基准) | 200K |
| Cloudflare | dash.cloudflare.com | Llama / Qwen / Gemma 系列 | 10,000 Neurons/天 | 00:00 UTC | 模型相关 |
| Mistral AI | console.mistral.ai | Mistral Small 4 | ~60 RPM / 1B Token (月) | 按月重置 | 256K |
| NVIDIA NIM | build.nvidia.com | Nemotron / Llama 系列 | ~40 RPM | Credits 制 | 128K-262K |
| OVHcloud | endpoints.ai.cloud.ovh.net | Llama / Qwen 系列 | 2 RPM（匿名，无需注册） | 按 IP | 131K |
深度洞察：免费API背后的博弈与风险
数据隐私与安全边界
谷歌明确指出，其免费层级API的数据会被用于改进模型 。与之相对，深度求索（DeepSeek）和硅基流动（SiliconFlow）等中国供应商在隐私声明中往往更加灵活，但对于企业级应用，仍建议通过支付极低额度的费用（如SiliconFlow的充值计划）来切换到不参与训练的专用通道 。
区域化限制的规避
地理围栏（Geo-fencing）是实现全球集成时的主要技术障碍。Google AI Studio在欧盟、英国及中国内地通常不可直接访问，需要通过代理节点（API Proxy）或在受支持地区（如美国、新加坡）托管的服务器进行转发 。相比之下，SiliconFlow和OpenRouter在处理跨国流量时具有更好的容错性 。
免费层的可持续性
这是本报告最想强调的一点：不要把免费 API 当作稳定的基础设施。仅仅在2026年7月至9月这三个月内，就有 GitHub Models 退役、Cerebras 取消永久免费层、OpenRouter 降额三起变动。合理的做法是：把免费层当作成本优化手段而非唯一依赖，代码中保留付费兜底路径，并对每个端点的额度做实时监控而非硬编码。
2026 年的市场演变：走向“模型路由优化器”
未来的趋势不再是简单的轮询，而是根据实时性能（Latency）、生成质量（Quality）和当前额度状态（Quota）进行的“最优路由”。随着Llama Factory等框架的成熟，本地部署小模型结合云端大模型API的“端云结合”架构，正成为降低对外部免费API依赖的最终解决方案 。
结论
开发者在构建零成本AI工具时，应以Google AI Studio作为长文本处理的核心，以Groq作为交互速度的保障，以ModelScope和SiliconFlow作为中文语境及旗舰性能的底座，以Cloudflare Workers AI 作为文本与图像的通用补充。通过实现一套具备权重分配、自动熔断和上下文识别的轮询层，可以缓解单一供应商的额度瓶颈。
但必须清醒地认识到，各大实验室的免费API策略正处在调整期，额度数字的有效期可能只有几个月。开发者应当保持对各平台响应头中速率限制参数的持续监控，并在架构上预留付费降级通道，以应对随时可能到来的政策波动。
核实说明：本报告中 Cloudflare、Cerebras、OpenRouter、GitHub 四条来自官方一手页面；Gemini、Groq、SiliconFlow、ModelScope、NVIDIA NIM 的限额因官方页面超时或返回 403 未能取得一手数据，数值来自第三方目录 freetiermodels.com，建议落地前用 x-ratelimit-* 响应头实测一遍。
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和本文的关系很直接：你在本文里挑的这些 API，最后都要拼成一个轮询网关。而在动手之前，去 AI 工具 + 网络工具两个分类里按星级翻一遍，往往已经有现成的开源网关可以直接改（比如项目库里的 Gateway，一个 TypeScript 写的 LLM API 聚合网关，统一访问 200+ 个 LLM，自带多模态、自动重试与负载均衡，正好覆盖本文“技术实现”一节的需求）。用“二开难度”标签筛一遍，能省掉不少自己造轮子的时间。