可用的免费 LLM API：开发者和研究者的最佳 AI API 指南
可用的免费 LLM API：开发者和研究者的最佳 AI API 指南
1. 可用的免费 LLM API：概述与指南
大型语言模型（LLMs）的出现彻底改变了多个领域，展示了在自然语言理解和生成方面的卓越能力。这些模型在庞大的数据集上进行训练，能够执行多种任务，包括文本补全、翻译、摘要，甚至代码生成。对于开发者和研究者而言，将这些强大的 AI 能力集成到他们的应用程序和项目中至关重要。这种集成主要通过应用程序编程接口（APIs）实现，允许软件以编程方式与 LLMs 进行交互。虽然许多先进的 LLM API 伴随有相关费用，但免费 LLM API 的可用性对于实验、原型设计和小规模项目来说是无价的，使更广泛的受众能够利用这一技术的潜力。本报告将深入探讨免费 LLM API 的领域，特别关注四个关键平台：OpenRouter、Groq、Gemini（通过 Google AI）和 Together AI。这些平台提供了独特的方法来访问 LLMs，了解它们的产品对于任何希望利用免费 AI 资源的人来说都是至关重要的。
免费 LLM API 的领域多种多样，涵盖了各种模型和访问机制。一些提供商为其专有模型提供有限的使用层，允许用户在某些限制内探索其能力。其他提供商则提供对特定的、通常是稍旧或功能较弱的模型版本的免费访问。此外，开源社区通过开发和发布强大的 LLMs 也做出了重要贡献，这些模型可以通过各种平台提供的 API 访问，甚至可以自托管。鉴于 AI 的快速发展，免费产品的领域不断变化，新的模型和平台定期出现。因此，保持对最新发展的了解对于希望有效利用这些资源的用户至关重要。
2. 探索可用的免费 LLM API：全面列表
免费 LLM API 的生态系统包括既有聚合多个模型访问的平台，也有直接提供其自身模型访问的提供商。理解这一区别对于导航可用选项至关重要。聚合器，如 OpenRouter，充当统一接口，允许用户通过单一 API 密钥与来自不同提供商的各种 LLMs 进行交互，并通常提供负载均衡和回退等附加功能。另一方面，直接提供商则提供对其特定模型和基础设施的访问，通常具有独特的优势和限制。提供免费层或访问的直接提供商的例子包括 Groq、Google AI（其 Gemini 模型）和 Together AI。
除了本报告主要关注的四个平台外，还有其他一些值得注意的选项，供那些寻求免费 LLM API 访问的人使用。OpenAI 虽然目前没有为其最先进的模型（如 GPT-4o）提供完全免费的层，但之前为其 GPT-3 Playground 提供了免费层，允许开发者实验其早期版本的强大模型。Hugging Face Transformers 是 NLP 社区广泛使用的库，提供对大量预训练模型的免费访问，包括各种 LLMs，可以通过其 API 进行文本分类、摘要和翻译等任务。Cohere 为其 LLM API 提供免费层，专注于自然语言理解和生成，可用于聊天机器人和内容生成等应用。AI21 Studio 通过免费层提供对其 Jurassic-1 模型的访问，特别适合生成长篇内容和创意写作。此外，开源社区开发了许多 LLMs，如 Llama、BERT、GPT-2 及其衍生品，这些模型可以通过 Hugging Face 等平台访问或自托管，尽管运行这些模型会产生计算成本。免费层下可用的具体模型和功能通常会发生变化，因此建议查看这些提供商的最新文档和定价页面，以获取最新信息。此外，学术和研究机构有时会为非商业研究目的提供特定 LLMs 的免费 API 访问，这对学术界的人士来说是一个宝贵的资源。
2.1. OpenRouter
OpenRouter 作为一个聚合器脱颖而出，通过单一 API 提供对来自不同提供商的广泛 LLMs 的访问。该平台简化了尝试各种模型的过程，并通过允许用户比较定价和性能，通常提供成本效益。虽然 OpenRouter 上并非所有模型都是免费的，但它经常包括原始提供商提供的免费层选项，或提供自己的免费积分供实验使用。用户可以通过最小的代码更改在模型之间切换，使其成为希望灵活性和比较不同 LLM 能力的开发者的绝佳平台。OpenRouter 支持来自 OpenAI、Anthropic 和 Cohere 等提供商的模型，将它们整合在一个 API 端点下。
要开始使用 OpenRouter，开发者通常需要在其网站上注册一个帐户。登录后，他们可以获得一个 API 密钥，用于验证其对 OpenRouter API 的请求。API 文档非常全面，提供了如何进行文本生成等各种任务请求的指导，使用参数控制输出，并处理响应。OpenRouter 通常采用按需付费模式，但在注册时可能还会提供一定数量的免费积分，或针对特定模型，允许用户在没有立即费用的情况下进行实验。免费模型或积分的可用性可能会有所不同，因此检查其定价页面和公告至关重要。使用 OpenRouter 的一个主要优势是能够轻松比较不同模型在特定任务上的性能和成本，这对于优化依赖 LLM 能力的应用程序至关重要。此外，OpenRouter 处理与不同模型提供商交互的复杂性，提供一致的 API 接口，无论底层模型如何。
2.2. Groq
Groq 因其专注于速度而受到关注，通过其语言处理单元（LPUs）为 LLMs 提供了显著快速的推理。虽然 Groq 并未提供完全免费的无限使用层，但他们确实提供了一个免费访问程序，允许用户在某些限制下体验其基础设施的速度和能力。此免费访问通常通过在其网站上注册获得，用户可以访问其 API 或一个游乐场环境。Groq 的主要产品围绕速度展开，使其特别适合于延迟至关重要的应用，如实时聊天机器人或互动 AI 助手。通过 Groq 的免费访问可用的模型可能限于特定版本或有使用配额，但它们仍然允许开发者测试 Groq 基础设施的性能优势。
使用 Groq 的过程通常涉及注册一个帐户，并根据其当前程序状态可能加入免费访问的候补名单。一旦获得访问权限，用户可以在 Groq 的开发者门户上找到 API 文档，说明如何向其模型发送请求。这些请求通常涉及文本生成或补全等任务。由于 Groq 强调速度，开发者可能会发现它特别适合需要快速响应的 LLM 应用。虽然免费访问可能对请求数量或可用模型有限制，但它提供了一个宝贵的机会，以评估 Groq 的 LPUs 在实际场景中的性能。重要的是要保持对 Groq 网站或其公告的关注，以了解其免费访问程序的可用性和条款，因为这些可能会随时间变化。
2.3. Gemini（通过 Google AI）
Google AI 提供对其 Gemini 系列模型的访问，包括可免费使用的选项。Gemini 模型以其多模态能力而闻名，意味着它们可以同时处理和生成文本、图像、音频和视频。Google 通过其 Google AI Studio 平台（前身为 MakerSuite 和 PaLM AI Playground）提供免费层，允许开发者和研究者实验 Gemini 模型并将其集成到应用程序中。此免费层通常包括每月一定配额的免费请求，为开发和测试提供了慷慨的配额。免费层下可用的具体模型可能会有所不同，但通常包括 Gemini 系列的较轻版本，如 Gemini 1.5 Flash 或 Gemini Pro。
要开始使用免费的 Gemini API，开发者需要访问 Google AI Studio 网站并使用其 Google 帐户登录。登录后，他们可以获得 API 密钥，并探索提供的文档和教程。Google AI Studio 提供了一个交互式环境，用户可以在其中原型设计和测试不同的提示和参数。该 API 支持多种任务，包括文本生成、理解和翻译。鉴于 Gemini 的多模态特性，该 API 可能还支持处理不同类型的输入，而不仅仅是文本，具体取决于所使用的模型和端点。重要的是要监控在免费层限制内的使用情况，以避免产生费用。Google 在 AI Studio 内提供工具和仪表板来跟踪 API 使用情况。对 Gemini 模型的免费访问为开发者提供了一个重要机会，以利用 Google 的先进 AI 技术构建创新应用，特别是那些可以受益于多模态输入或输出的应用。建议保持对 Google AI Studio 最新功能和模型的了解，因为 Google 会积极更新其产品。
2.4. Together AI
Together AI 是另一个提供多种开源 LLMs 访问的平台，专注于使 AI 更加可及和经济。Together AI 提供免费层，允许用户实验不同的模型及其 API。该平台对那些有兴趣使用开源模型的人特别有吸引力，因为它通常托管流行模型，如 Llama、Mistral 等，提供了一种无需复杂设置或基础设施管理即可访问它们的简单方式。Together AI 的免费层通常带有某些使用限制，例如每月一定数量的免费推理积分，这对于许多开发和研究目的来说应该是足够的。
要开始使用 Together AI，用户需要在其平台上注册一个帐户。注册后，他们可以找到自己的 API 密钥并访问 API 文档。文档提供了如何向平台上托管的不同模型发送请求的指导，涵盖文本生成、补全等任务。Together AI 的产品对希望探索各种开源 LLM 能力的开发者特别有价值，而无需管理底层基础设施的开销。该平台通常包括一个游乐场环境，用户可以直接与模型互动，以测试提示和参数。可免费使用的具体模型和免费层的使用限制可能会发生变化，因此建议查看 Together AI 的网站以获取最新信息。Together AI 还提供资源和教程，帮助用户入门并充分利用其平台。
3. 使用免费 LLM API 的指南：最佳实践和注意事项
有效利用免费 LLM API 需要仔细规划和遵循最佳实践。虽然这些 API 提供了一种经济高效的方式来探索和集成 LLMs，但必须注意其限制和潜在的陷阱。本节将提供使用免费 LLM API 的指南，涵盖从入门到优化使用和处理潜在问题的基本方面。
3.1. 入门：帐户设置和 API 密钥获取
使用任何免费 LLM API 的第一步是注册相应提供商的帐户。如前所述，OpenRouter、Groq、Google AI Studio 和 Together AI 等平台要求用户创建帐户，通常需要提供电子邮件地址并设置密码。一些平台可能还会要求提供其他信息。帐户设置完成后，下一步是找到并获取 API 密钥。此密钥作为您的身份验证令牌，允许您的应用程序或代码访问 API。获取 API 密钥的过程因平台而异，但通常涉及在您的帐户仪表板中导航到设置或开发者部分。确保将 API 密钥安全存储并避免公开共享非常重要，因为其他人可以使用它在您的帐户下产生使用（如果您处于付费层）或超出您的免费限制。一些最佳实践包括将 API 密钥存储在环境变量或安全配置文件中，而不是直接在代码中，尤其是当代码受到版本控制时。此外，熟悉平台的服务条款，了解 API 密钥的使用和安全性也是明智的。
3.2. 理解 API 文档和基本使用
每个 LLM API 都附带一套文档，这是理解如何与 API 交互的重要资源。文档通常包括可用端点的详细信息（不同功能的 URL）、需要发送的请求格式（例如 JSON）、可以用来控制模型行为的参数（如温度、最大长度等）以及您可以期待收到的响应结构。在编写任何代码之前，仔细阅读您打算使用的 API 的文档至关重要。注意基本 URL、身份验证所需的头部（通常涉及您的 API 密钥）以及文本生成或补全等任务的特定端点。大多数 API 遵循标准的网络协议，如 HTTP，并使用常见的数据格式（如 JSON）进行请求和响应。理解不同参数也至关重要，因为它们允许您微调 LLM 的输出。例如，'temperature' 参数通常控制生成文本的随机性，较低的值使输出更具确定性，而较高的值则引入更多创造性。类似地，'maximum tokens' 通常限制生成响应的长度。许多 API 提供商还提供各种编程语言的代码示例，这可以成为您集成的良好起点。
3.3. 免费层中的速率限制和使用配额
免费 LLM API 的一个常见特征是存在速率限制和使用配额。速率限制定义了您在特定时间范围内（例如每分钟或每小时）可以向 API 发出的请求数量。另一方面，使用配额可能限制您在一天或一个月内可以发出的请求总数，或者限制您可以处理的令牌数量（单词或字符的片段）。了解您正在使用的特定免费层的这些限制至关重要。超出这些限制可能会导致您的 API 访问被暂时阻止，或者在某些情况下，如果您有付款方式在档案中，可能会产生意外费用。API 文档通常会指定速率限制和配额。设计您的应用程序以优雅地处理这些限制是一个好习惯。这可能涉及在请求被速率限制后实施机制以在一定时间后重试请求，或排队请求以确保您不会超出限制。对于较大的项目或更高的使用需求，您可能需要考虑升级到提供更高限制的付费层。如果平台提供此类工具，监控您的 API 使用情况也可以帮助您保持在免费层的边界内。
3.4. 模型选择：免费选项中的权衡
免费 LLM API 通常提供对特定模型的访问，这些模型可能较旧、功能较弱或与其付费对应物相比具有较少的功能。在使用免费 API 时，了解您正在使用的模型的能力和限制非常重要。例如，免费层可能提供对模型早期版本的访问，这可能在复杂任务上表现不如最新的付费版本。同样，一些免费模型可能不支持那么多语言，或者在上下文窗口大小（模型在生成响应时可以考虑的文本量）上有限制。模型的选择应取决于您项目的具体需求。对于实验、原型设计或简单任务，免费模型可能完全足够。然而，对于需要高准确性或高级功能的生产应用，您可能需要考虑使用更强大的（且可能是付费的）模型。当像 OpenRouter 这样的平台在其免费层或积分中提供模型选择时，尝试不同模型以查看哪个模型在性能和输出质量方面最适合您的需求可能是有益的。
3.5. 免费模型的提示工程
提示工程，即设计有效提示以获得所需输出的艺术，在使用可能存在限制的免费模型时尤为重要。由于这些模型可能不如其付费对应物复杂，精心设计的提示可以显著提高生成文本的质量。这涉及到在您的指令中保持清晰和具体，提供足够的上下文，并使用适当的格式。尝试不同的措辞和结构可以帮助您发现什么最适合特定的免费模型。像少量示例提示这样的技术，即在您的提示中提供几个期望的输入-输出对的示例，也可以有效地引导模型生成更好的结果。鉴于免费模型的限制，优化您的提示可以帮助您在不需要访问更强大（且昂贵）的替代品的情况下实现目标。
3.6. 处理响应和潜在错误
与 LLM API 交互时，您的应用程序将发送请求并接收响应。此响应通常包含来自模型生成的文本，以及可能包括有关请求、使用统计和发生的任何错误的信息的元数据。在您的代码中正确处理这些响应非常重要。这包括解析 JSON 响应以提取生成的文本，并检查任何错误消息。错误可能由于多种原因发生，例如无效的 API 密钥、超出速率限制或请求本身的问题（例如，格式错误的提示）。API 文档应提供有关常见错误代码及其含义的信息。在您的应用程序中实施错误处理将使其更健壮，更易于调试。例如，您可能希望记录错误，在发生时通知自己，或在遇到临时问题（如速率限制）时重试请求。理解成功和错误响应的结构是有效使用 LLM API 的关键部分。
3.7. 监控使用情况和成本（如适用）
即使在使用免费 LLM API 时，监控您的使用情况也是一个好习惯。一些平台提供仪表板或工具，允许您跟踪已发出的请求数量或已消耗的免费积分数量。这有助于您保持在免费层的限制内，避免意外费用，如果您不小心超出这些限制。如果您使用的平台提供混合的免费和付费选项，监控您的使用情况则更为关键，以确保您不会意外产生费用。定期检查您的使用情况和剩余配额可以帮助您相应地规划开发和使用。如果您预计需要更多资源，您可以做出明智的决定，是否升级到付费层或在免费限制内优化您的使用。
4. 免费 LLM API 应用的用例和示例
免费 LLM API 为开发者、研究者和爱好者探索和构建应用程序打开了广泛的可能性。虽然与付费模型相比，能力可能有所限制，但仍然有许多有价值的用例可以有效地使用免费 LLMs。本节将探讨其中一些用例并提供说明性示例。
4.1. 原型设计和实验
免费 LLM API 最有价值的应用之一是原型设计新想法和实验语言模型的能力。开发者可以使用这些 API 快速测试不同的概念，而无需承担重大成本。例如，如果您考虑构建一个聊天机器人，可以使用免费 LLM API 创建一个基本版本，看看它在不同类型查询中的表现。这允许快速迭代，并帮助理解在特定应用中使用 LLM 的潜力。在此之前，研究人员可以使用免费 API 进行初步实验，探索不同模型在特定任务上的行为，并收集初步数据以供研究使用。
示例： 一位开发者想要探索一个可以总结新闻文章的工具的想法。他们可以使用 Google AI Studio（Gemini Pro）或 Together AI（一些托管的开源模型）提供的免费 LLM API，将新闻文章作为输入并生成简短摘要。通过尝试不同的提示和参数，他们可以评估摘要的质量以及该应用的可行性。
4.2. 教育目的和学习
免费 LLM API 是学习自然语言处理和大型语言模型实际应用的绝佳资源。学生、教育工作者和任何对 AI 感兴趣的人都可以使用这些 API 进行实践体验，而无需支付访问费用。这可以涉及编写代码与 API 交互、尝试不同的提示和分析响应。这为理解 LLM 背后的概念及其潜力提供了一种切实可行的方式。
示例： 一位大学教授在教授 NLP 课程时，可以布置一个项目，让学生使用免费 LLM API 构建一个简单的文本生成工具或问答系统。这将使学生获得与 LLMs 合作的实践经验，并理解其优势和局限性。
4.3. 小规模个人项目
对于从事个人项目的人，例如创建小型实用工具或有趣的副项目，免费 LLM API 可以成为一种经济高效的解决方案。这些项目可能不需要付费 API 的高级功能或高使用限制，使免费层完全适用。
示例： 一位对创意写作感兴趣的人可以使用免费 LLM API 帮助他们头脑风暴想法、生成故事大纲，甚至写作文本的部分。使用可能是偶尔的，并在免费层的限制内，使其成为此类项目的理想资源。
4.4. 低流量网站的内容生成
如果您拥有一个流量较低且偶尔需要内容生成的网站或博客，免费 LLM API 可能足够。您可以使用它生成文章、社交媒体帖子或其他类型内容的初稿。虽然输出可能需要一些人工编辑和润色，但它仍然可以节省内容创作过程中的时间和精力。
示例： 一位小型博客的拥有者偶尔需要为其在线商店生成产品描述，可以使用免费 LLM API 开始。他们可以提供一些关于产品的基本信息作为提示，并使用 API 生成草稿描述，然后在发布之前进行审查和编辑。
4.5. 文本摘要和分析
免费 LLM API 可用于基本的文本摘要和分析任务。例如，您可能希望对长文档进行摘要或从一段文本中提取关键信息。虽然能力可能不如专门的摘要工具或更强大的 LLMs，但免费 API 仍然可以为简单任务提供有用的结果。
示例： 一位研究人员可能使用免费 LLM API 快速总结几篇研究论文，以便在深入细节之前获得一般概述。他们可以将论文的摘要或关键部分输入 API，并获得简明的摘要作为回报。
4.6. 简单聊天机器人和对话代理
构建一个用于简单交互或常见问题的基本聊天机器人可以是免费LLM API的另一个应用。虽然这些聊天机器人可能没有更复杂的付费解决方案的高级功能或对话流程，但它们仍然可以用于提供快速答案或引导用户完成基本流程。
示例： 一家小企业可以使用免费LLM API在其网站上创建一个简单的聊天机器人，回答有关其产品或服务的常见问题。这可以通过提供对基本询问的即时响应来帮助改善客户服务。
4.7. 语言翻译
一些免费LLM API提供语言翻译功能。虽然专门的翻译服务可能提供更准确或更全面的翻译，但免费LLM仍然可以用于翻译短文本或在高准确性不是关键时的个人使用。
示例： 一位前往外国的个人可能会使用免费LLM API快速将短语或句子从其母语翻译成当地语言，反之亦然。
5. 结论：在您的项目中利用免费LLM API
免费LLM API为进入大型语言模型的世界提供了一个宝贵的切入点，使开发者、研究人员、教育工作者和爱好者能够探索和利用这一强大技术，而无需进行重大财务投资。像OpenRouter、Groq（通过其免费访问计划）、Google AI Studio（使用Gemini模型）和Together AI等平台提供了多种访问这些模型的选项，每种选项都有其自身的优缺点。
通过了解可用免费API的环境，包括它们提供的模型、使用配额和速率限制，用户可以做出明智的决定，选择最适合其需求的平台。遵循使用这些API的最佳实践至关重要，例如保护API密钥、阅读文档、有效处理响应以及监控使用情况，以保持在免费层的范围内。
免费LLM API的使用案例多种多样，从原型设计和实验到教育目的、个人项目、低流量网站的内容生成、文本摘要、简单聊天机器人和语言翻译。虽然免费API可能与其付费对应物相比存在限制，但它们仍然提供了丰富的机会，以利用LLM的力量进行各种应用。
随着人工智能领域的快速发展，免费LLM API的可用性和功能可能会进一步扩展，进一步实现对这一变革性技术的民主化访问。了解不同提供商的最新发展和产品将是任何希望在其项目中利用这些宝贵资源的人的关键。无论您是经验丰富的开发者、好奇的研究人员，还是仅仅对探索人工智能潜力感兴趣的人，当前的免费LLM API环境都提供了一种令人兴奋且易于访问的方式来开始。