10个免费AI API平台实测：GPT/Claude/Gemini零成本调用指南

对于开发者、AI爱好者和独立创作者来说，调用大模型API是构建应用的核心环节，但官方API的按量计费往往是一笔不小的开支。本文基于B站UP主的实测教程，汇总了10个提供免费API密钥的平台，覆盖GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Grok等主流模型。无论你是想快速验证一个想法，还是接入Codex、Claude Code等AI编程助手，都能从中找到合适的零成本方案。

为什么开发者需要免费AI API

大模型API的按量计费模式（Pay-as-you-go），对于处于探索和验证阶段的开发者并不友好。这种计费通常以Token为计量单位——Token是模型处理文本的最小单元，一个英文单词大约对应1-1.5个Token，一个中文汉字通常对应1.5-2个Token。理解Token的本质，有助于理解为什么中文调用成本更高：现代LLM并不直接处理原始字符，而是先通过分词器（Tokenizer）将文本切分为Token序列再转化为向量进行运算，GPT系列使用的BPE（Byte-Pair Encoding）算法对中文的编码效率天然低于英文，同样的语义内容，中文版本通常会消耗更多Token。此外，上下文窗口（Context Window）的扩大——从早期GPT-3的4K Token到现在主流模型的128K甚至1M Token——虽然带来了更强的理解能力，也直接推高了长对话场景的调用成本。

以OpenAI的GPT-4o为例，输入价格约为每百万Token 2.5美元，输出价格约为每百万Token 10美元。看似单价不高，但频繁的调试、批量测试、原型开发往往会快速消耗额度，尤其在长上下文对话或代理工作流场景下，Token消耗量会呈指数级增长，日均开销可轻松达到数十美元。而提供免费层级（Free Tier）的第三方平台，通过聚合多家模型服务、提供免费额度或开放免费模型的方式，大幅降低了开发者的入门门槛。

更关键的是，其中不少平台同时支持OpenAI兼容和Anthropic兼容接口。OpenAI兼容接口是指遵循OpenAI Chat Completions API规范的HTTP接口格式，核心端点为/v1/chat/completions，请求体包含model、messages等标准字段。这套规范之所以成为行业事实标准，源于OpenAI的先发优势和开发者生态的网络效应——当LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流框架都以OpenAI接口为默认集成目标时，其他模型提供商只能跟随这一规范以降低开发者的迁移成本，这与AWS S3对象存储API成为云存储行业事实标准的历史如出一辙。Anthropic兼容接口则遵循Anthropic的Messages API规范，端点为/v1/messages，在架构上有几处关键差异：系统提示词（System Prompt）是顶层独立字段而非messages数组的一部分，响应结构中content是包含type和text的对象数组，流式响应的SSE事件类型也更为细致。第三方平台要同时支持两套协议，需要在代理层做相应的请求/响应格式转换，这也是能否兼容双协议的技术门槛所在。

这里提到的Codex是OpenAI推出的AI编程代理工具，集成在ChatGPT界面中，能够在云端沙箱环境中自主完成代码编写、调试和测试等任务，基于codex-1模型驱动。Claude Code则是Anthropic推出的命令行AI编程助手，直接在终端中运行，能够理解整个代码库的上下文，执行文件编辑、运行命令和进行Git操作。这两个工具都需要API密钥才能运行，官方密钥费用不菲，因此能够通过兼容接口接入免费API平台，对独立开发者来说具有极大的实用价值。

10个免费AI API平台详细测评

下面按照视频演示的顺序，逐一介绍这些平台的定位和使用方式。整体流程高度相似：注册登录 → 浏览可用模型 → 创建API密钥 → 复制代码调用。

Inception Labs：快速上手的免费API入口

Inception Labs是本次介绍的第一个平台。登录后进入"Try APIs"页面，点击"Get Started"即可创建API密钥。平台会直接生成CURL示例代码，只需将密钥粘贴进去就能调用。在文档的模型列表（Available Models）中可以查看所有免费提供的模型端点。

Cran Cloud：多模型聚合，支持双协议兼容

Cran Cloud支持谷歌账号一键登录，模型库非常丰富。在"Browse Models"中可以按免费层级筛选，涵盖GLM、DeepSeek、Cran 3.8 MAX等热门模型。它同时提供Anthropic兼容和OpenAI兼容接口，因此可以无缝接入Codex和Claude Code，是多协议兼容做得比较好的平台之一。

TokenHubber AI：隐藏的免费模型需手动开启

TokenHubber AI需要先在设置中"启用免费模型"，然后在模型页面搜索"free"关键词即可筛选出所有免费模型。文档页面提供Chat API的基础代码，你也可以借助AI工具将其转换为CURL格式。

YoungRouter：免费模型最丰富的聚合路由平台

YoungRouter是UP主特别推荐的平台之一，理由是它聚合了大量免费模型。在模型页搜索"free"，可以看到GLM、Gemini、DeepSeek、MiniMax等一长串免费可用列表。它内置了Chat测试功能，输入"Hello"即可验证模型是否正常响应，确认可用后再创建密钥、复制代码并替换模型ID使用。

这类聚合型路由平台（Aggregator/Router）在技术上扮演的是API网关（API Gateway）角色，核心实现通常基于反向代理（Reverse Proxy）架构。当开发者发送请求时，网关解析model字段，根据内部路由表将请求转发至对应的上游模型提供商，同时处理认证、限流、格式适配和错误重试等横切关注点。更先进的路由平台还会实现负载均衡和故障转移——在某个提供商不可用时自动切换备用源。开发者只需获取该平台的一个API密钥和Base URL，通过切换请求中的model参数即可调用不同厂商的模型，无需分别注册和管理多个账号。从商业模式看，这类平台通常通过"freemium"策略运营：免费层级用于获取开发者用户，付费层级提供更高的速率限制和SLA保障，平台在上游API调用成本和收取价格之间赚取差价。头部玩家如OpenRouter已形成较大的开发者生态，但中小平台的可持续性存在不确定性，这也是稳定性风险的来源之一。

Grokify：10美元免费额度，主打Grok模型

Grokify提供10美元的免费起始额度，主打xAI的Grok模型。Grok是由埃隆·马斯克创立的xAI公司开发的大语言模型系列，其差异化定位建立在与X（原Twitter）平台的数据飞轮上——能够实时检索X上的公开信息流，使其在处理时事话题时具备其他封闭训练模型所不具备的时效优势。从技术架构看，Grok系列采用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，这一架构也被Mistral的Mixtral和谷歌的Gemini 1.5所采用，其核心优势是在推理时仅激活部分专家网络，从而在相同算力下实现更大的参数规模。Grok-3于2025年初发布，在AIME数学竞赛、LiveCodeBench编程基准和GPQA科学推理测试上均表现出竞争力。xAI官方API定价对个人开发者有一定门槛，因此通过Grokify免费调用颇具吸引力。在Playground中可以直接测试并查看可复制的调用代码，创建API密钥后粘贴到Bearer Token位置即可使用。

Kiosapi：支持最新GLM模型的免费平台

Kiosapi在"Model Square"中支持按Free过滤，可以看到包括最新GLM 5.3在内的免费模型，甚至还有较为独特的Agnes模型。GLM（General Language Model）由清华大学知识工程实验室与智谱AI（Zhipu AI）联合研发，其技术路线的独特之处在于预训练阶段采用自回归空白填充（Autoregressive Blank Infilling）目标，这使模型在文本理解和生成两类任务上均能表现良好，有别于纯解码器架构（如GPT系列）。GLM-4系列引入了工具调用（Function Calling）、代码解释器和多模态能力，智谱AI同时通过Hugging Face开源了部分版本权重，使其成为研究中文大模型能力的重要基准。GLM在中英双语任务上的竞争力，是其在第三方聚合平台上颇受欢迎的原因之一。Kiosapi同样支持OpenAI兼容接口，可以接入Codex。使用时进入文档的快速开始（Quick Start），获取Base URL并粘贴密钥即可。

这里补充说明一下Base URL的技术原理：它是API请求的根地址，决定了HTTP请求最终被路由到哪个服务器。客户端SDK（如openai-python）将Base URL作为可配置参数，所有实际API调用都基于这个根地址进行路径拼接。当开发者将https://api.openai.com/v1替换为第三方平台地址时，请求的路径（如/chat/completions）、方法（POST）、头部（Authorization: Bearer TOKEN）和请求体格式保持完全不变——这与微服务架构中的服务发现（Service Discovery）思想一脉相承：调用方只需知道接口契约，无需关心服务的物理位置。对于Claude Code，设置ANTHROPIC_BASE_URL环境变量即可将所有API请求重定向至兼容的第三方端点，无需修改任何代码。

官方渠道：Google AI Studio与Assembly AI

除了第三方聚合平台，一些官方渠道本身也提供免费额度，稳定性和可信度更有保障。

Google AI Studio：免费使用Gemini最可靠的方式

谷歌官方的Google AI Studio提供免费的Gemini系列API密钥。在Playground中点击"Get Code"，可以直接获取Python、Java、TypeScript等多种语言的调用代码。通过"Get API Keys"创建密钥并粘贴到代码中即可运行。作为官方渠道，它是免费调用Gemini模型最直接、最稳定的选择。

Assembly AI与TensorMax

Assembly AI提供了LLM Gateway服务。登录后进入LLM Gateway的Playground，可以看到免费提供的模型及对应调用代码。API密钥的管理入口在设置中的"Manage API Keys"，创建后粘贴到代码即可使用。

此外还有TensorMax，目前可用模型较少，但有更多模型"即将上线"，值得持续关注。

如何将免费API接入Codex和Claude Code

本文介绍的多数平台都支持OpenAI或Anthropic兼容接口，这是它们最大的实用价值所在。对于希望零成本使用AI编程助手的开发者来说，核心步骤如下：

1. 在上述平台创建免费API密钥
2. 获取平台提供的Base URL
3. 在Codex或Claude Code的设置中，将API地址和密钥替换为免费平台的信息
4. 选择对应的兼容协议（OpenAI或Anthropic）

这一流程之所以可行，是因为这些AI编程工具在底层都是通过HTTP请求调用大模型API。它们的客户端代码允许自定义API端点地址和密钥，只要第三方平台的接口响应格式与官方一致，工具端的代码补全、对话和代理功能就能正常运作。具体的配置细节可参考对应工具的接入教程。

免费AI API的使用建议与风险提示

虽然这些免费API极具吸引力，但在实际使用中仍需理性看待：

• 额度与限流：免费层级（Free Tier）通常伴随严格的速率限制（Rate Limiting）和额度上限。速率限制通常通过令牌桶（Token Bucket）或漏桶（Leaky Bucket）算法在服务端实现，常见的限制维度包括RPM（Requests Per Minute，每分钟请求数，通常限制在5-15次）、TPM（Tokens Per Minute，每分钟Token数，通常限制在1万-10万）以及月度总额度上限。触发限流时API返回HTTP 429状态码，合理的客户端重试策略（指数退避+抖动，Exponential Backoff with Jitter）能应对偶发限流，但免费层级从根本上无法支撑需要低延迟、高吞吐的生产级应用。
• 稳定性风险：第三方聚合平台的模型可用性可能随时变动，免费模型可能在无预警的情况下被下线或更换版本，官方渠道（如Google AI Studio）相对更可靠。
• 数据安全：调用第三方API时，你的请求数据（包括Prompt和上下文内容）会经过第三方服务器中转，应避免传输敏感或隐私数据，特别是在使用AI编程助手时，注意不要将包含密钥、内部接口地址等敏感信息的代码文件暴露给第三方。
• 合规性：部分平台的免费模型来源和授权情况不够透明，商用前需谨慎评估其服务条款和模型许可协议。

总结：如何选择适合自己的免费API平台

这份清单为学习和原型开发阶段提供了丰富的免费选择。建议采用以下策略：

• 主力使用：Google AI Studio等官方渠道，稳定可靠
• 多模型对比：YoungRouter、Cran Cloud等聚合平台，一个密钥调用多种模型
• 特定模型需求：Grokify（Grok模型）、Kiosapi（GLM最新模型）等垂直平台

在成本和稳定性之间取得平衡，才能让这些免费资源真正服务于你的AI开发流程。

核心要点