10 kostenlose und kostenpflichtige LLM-APIs für dein nächstes KI-Projekt

Die kostenlose Nutzung von LLM-APIs ermöglicht Entwicklern, Modelle zu testen und KI-Funktionen zu prototypisieren, bevor laufende Kosten entstehen. Kostenloser Zugriff kann jedoch unterschiedliche Formen annehmen – von regelmäßig verfügbaren Nutzungskontingenten bis zu begrenzten Testguthaben –, jeweils mit eigenen Einschränkungen. Bei der Wahl eines Anbieters gilt es, diese Bedingungen gegen die Modellfunktionen und die Kosten einer Skalierung über die kostenlose Nutzung hinaus abzuwägen. Dieser Leitfaden vergleicht 10 kostenlose und kostenpflichtige LLM-API-Optionen und erläutert, was sie jeweils bieten, wie der Zugriff bepreist ist und für welche Projekte sie geeignet sind.

Der folgende Vergleich umfasst Modellanbieter, Plattformen mehrerer Anbieter und Bereitstellungstools von NVIDIA. Die Eingabeformate fassen die Fähigkeiten der Plattformen zusammen und variieren je nach Modell und Endpunkt; Sprache, Embeddings sowie Bild-/Videogenerierung können separate APIs verwenden. Die Zugangsbedingungen wurden am 13. November 2026 geprüft. Ein regelmäßig verfügbares kostenloses Kontingent, ein Evaluierungsschlüssel, eine Aufladeaktion und kostenlos herunterladbare Software bieten unterschiedliche Arten des Zugriffs.

Hinweis: Dieser Vergleich dient ausschließlich der allgemeinen Orientierung. Preise, kostenlose Kontingente, Modellverfügbarkeit, Funktionen und Nutzungslimits können sich ändern und je nach Region, Konto und ausgewähltem Modell variieren. Aktuelle Informationen und geltende Bedingungen findest du vor der Registrierung oder Nutzung der Dienste auf der offiziellen Website und in der Dokumentation des jeweiligen Anbieters.

Bei der großen Auswahl an LLM-API-Anbietern kann die Entscheidung für den richtigen Zeit kosten. Damit dir die Suche leichter fällt, stellen wir dir hier 10 kostenlose und kostenpflichtige LLM-APIs vor – mit ihren wichtigsten Funktionen, Preisoptionen, Modellfähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten für unterschiedliche KI-Projekte und Entwicklungsanforderungen:

Kimi API bietet Entwicklern Zugriff auf KI-Modelle für fortgeschrittenes Schlussfolgern, Programmierung und die Verarbeitung langer Kontexte. Es unterstützt die OpenAI-kompatible API-Integration und erleichtert so die Anbindung von Kimi-Modellen an bestehende Anwendungen und Entwicklungsworkflows. Derzeit erhalten Nutzer bei kumulierten Aufladungen von 5 $ einen Gutschein über 5 $.

API-Kosten: Der internationale Tarif für kimi-k3.1-pro beträgt 2 $ pro Million nicht zwischengespeicherter Input-Token und 10 $ pro Million Output-Token, zuzüglich gegebenenfalls anfallender Steuern. Cache-Treffer kosten 0,20 $ pro Million Token; Cache-Schreibvorgänge kosten 2 $ bei einer TTL von 5 Minuten oder 4 $ bei einer TTL von 1 Stunde. Diese Eingabekategorien schließen sich gegenseitig aus. Die API-Nutzung wird getrennt von Kimi-Produktabonnements abgerechnet. Siehe API-Preise und Cache-Abrechnung.

• Fortgeschrittenes Schlussfolgern für komplexe Aufgaben: Beantwortet mehrstufige Fragen, analysiert komplexe Informationen und verknüpft relevante Details, um gut strukturierte Antworten zu erzeugen. Dadurch eignet es sich für Recherche, Problemlösung und Anwendungen, die mehr als einfache Texterstellung erfordern.

• KI-gestützte Programmierunterstützung: Hilft Entwicklern dabei, Code zu generieren, Fehler zu identifizieren, Probleme zu debuggen, unbekannten Code zu erklären und bestehende Implementierungen in verschiedenen Programmiersprachen zu verbessern. Es kann als Grundlage für Programmierassistenten und KI-gestützte Entwicklungsworkflows dienen.

• Verständnis langer Kontexte: Verarbeitet umfangreiche Dokumente, lange Texte und große Codebasen, ohne den relevanten Kontext zu verlieren. Entwickler können Anwendungen für Dokumentanalyse, Informationsextraktion, Zusammenfassung und kontextbezogene Fragebeantwortung entwickeln.

• Multimodales Verständnis: Unterstützte Kimi-Modelle können neben Text auch visuelle Eingaben verarbeiten, sodass Anwendungen Bilder, Screenshots, Diagramme und andere visuelle Informationen interpretieren können. Damit erweitern sich die potenziellen Einsatzmöglichkeiten über reine Text-KI-Anwendungen hinaus.

• OpenAI-kompatible API-Integration: Unterstützt das OpenAI-API-Format, sodass Entwickler kompatible SDKs und vertraute Integrationsworkflows nutzen können. Dies vereinfacht die Anbindung von Kimi-Modellen an bestehende Anwendungen und das Experimentieren mit verschiedenen KI-gestützten Funktionen.

• Entwicklung KI-gestützter Anwendungen und Chatbots

• Entwicklung von Programmierassistenten und Automatisierungstools

• Analyse großer Dokumente und Datensätze

• Erstellung von KI-Agenten, die Schlussfolgerungs- und Problemlösungsfähigkeiten benötigen

Befolge diese vier Schritte, um ein Kimi API-Konto zu erstellen, Guthaben aufzuladen, den Zugriff zu konfigurieren und eine erste Anfrage zu überprüfen. Das Beispiel verwendet die internationale API-Plattform und eine Beispielfrage zur Rückgaberichtlinie.

Schritt 1: Entwicklerkonto erstellen

Rufe die Kimi API-Plattform auf und registriere dich für ein Entwicklerkonto. Melde dich an, um auf die API-Konsole zuzugreifen, in der du deine API-Schlüssel, Nutzung und Abrechnung verwalten kannst.

Schritt 2: API-Schlüssel generieren

Öffne in der Konsole den Bereich für die API-Schlüsselverwaltung und klicke auf „API-Schlüssel erstellen“. Gib einen Namen ein, um deinen Schlüssel zu identifizieren, bestätige die Erstellung und kopiere den generierten Schlüssel.

Bewahre deinen API-Schlüssel sicher auf. Speichere ihn in einer serverseitigen Umgebungsvariable oder einem Secrets Manager und veröffentliche ihn niemals in öffentlichen Repositories oder clientseitigem Code.

Schritt 3: API-Zugang aktivieren und konfigurieren

Bevor du deinen ersten API-Aufruf ausführst, lade Guthaben auf dein Konto. Die Mindestaufladung beträgt 1 $. Prüfe anschließend in der Konsole deinen Kontostand, die verfügbaren Modelle und die geltenden Ratenlimits.

Dieses Beispiel verwendet die internationale Basis-URL https://api.moonshot.ai/v1 und das Modell kimi-k3.1-pro. Verwende einen API-Schlüssel aus dem entsprechenden Plattformkonto. Lege den Schlüssel in einem Bash-kompatiblen Terminal unter macOS oder Linux fest; unter Windows verwendest du für diese Befehle eine Bash-Umgebung wie WSL:

Führe die nächste Anfrage im selben Terminal aus, damit sie die Umgebungsvariable lesen kann. Gib niemals einen aktiven API-Schlüssel in öffentlichen Beispielen oder Frontend-Code an.

Schritt 4: Erste API-Anfrage senden

Sobald dein Konto über Guthaben verfügt und deine API-Konfiguration bereit ist, sende eine Testanfrage, um die Verbindung zu überprüfen. Du kannst beispielsweise ein Kundenservice-Szenario verwenden, um zu testen, wie Kimi eine einfache Frage zu einer Rückgaberichtlinie beantwortet.

Dieses Bash/cURL-Beispiel sendet die Beispiel-Rückgaberichtlinie und die Angaben des Kunden an Chat Completions. Für diesen einfachen Test wird reasoning_effort: "low" verwendet:

Die API gibt eine JSON-Antwort zurück, die die Antwort des Modells in choices[0].message.content enthält. Eine erfolgreiche Antwort bestätigt, dass dein API-Schlüssel, Endpunkt und deine Modellkonfiguration für diese einfache Anfrage funktionieren. Anschließend kannst du das Beispiel anpassen, indem du den Test-prompt durch deine eigenen Anwendungsanweisungen und Kundendaten ersetzt.

Mit Google Gemini API können Entwickler die KI-Modelle von Google mit ihren Anwendungen verbinden. Sie unterstützt Text, Bilder, Audio und Video und eignet sich daher für Anwendungen, die mit unterschiedlichen Inhaltsarten arbeiten. Entwickler können sie für die Content-Erstellung, Datenanalyse, Programmierung und mehr nutzen. Außerdem bietet sie je nach Projektanforderungen Zugriff auf verschiedene Gemini-Modelle. Die kostenlose Gemini-Stufe umfasst ausgewählte Modelle; die Kontingente werden in AI Studio angezeigt.

• Multimodale Funktionen: Unterstützt Texteingaben, Bilder, Audio und Video über kompatible Gemini-Modelle, sodass Anwendungen unterschiedliche Inhaltsarten verarbeiten können.

• Langes Kontextfenster: Verarbeitet große Dokumente und lange Unterhaltungen in einer einzigen Anfrage.

• Funktionsaufrufe: Verbindet KI-Modelle mit externen Tools, APIs und Anwendungsfunktionen.

• Strukturierte Ausgaben: Generiert Antworten in Formaten wie JSON, um die Integration in Anwendungen zu erleichtern.

• Entwicklung multimodaler KI-Anwendungen

• Erstellung von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten

• Analyse von Dokumenten, Bildern und Videos

• Entwicklung KI-gestützter Recherche- und Produktivitätstools

GroqCloud bietet API-Zugang zu Sprachmodellen, die auf den spezialisierten Language Processing Units (LPUs) von Groq laufen. Die Inferenzinfrastruktur ist auf schnelle Verarbeitung und Antworten mit geringer Latenz ausgelegt. Entwickler können über eine einheitliche API auf mehrere unterstützte Modelle zugreifen; OpenAI-kompatible Endpunkte erleichtern die Integration in bestehende Anwendungen.

Limits der kostenlosen Stufe: Für den kostenlosen Tarif von Groq gelten modellspezifische Limits für Anfragen und token-Nutzung.

• Schnelle Inferenz: Nutzt die LPU-basierte Infrastruktur von Groq für schnelle Inferenz und Antworten mit geringer Latenz.

• OpenAI-kompatible API: Unterstützt vertraute API-Schnittstellen und erleichtert so die Migration bestehender Anwendungen.

• Modellauswahl: Bietet Zugriff auf mehrere unterstützte Open-Weight-Modelle.

• Streaming-Antworten: Überträgt generierte Inhalte, sobald sie verfügbar sind, und verbessert damit die Reaktionsfähigkeit interaktiver Anwendungen.

• Entwicklung von KI-Chatbots in Echtzeit

• Erstellung schneller Programmierassistenten

• Entwicklung sprachbasierter KI-Anwendungen

• Ausführung von Anwendungen, die Antworten mit geringer Latenz benötigen

OpenRouter ist eine API-Plattform, die Entwickler über einen einzigen Endpunkt mit Modellen verschiedener KI-Anbieter verbindet. Statt separate Integrationen für unterschiedliche Dienste zu verwalten, können Entwickler mit einem API-Schlüssel auf verschiedene Modelle zugreifen. Das erleichtert den Vergleich von Modellen und den Wechsel zwischen Anbietern. Diese Flexibilität ist hilfreich, wenn verschiedene Modelle für dieselbe Anwendung getestet werden.

• Einheitliche API: Greife über einen Endpunkt und API-Schlüssel auf Modelle verschiedener Anbieter zu.

• Modellauswahl: Vergleiche und wähle Modelle anhand von Leistung, Funktionen und Preisen aus.

• Anbieter-Routing und Fallback: Unterstützt Anbieter-Routing und Fallback-Optionen, um die Zuverlässigkeit von Anfragen zu verbessern, wenn bei einem Anbieter Verfügbarkeitsprobleme auftreten.

• Nutzungsüberwachung: Hilft Entwicklern, die API-Nutzung und Ausgaben modellübergreifend zu überwachen.

• Den Vergleich verschiedener LLM-Anbieter

• Die Entwicklung von Anwendungen mit mehreren Modellen

• Das Testen von Modellen vor der Wahl eines Anbieters

• Die Verwaltung von AI-API-Integrationen über eine Plattform

Cloudflare Workers AI bietet serverlosen Zugriff auf AI-Modelle über das globale Netzwerk von Cloudflare. Entwickler können Inferenz-Workloads ausführen, ohne dedizierte GPU-Infrastruktur verwalten zu müssen, und AI-Funktionen direkt in Anwendungen integrieren, die mit Cloudflare Workers erstellt wurden. Der Modellkatalog umfasst Optionen für Textgenerierung, Einbettungen, Bildgenerierung und weitere AI-Aufgaben.

• Inferenz am Edge: Führt unterstützte AI-Modelle im globalen Netzwerk von Cloudflare aus und bringt die Inferenz näher an Anwendungen und Nutzer.

• Serverlose Bereitstellung: Führt AI-Workloads aus, ohne dass dedizierte Server verwaltet werden müssen.

• Mehrere AI-Modelle: Unterstützt Modelle für Textgenerierung, Einbettungen und Bildaufgaben.

• Workers-Integration: Verbindet AI-Inferenz mit serverloser Anwendungslogik.

• Die Entwicklung serverloser AI-Anwendungen

• Das Hinzufügen von AI-Funktionen zu bestehenden Websites

• Die Erstellung von Edge-basierten Chatbots

• Die Entwicklung schlanker AI-gestützter Tools

Mistral AI API bietet Entwicklern Zugriff auf Sprachmodelle für Textgenerierung, Schlussfolgerungen, Programmierung und weitere AI-Aufgaben. Das Modellsortiment umfasst sowohl Allzweck- als auch spezialisierte Optionen für unterschiedliche Workloads. Entwickler können diese Modelle über API-Anfragen in Anwendungen integrieren. Es ist auch eine nützliche Wahl für Teams, die flexible Optionen zur Modellbereitstellung suchen.

• Vielseitiges Modellportfolio: Bietet Modelle für allgemeine Sprachaufgaben, Schlussfolgerungen, Programmierung und spezialisierte Workloads.

• Funktionsaufrufe: Ermöglicht Modellen die Interaktion mit externen Tools und Diensten.

• JSON-Ausgaben: Unterstützt strukturierte Antworten für Anwendungs-Workflows.

• Einbettungen: Stellt Texteinbettungen für Suche, Abruf und Aufgaben zur semantischen Ähnlichkeit bereit.

• Agent-Funktionen: Bietet eine Agent API mit integrierten Tools wie Websuche, Codeausführung und Dokumentbibliotheken, um leistungsfähigere AI-Workflows zu erstellen.

• Die Entwicklung AI-gestützter Geschäftsanwendungen

• Die Erstellung von Assistenten für Programmierung und Schlussfolgerungen

• Die Entwicklung von Systemen für Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Die Automatisierung von Textverarbeitungs- und Content-Workflows

NVIDIA API Catalog und NIM bieten zwei Möglichkeiten für den Zugriff auf NVIDIA-optimierte AI-Inferenzdienste. Entwickler können gehostete Modellendpunkte im API Catalog nutzen, um Anwendungen zu prototypisieren, oder NIM-Container herunterladen, um unterstützte Modelle auf ihrer eigenen GPU-Infrastruktur bereitzustellen, einschließlich Cloud-Umgebungen und Rechenzentren.

Softwarelizenzen und Rechenkosten werden getrennt berechnet. Die aktuellen NIM-Angebote umfassen NIM und NIM Certified Feature Branch ohne Softwarekosten gemäß den geltenden Bedingungen.

• Optimierte Inferenz: Nutzt NVIDIA-Software und GPU-Technologien, um die Inferenzleistung auf unterstützter Hardware zu optimieren.

• Vorkonfigurierte Container: Stellt vorkonfigurierte Inferenz-Microservices für unterstützte KI-Modelle bereit.

• Standardisierte APIs: Bietet einheitliche API-Schnittstellen zur Integration bereitgestellter Modelle in Anwendungen.

• Flexible Bereitstellung: Unterstützt die Bereitstellung in der Cloud, in Rechenzentren und auf Arbeitsstationen.

• Bereitstellung von KI-Modellen auf GPU-Infrastruktur

• Entwicklung von KI-Anwendungen für Unternehmen

• Betrieb privater KI-Inferenzdienste

• Integration generativer KI in bestehende Systeme

Cohere API konzentriert sich auf Sprachmodelle und Tools für Geschäftsanwendungen und Unternehmens-Workflows. Es bietet Funktionen für Textgenerierung, semantische Suche, Embeddings und Reranking. Damit können Entwickler Suchsysteme für Unternehmen und Systeme zur abrufgestützten Generierung (RAG) entwickeln, die relevante Informationen aus großen Sammlungen von Geschäftsdaten abrufen. Cohere bietet einen kostenlosen Evaluierungsschlüssel mit einem monatlichen Limit und endpunktspezifischen Ratenlimits.

• Command-Modelle: Unterstützen Textgenerierung, logisches Denken und geschäftsorientierte Sprachaufgaben.

• Embed-Modelle: Wandeln Text und unterstützte Bildeingaben je nach ausgewähltem Modell in Vektordarstellungen für die semantische und multimodale Suche um.

• Rerank-Modelle: Verbessern Suchergebnisse, indem sie Dokumente nach Relevanz sortieren.

• RAG-Unterstützung: Hilft, Sprachmodelle mit externen Wissensquellen zu verbinden.

• Entwicklung von Suchanwendungen für Unternehmen

• Erstellung von Systemen zur abrufgestützten Generierung

• Entwicklung von Wissensmanagement-Tools

• Verbesserung der Dokumentensuche und des Informationsabrufs

Together AI bietet API-Zugriff auf eine breite Palette von Open-Source- und Open-Weight-KI-Modellen. Entwickler können die Plattform für Textgenerierung, Bildgenerierung, Embeddings und andere Inferenzaufgaben nutzen. Außerdem bietet sie Tools für das Fine-Tuning und die Bereitstellung von Modellen. Damit ist sie eine flexible Option für Entwickler, die mehr Kontrolle über ihre Auswahl an KI-Modellen wünschen.

• Umfangreicher Katalog von Open-Weight-Modellen: Bietet Zugriff auf eine große Auswahl an Open-Weight-Modellen für verschiedene KI-Anwendungen.

• Schnelle Inferenz: Stellt optimierte Infrastruktur für den Betrieb von KI-Modellen bereit.

• Fine-Tuning: Ermöglicht Entwicklern, unterstützte Modelle für bestimmte Aufgaben anzupassen.

• Dedizierte Endpunkte: Bietet Bereitstellungsoptionen für Anwendungen mit spezifischen Leistungsanforderungen.

• Experimentieren mit Open-Source-LLMs

• Fine-Tuning von Modellen für spezifische Anwendungen

• Entwicklung individueller KI-Chatbots

• Bereitstellung skalierbarer generativer KI-Dienste

Novita AI ist eine KI-Infrastrukturplattform, die API-Zugriff auf eine Reihe von Sprachmodellen und generativen KI-Modellen bietet. Entwickler können LLM-Funktionen über gehostete API-Dienste in Anwendungen integrieren, ohne eine eigene Inferenzinfrastruktur verwalten zu müssen. Neben dem Zugriff auf Sprachmodelle bietet die Plattform auch APIs zur Bild- und Videogenerierung und unterstützt damit Anwendungen, die textbasierte KI mit der Erstellung visueller Inhalte verbinden.

• Zugriff auf LLM-Modelle: Bietet API-Zugriff auf mehrere Sprachmodelle für Textgenerierung, Schlussfolgern und andere sprachbasierte Aufgaben.

• OpenAI-kompatible API: Unterstützt kompatible Schnittstellen, um unterstützte Modelle in bestehende Anwendungen zu integrieren.

• Gehostete Inferenzinfrastruktur: Stellt verwaltete Modellinferenz bereit, sodass Entwickler keine eigene Infrastruktur für die Modellbereitstellung betreiben müssen.

• Zusätzliche APIs für generative KI: Bietet neben seinen LLM-Diensten Modelle zur Bild- und Videogenerierung.

• KI-Chatbots und dialogorientierte Assistenten entwickeln

• Coding-Assistenten und andere LLM-gestützte Tools entwickeln

• Sprachmodelle in bestehende Anwendungen integrieren

• KI-Plattformen entwickeln, die Text-, Bild- und Videogenerierung kombinieren

Wähle zunächst das Zugangsmodell, das zu deinem Budget passt. Für einen Prototyp ohne anfänglichen Kreditkauf kannst du geeignete Gemini-Modelle, den kostenlosen Tarif von Groq, die kostenlosen Varianten von OpenRouter und das tägliche Kontingent von Cloudflare vergleichen. Die Evaluierungsschlüssel von Cohere und der gehostete Katalog von NVIDIA eignen sich zum Testen gemäß ihren Evaluierungs- oder Prototyping-Bedingungen. Kimi, Mistral und Together erfordern kostenpflichtigen API-Zugang; die frühere Empfehlungsaktion von Novita ist beendet. Vergleiche die Kandidaten anschließend anhand deiner eigenen Aufgaben und der folgenden Faktoren.

• Modellfähigkeiten: Wähle eine API, die die Funktionen bereitstellt, die deine Anwendung benötigt, etwa Schlussfolgern, Programmieren, Textgenerierung oder multimodale Verarbeitung.

• Kostenlose Nutzungslimits: Prüfe die Anzahl kostenloser Anfragen, token-Kontingente, Ratenlimits und ob kostenlose Guthaben verfallen.

• API-Kompatibilität: Achte auf OpenAI-kompatible Endpunkte und SDK-Unterstützung, um die Integration in bestehende Anwendungen zu vereinfachen.

• Antwortgeschwindigkeit: Berücksichtige Inferenzgeschwindigkeit und Latenz, insbesondere beim Entwickeln von Echtzeit-Chatbots oder interaktiven Anwendungen.

• Kontextfenster: Prüfe die maximalen token-Limits für Eingabe und Ausgabe, wenn deine Anwendung lange Dokumente oder komplexe Gespräche verarbeitet.

• Dokumentation und Support für Entwickler: Wähle Anbieter mit klarer API-Dokumentation, Codebeispielen, SDKs und Ressourcen zur Fehlerbehebung.

• Skalierbarkeit und Gesamtkosten: Schätze die Nutzung für Eingabe, Ausgabe und Schlussfolgern, Cache-Gebühren, kostenpflichtige Tools, Plattformgebühren und mögliche Mindestkäufe. Berücksichtige bei selbst gehostetem NIM auch GPU- und Betriebskosten. Vergleiche eine vollständige Arbeitslast statt nur des niedrigsten beworbenen token-Preises eines Anbieters.

Die richtige API kann die KI-Entwicklung einfacher, flexibler und kostengünstiger machen. Angesichts der vielen kostenlosen und kostenpflichtigen LLM-APIs für Entwickler hast du zahlreiche Möglichkeiten, zu experimentieren und etwas Nützliches zu entwickeln. Beginne mit den Funktionen, die für dein Projekt am wichtigsten sind, und teste verschiedene Modelle, bevor du eine Entscheidung triffst. Du kannst auch die Kimi API ausprobieren, um ihre Fähigkeiten zum Schlussfolgern und Programmieren kennenzulernen.