[Github] awesome-free-llm-apis – LLM API 免费额度资源清单

Github发现2026-03-27发布 WarpEdit

在 AI 应用开发中，调用大语言模型的 API 费用是一笔不小的开支。尤其是个人开发者或小团队，往往只能在免费额度内精打细算。awesome-free-llm-apis 正是为解决这一痛点而生——它整理收录了 16 个提供永久免费额度的 LLM API 提供商，涵盖从 Google Gemini 到国产硅基流动的各类选择，所有接口均兼容 OpenAI SDK，零门槛迁移现有项目。

项目状态（截至 2026-07-13）：仓库 mnfst/awesome-free-llm-apis 当前约有 5,701 Stars、542 Forks，默认分支为 main，许可证为 CC0-1.0，最近一次推送日期为 2026-06-16，仓库未归档。数据会持续变化，使用前请查看 README、Releases、提交记录和 LICENSE 原文。

是什么

awesome-free-llm-apis 是一个由开发者 brunobuddy 维护的开源精选列表，隶属于 mnfst 组织。项目的目标很简单：把市面上所有永久提供免费额度的 LLM API 整理在一起，让开发者不必东奔西走找优惠。

和那些限时的试用 Credits 不同，这个列表里的列表记录的是核对时的免费政策，服务商可以随时调整模型、地区、额度和限流。项目还特别标注了每个提供商的限流规则（RPM、RPD），方便你根据实际需求做技术选型。

核心功能

Provider APIs（官方 API）

这类 API 由训练或微调模型的公司直接提供，质量有保障。

提供商	免费额度	代表模型
Cohere	20 RPM, 1K/月	Command A, Command R+, Aya Expanse 32B
Google Gemini	5-15 RPM, 100-1K RPD	Gemini 2.5 Pro, Flash, Flash-Lite
Mistral AI	1 req/s, 1B tok/月	Mistral Large 3, Small 3.1, Ministral 8B
Zhipu AI（智谱）	限额未公开	GLM-4.7-Flash, GLM-4.5-Flash, GLM-4.6V-Flash

Inference Providers（第三方托管）

这类平台托管各种开源权重模型，选择更灵活。

提供商	免费额度	代表模型
Cerebras	30 RPM, 14,400 RPD	Llama 3.3 70B, Qwen3 235B, GPT-OSS-120B
Groq	30 RPM, 1K RPD	Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Kimi K2（17+ 模型）
OpenRouter	20 RPM, 50 RPD（付费解锁 1K）	DeepSeek R1, Llama 3.3 70B, GPT-OSS-120B（29+ 模型）
SiliconFlow（硅基流动）	1K RPM, 50K TPM	Qwen3-8B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, GLM-4.1V-9B-Thinking
Hugging Face	$0.10/月免费额度	Llama 3.3 70B, Qwen2.5 72B, Mistral 7B
Cloudflare Workers AI	10K neurons/天	Llama 3.3 70B, Qwen QwQ 32B（47+ 模型）
GitHub Models	10-15 RPM, 50-150 RPD	GPT-4o, Llama 3.3 70B, DeepSeek-R1
LLM7.io	30 RPM（token 可升至 120）	DeepSeek R1, Flash-Lite, Qwen2.5 Coder（27+ 模型）
NVIDIA NIM	40 RPM	Llama 3.3 70B, Mistral Large, Qwen3 235B
Ollama Cloud	轻度使用（5小时/7天重置）	DeepSeek-V3.2, Qwen3.5, Kimi-K2.5（17+ 模型）
Kluster AI	限额未公开	DeepSeek-R1, Llama 4 Maverick, Qwen3-235B

统一特性

全系 OpenAI SDK 兼容：只需改一行 base URL 即可迁移现有代码
永久免费：不存在过期时间或试用截止
明确标注限流：RPM（每分钟请求数）和 RPD（每天请求数）一目了然
持续更新：最近 8 小时前刚合并了 SiliconFlow 的收录

快速上手

Python 示例（以 Groq 为例）

pip install openai

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-versatile",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

获取 API Key

每个提供商的 API Key 申请链接都直接列在列表中，点击即可跳转：

Groq：https://console.groq.com/keys
OpenRouter：https://openrouter.ai/keys
SiliconFlow：https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
Hugging Face：https://huggingface.co/settings/tokens

适用人群

个人开发者：预算有限，需要免费额度来跑 demo 或小规模项目
AI 创业团队：在产品初期用免费额度验证 PMF，控制 API 成本
学生 / 研究者：做实验、写论文不需要付费订阅
多模型路由需求：想对比不同模型效果，OpenRouter 的模型回退机制非常实用

总结

awesome-free-llm-apis 不是一个 SDK，也不是一个 API 聚合平台——它是一份经过审核的免费资源清单。它为个人开发者对比免费额度提供了集中入口。

对于国内用户来说，SiliconFlow（硅基流动）和Zhipu AI（智谱）是特别值得关注的两个选项，前者提供高达 1K RPM、50K TPM 的免费额度，后者则直接提供国产 GLM 系列模型。而如果你需要调用海外模型，Groq 以高速推理著称，Cerebras 则是 70B 大模型免费额度最慷慨的选择。

唯一需要注意的是：免费往往意味着限流。如果你的应用有高并发需求，建议结合使用多个提供商，或在免费额度用尽后考虑付费计划。