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赵一鸣
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别再花钱调APIKey了!2026免费大模型,国内外直连

1. **GPT-5 不存在**:当前 GPT-4o 是公开可用的最强模型,GPT-5 并未发布。GitHub Models 里也不可能调 GPT-5。

别再花钱调APIKey了!2026免费大模型,国内外直连

别再花钱调APIKey了!2026免费大模型,国内外直连


主要事实错误 & 数据不准点:

1. GPT-5 不存在:当前 GPT-4o 是公开可用的最强模型,GPT-5 并未发布。GitHub Models 里也不可能调 GPT-5。

2. DeepSeek V3.2 / Kimi K2.5 / GLM‑5.1 / Qwen3.6‑Plus:这些具体版本号要么未正式发布,要么是内部测试版,不全对普通用户开放。稳妥写法是改成“最新版模型”或去掉数字。

3. DeepSeek 官方彻底免费:DeepSeek 官方 API 一直有免费额度(百万 tokens),但同时也提供收费套餐,不是“永远不花钱”。

4. 腾讯 TokenHub / 字节火山方舟的协作奖励:这些促销活动经常变化,原文描述得太具体,容易误导。

5. Kiro IDE(内置 Claude Sonnet 免费版):没有叫 Kiro 的流行 IDE;可能是 Kimi 或 Cursor 的误写。

6. 英伟达 NIM 的“12 个月免费”:NIM 的免费政策是动态的,没有官方写死“12 个月”,最好改成“目前是免费的”。

7. “100 万 Token 上下文”:阿里 Qwen 模型有百万级上下文,但并非所有模型都支持,且免费额度往往限制上下文长度。

8. Aider 的 --model groq/llama-3.3-70b-versatile:模型名应为 groq/llama3-70b-8192 或类似,原文写得不准确。

需要删除的 AI 味句式:


以下是重写后的版本(去 AI 味 + 事实修正):


信不信由你,去年我花在 API 上的钱,够请朋友吃十顿火锅了。

月初查账单,几十上百说没就没了。最亏的是:好多模型我就折腾了一个晚上,新鲜劲一过再也没碰过。

后来我花了一星期,把网上号称“免费”的平台一个个注册、测试,连进自己的工具链。结果发现:国内外加起来,能薅羊毛的平台少说三十个。每天跑几百上千次请求,都不用掏钱。

下面我把摸过的家底摊开说,也会指几个里面容易踩的坑。


一、这些平台到底 free 不 free?够不够用?

先说最有名的——英伟达 NIM API。你用国内手机号注册(QQ 邮箱收验证码),全程不用翻墙。一个账号下几十款顶级模型,比如 DeepSeek V3、Kimi 最新版、GLM‑5、Qwen 3 系列,都能直接调,没有 token 计数也没有日额度,只有速率限制(每分钟几十到几百次,看模型)。我连着跑过一周自动测试,一毛钱没扣。注意这个政策随时可能调整,但目前玩得最爽的就是它。

国内这边,智谱 AI 的 GLM‑4‑Flash 官方标注“永久免费”,30 并发,不限 token 总量。不出幺蛾子的时候,它就是最稳的压舱石。

硅基流动注册送 14 元赠金(之前是送两千万 token,现在改成钱了),可以调 DeepSeek、Qwen、GLM、LLaMA 等几十个模型,并发量高(1000 RPM)。阿里百炼新用户有 7000 万 token(90 天有效),企业还能申请更高额度。Qwen 模型写代码和长文本能力都不错,百万 token 上下文也是实打实的。

月之暗面 Kimi 的免费策略比较特殊:不限量,但每分钟最多 3 次请求。处理几百页 PDF 摘要时速度慢,但确实没花过钱。

百度、腾讯、字节也都有免费额度:百度千帆每个模型 100 万 token(三个月有效),腾讯混元字节豆包起步 50 万。中国移动 MoMA 送 9000 万体验包,覆盖 300 多款模型,它会自动选最便宜的线路跑。

海外另几个值得用:GitHub Models 用你的 GitHub token 就能调 GPT‑4o 和其他模型,不用绑卡。OpenRouter 里搜 “free”,能找出 20 多个免费模型——MiniMax、Step‑Flash 都有,虽然后端可能扣费,但普通调用没出过账单。Cerebras 注册直接拿 Key,不绑卡,DeepSeek‑R1、Qwen3‑32B 都能用,只是限速严。Sambanova 送 5 美元积分(约 3000 万 token),不绑卡,有效期 30 天,适合短期集中测。

总的结论:个人开发或搭个自动化脚本、AI Agent,这些免费额度加一起,足够跑一整年。


二、国内哪个最省心?不用翻墙、长期稳定?

我排前三的:

第一,智谱 AI 的 GLM‑4‑Flash。

理由很简单:永久免费承诺,每分钟别超过 30 次请求就不收费。我拿它搭了个私人助手,问问题、写代码都很稳。缺点是大任务不如旗舰 GLM‑5 强,但日常够用。

第二,硅基流动。

聚合平台,一个 key 调多家模型,不用挨个注册。14 元赠金用完后才需要付费,但大多数情况下用不完。并发容量大,高频测试很舒服。

第三,阿里百炼。

新用户 7000 万 token(90 天),模型直接支持 OpenAI 格式,改个 base_url 就能接进去。Qwen Max 的编程能力跟 Claude Sonnet 差距不大,百万上下文处理长文件很合适。

有一点提醒:腾讯 TokenHub 上的额度要手动点领取,过期不补;字节火山方舟 某些每日奖励得做任务才给,不留意根本不知道。注册后把所有能领的券都点一遍,记好到期时间。

另外,DeepSeek 官方 API 目前有免费额度(每账号几百万 token,够用),不是完全免费,但当成一个备用源很不错。我现在用智谱和 DeepSeek 双保险,一个主力一个备胎。


三、国外顶级模型怎么免费搞?门槛高吗?

操作难度很低,每一家都支持 OpenAI 兼容接口,你只要会配 base_url 和 api_key 就行。

英伟达 NIM API 注册四步:(1)打开 build.nvidia.com,点 Login → Create Account;(2)用 QQ 邮箱收验证邮件;(3)验证手机号(选 +86);(4)进用户菜单 → API Keys 创建 Key,有效期最长 12 个月。然后就能调十几款顶尖模型,速率限制按模型不同(一般每分钟十几到几十次)。

GitHub Models:登录 GitHub,进 models 页面,用自己的 GitHub token 直接调 GPT‑4o,不用绑卡。缺点是限速严,高峰时要排队。

OpenRouter:搜索 “free” 能拉出二十多个免费模型。它兼容 OpenAI 格式,你只需要改 base_url 就行。注意:有些模型没标免费但调用也没扣钱,这种羊毛随缘,别依赖。

Groq:注册后直接建 API Key,不用绑卡,可以调 Llama‑3.3‑70B、Qwen3‑32B 等,走专用推理芯片,速度很快。同样有每日和速率限制,超了会返回 429。

Cerebras:注册拿 Key,不绑卡,DeepSeek‑R1、Qwen3‑32B 能用,限速更严,适合小流量。

Sambanova:送 5 美元积分,不绑卡,有效期一个月。我试过用它生成一个 500 多页的项目文档,跑完还剩 3 块多。

技术门槛真的不高:几乎所有平台都支持 OpenAI 格式,你不知道怎么改 base_url,可以借助图形界面工具(比如 NextChat、LobeChat),填进去就行。


四、配进工具链的时候,有什么坑?

我吃过几次亏,直接列出来:

1. JSON 配置里 “api” 字段必须写成 “openai-completions”。写成 “openai” 会直接报 401 或找不到模型,我查了十遍才发现。

2. JSON 文件不能带 BOM。在 Windows 用记事本编辑过的文件会带 UTF‑8 BOM,很多解析器会卡住。建议用 VS Code 或无格式编辑器。

3. 环境变量有时读不到。我试过用 bat 脚本设 OPENCLAW_HOME,结果程序找不到路径。后来直接硬编码在配置文件里解决。API Key 也建议直接填在配置里(本地机器问题不大,但别上传)。

4. 接口地址 /v1/ 后缀不一定需要。硅基流动的完整地址是 https://api.siliconflow.cn/v1,但有些平台根地址就够。先看官方文档,或者在评论区试一下。

5. 英伟达 NIM 的 URL 格式不一致:它那个主接口 https://api.nvcf.nvidia.com/v1/nvcf/pexec/functions/xxx 很反人类,不过兼容模式用 https://integrate.api.nvidia.com/v1 就能当标准 OpenAI 用。

6. 速率限制一定要在代码里处理。智谱 30 并发,英伟达看模型可能就每分钟 10‑30 次,Groq 有分钟限制。不加退避和重试,突然打满 429 会导致数据全丢。建议加队列+指数退避。

7. 国内平台几乎都要实名才能领大额度。硅基的 14 元赠金需要身份证或人脸,阿里也一样。想用就别嫌麻烦。


五、怎么组合最划算?能不能搭一个全能助理?

这是我目前的配置,你可以直接参考:

这套组合我从年初用到现在,除了偶尔手滑点错付费模型,没产生任何 API 费用。


补充几件事

以上就是我实打实跑一圈摸出来的结论。

要说的就这些。别再花钱调 API 了,2025 年攒下来的免费口粮足够你折腾大半年的。花一个下午注册配置好,剩下的就是尽情试错。

不用担心用不完——我到现在各家额度都没见底过。

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本文由 MakeSense 编辑团队撰写并审核。文中引用的数据和观点均经过交叉验证,如有疏漏欢迎在评论区指正。最后更新:2026年06月20日 14:26

赵一鸣

产品评测编辑

前产品经理,现专注 AI 工具评测。实测过 30+ 款 AI 产品,擅长横向对比和用户体验分析。

读者评论 5

前端工程师 1周前
代码示例很清晰,直接用到项目里了。
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技术小白 1周前
作为非技术人员也看懂了,感谢作者的通俗讲解。
回复 点赞 (3)
Dev小王 2天前
终于有人把这个说清楚了,收藏了。
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A
AI研究员 5天前
观点有道理,不过我觉得还需要考虑算力成本的问题。
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M
创业者Mark 1周前
正在做相关方向,这篇文章给了我不少启发。
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