10 API de LLM gratuitas y de pago para tu próximo proyecto de IA

El uso gratuito de API de LLM permite a los desarrolladores probar modelos y crear prototipos de funciones de IA antes de asumir costos continuos. Sin embargo, el acceso gratuito adopta distintas formas, desde asignaciones de uso recurrentes hasta créditos de prueba limitados, cada una con sus propias restricciones. Elegir un proveedor implica evaluar estas condiciones junto con las capacidades de los modelos y el costo de escalar más allá del uso gratuito. Esta guía compara 10 opciones de API de LLM gratuitas y de pago, y explica qué ofrece cada una, cómo se cobra el acceso y para qué proyectos es adecuada.

La comparación a continuación abarca proveedores de modelos, plataformas con múltiples proveedores y herramientas de implementación de NVIDIA. Los formatos de entrada resumen las capacidades de las plataformas y varían según el modelo y el endpoint; la voz, las incrustaciones y la generación de imágenes o video pueden usar API independientes. Las condiciones de acceso se verificaron el 13 de noviembre de 2026. Una asignación gratuita recurrente, una clave de evaluación, una promoción de recarga y software de descarga gratuita ofrecen distintos tipos de acceso.

Nota: Esta comparación es solo para referencia general. Los precios, las asignaciones gratuitas, la disponibilidad de modelos, las funciones y los límites de uso pueden cambiar y variar según la región, la cuenta y el modelo seleccionado. Para obtener la información más reciente y conocer las condiciones aplicables, consulta el sitio web oficial y la documentación de cada proveedor antes de registrarte o usar sus servicios.

Con tantos proveedores de API de LLM disponibles, elegir el adecuado puede tomar tiempo. Para facilitar tu búsqueda, aquí tienes 10 API de LLM gratuitas y de pago, junto con sus principales funciones, opciones de precios, capacidades de los modelos y lo que ofrecen para distintos proyectos de IA y necesidades de desarrollo:

Kimi API brinda a los desarrolladores acceso a modelos de IA para razonamiento avanzado, programación y procesamiento de contextos largos. Admite la integración con API compatibles con OpenAI, lo que facilita conectar los modelos de Kimi con aplicaciones y flujos de trabajo de desarrollo existentes. Actualmente, cuando las recargas acumuladas alcanzan los $5, los usuarios reciben un cupón de $5.

Costo de API: La tarifa internacional de kimi-k3.1-pro es de $2 por millón de tokens de entrada sin caché y $10 por millón de tokens de salida, sin incluir los impuestos aplicables. Los aciertos de caché cuestan $0.20 por millón de tokens; las escrituras en caché cuestan $2 por un TTL de 5 minutos o $4 por un TTL de 1 hora. Estas categorías de entrada son mutuamente excluyentes. El uso de la API se factura por separado de las suscripciones a productos Kimi. Consulta los precios de la API y la facturación de caché.

• Razonamiento avanzado para tareas complejas: Gestiona preguntas de varios pasos, analiza información compleja y relaciona detalles relevantes para generar respuestas bien estructuradas. Esto lo hace adecuado para investigación, resolución de problemas y aplicaciones que requieren más que generación básica de texto.

• Asistencia para programación con IA: Ayuda a los desarrolladores a generar código, identificar errores, depurar problemas, explicar código desconocido y perfeccionar implementaciones existentes en distintos lenguajes de programación. Puede servir de base para asistentes de programación y flujos de trabajo de desarrollo con IA.

• Comprensión de contextos largos: Procesa documentos extensos, grandes volúmenes de texto y bases de código amplias, manteniendo el contexto relevante. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones para análisis de documentos, extracción de información, resúmenes y respuestas a preguntas con reconocimiento de contexto.

• Comprensión multimodal: Los modelos Kimi compatibles pueden procesar entradas visuales junto con texto, lo que permite a las aplicaciones interpretar imágenes, capturas de pantalla, gráficos y otra información visual. Esto amplía los posibles casos de uso más allá de las aplicaciones de IA basadas solo en texto.

• Integración de API compatible con OpenAI: Admite el formato de API de OpenAI, lo que permite a los desarrolladores usar SDK compatibles y flujos de trabajo de integración conocidos. Esto simplifica la conexión de los modelos Kimi con aplicaciones existentes y la experimentación con distintas funciones basadas en IA.

• Crear aplicaciones y chatbots con IA

• Desarrollar asistentes de programación y herramientas de automatización

• Analizar documentos grandes y conjuntos de datos

• Crear agentes de IA que necesiten capacidades de razonamiento y resolución de problemas

Sigue estos cuatro pasos para crear una cuenta de Kimi API, agregar fondos, configurar el acceso y verificar una primera solicitud. El ejemplo usa la plataforma internacional de API y una pregunta de muestra sobre la política de devoluciones.

Paso 1. Crea una cuenta de desarrollador

Visita la plataforma Kimi API y regístrate para obtener una cuenta de desarrollador. Inicia sesión para acceder a la consola de API, donde podrás administrar tus claves de API, uso y facturación.

Paso 2. Genera una clave de API

Abre la sección de administración de claves de API en la consola y haz clic en Create API Key. Ingresa un nombre para identificar tu clave, confirma su creación y copia la clave generada.

Mantén segura tu clave de API. Guárdala en una variable de entorno del lado del servidor o en un administrador de secretos, y nunca la expongas en repositorios públicos ni en código del lado del cliente.

Paso 3. Activa y configura tu acceso a la API

Antes de realizar tu primera llamada a la API, agrega créditos a tu cuenta. La recarga inicial mínima es de $1. Luego, consulta en la consola el saldo de tu cuenta, el acceso disponible a modelos y los límites de tasa aplicables.

Este ejemplo usa la URL base internacional https://api.moonshot.ai/v1 y el modelo kimi-k3.1-pro. Usa una clave de API de la cuenta de la plataforma correspondiente. Configura la clave en una terminal compatible con Bash en macOS o Linux; en Windows, usa un entorno Bash como WSL para estos comandos:

Ejecuta la siguiente solicitud en la misma terminal para que pueda leer la variable de entorno. Nunca incluyas una clave de API activa en ejemplos públicos ni en código de frontend.

Paso 4. Envía tu primera solicitud a la API

Una vez que tu cuenta tenga fondos y la configuración de tu API esté lista, envía una solicitud de prueba para verificar la conexión. Por ejemplo, puedes usar un caso de atención al cliente para probar cómo Kimi responde una pregunta sencilla sobre una política de devoluciones.

Este ejemplo de Bash/cURL envía la política de devoluciones de muestra y los datos del cliente a Chat Completions. Usa reasoning_effort: "low" para esta prueba sencilla:

La API devuelve una respuesta JSON que contiene la respuesta del modelo en choices[0].message.content. Una respuesta exitosa confirma que la clave de API, el endpoint y la configuración del modelo funcionan para esta solicitud básica. Luego puedes adaptar el ejemplo sustituyendo el prompt de prueba por las instrucciones de tu propia aplicación y los datos del cliente.

La API de Google Gemini permite a los desarrolladores conectar los modelos de IA de Google con sus aplicaciones. Admite texto, imágenes, audio y video, por lo que es útil para crear aplicaciones que trabajan con distintos tipos de contenido. Los desarrolladores pueden usarla para generar contenido, analizar datos, programar y más. También ofrece acceso a distintos modelos Gemini según los requisitos del proyecto. El nivel gratuito de Gemini cubre modelos seleccionados, con cuotas que se muestran en AI Studio.

• Capacidades multimodales: Admite entradas de texto, imágenes, audio y video mediante modelos Gemini compatibles, lo que permite que las aplicaciones procesen distintos tipos de contenido.

• Ventana de contexto extensa: Maneja documentos grandes y conversaciones largas en una sola solicitud.

• Llamada a funciones: Conecta modelos de IA con herramientas externas, API y funciones de aplicaciones.

• Salidas estructuradas: Genera respuestas en formatos como JSON para facilitar la integración con aplicaciones.

• Crear aplicaciones de IA multimodales

• Crear chatbots y asistentes virtuales con IA

• Analizar documentos, imágenes y videos

• Desarrollar herramientas de investigación y productividad impulsadas por IA

GroqCloud proporciona acceso mediante API a modelos de lenguaje que se ejecutan en las Unidades de Procesamiento de Lenguaje (LPU) especializadas de Groq. Su infraestructura de inferencia está diseñada para un procesamiento de alta velocidad y respuestas de baja latencia. Los desarrolladores pueden acceder a varios modelos compatibles mediante una API unificada, con endpoints compatibles con OpenAI que simplifican la integración en aplicaciones existentes.

Límites del nivel gratuito: El plan gratuito de Groq está sujeto a límites de solicitudes y uso de token específicos para cada modelo.

• Inferencia rápida: Usa la infraestructura de Groq basada en LPU para ofrecer inferencia rápida y respuestas de baja latencia.

• API compatible con OpenAI: Admite interfaces de API conocidas, lo que facilita la migración de aplicaciones existentes.

• Selección de modelos: Proporciona acceso a varios modelos compatibles de pesos abiertos.

• Respuestas en streaming: Transmite el contenido generado a medida que está disponible, lo que mejora la capacidad de respuesta en aplicaciones interactivas.

• Crear chatbots de IA en tiempo real

• Crear asistentes de programación rápidos

• Desarrollar aplicaciones de IA basadas en voz

• Ejecutar aplicaciones que necesitan respuestas de baja latencia

OpenRouter es una plataforma de API que conecta a los desarrolladores con modelos de varios proveedores de IA a través de un único endpoint. En lugar de gestionar integraciones separadas para distintos servicios, los desarrolladores pueden acceder a diversos modelos con una sola clave de API. Facilita la comparación de modelos y el cambio de proveedor. Esta flexibilidad es útil al probar distintos modelos para la misma aplicación.

• API unificada: Accede a modelos de varios proveedores mediante un solo endpoint y una sola clave de API.

• Selección de modelos: Compara y elige modelos según el rendimiento, las funciones y los precios.

• Enrutamiento y respaldo de proveedores: Admite opciones de enrutamiento y respaldo de proveedores para mejorar la confiabilidad de las solicitudes cuando un proveedor presenta problemas de disponibilidad.

• Seguimiento de uso: Ayuda a los desarrolladores a supervisar el uso y el gasto de la API en todos los modelos.

• Comparar distintos proveedores de LLM

• Crear aplicaciones con varios modelos

• Probar modelos antes de elegir un proveedor

• Gestionar integraciones de API de IA desde una sola plataforma

Cloudflare Workers AI ofrece acceso sin servidor a modelos de IA a través de la red global de Cloudflare. Los desarrolladores pueden ejecutar cargas de trabajo de inferencia sin gestionar infraestructura de GPU dedicada e integrar capacidades de IA directamente en aplicaciones creadas con Cloudflare Workers. Su catálogo de modelos incluye opciones para generación de texto, embeddings, generación de imágenes y otras tareas de IA.

• Inferencia en el edge: Ejecuta modelos de IA compatibles en la red global de Cloudflare, acercando la inferencia a las aplicaciones y los usuarios.

• Implementación sin servidor: Ejecuta cargas de trabajo de IA sin gestionar servidores dedicados.

• Varios modelos de IA: Admite modelos para generación de texto, embeddings y tareas de imagen.

• Integración con Workers: Conecta la inferencia de IA con la lógica de aplicaciones sin servidor.

• Crear aplicaciones de IA sin servidor

• Agregar funciones de IA a sitios web existentes

• Crear chatbots en el edge

• Desarrollar herramientas ligeras basadas en IA

Mistral AI API brinda a los desarrolladores acceso a modelos de lenguaje diseñados para la generación de texto, el razonamiento, la programación y otras tareas de IA. Su gama de modelos incluye opciones de propósito general y especializadas para distintas cargas de trabajo. Los desarrolladores pueden integrar estos modelos en aplicaciones mediante solicitudes de API. También es una opción útil para equipos que buscan opciones flexibles de implementación de modelos.

• Portafolio versátil de modelos: Ofrece modelos para tareas de lenguaje de propósito general, razonamiento, programación y cargas de trabajo especializadas.

• Llamadas a funciones: Permite que los modelos interactúen con herramientas y servicios externos.

• Salidas JSON: Admite respuestas estructuradas para flujos de trabajo de aplicaciones.

• Embeddings: Proporciona embeddings de texto para tareas de búsqueda, recuperación y similitud semántica.

• Capacidades de Agent: Proporciona una API de Agent con herramientas integradas, como búsqueda web, ejecución de código y bibliotecas de documentos, para crear flujos de trabajo de IA más capaces.

• Crear aplicaciones empresariales basadas en IA

• Crear asistentes de programación y razonamiento

• Desarrollar sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG)

• Automatizar flujos de trabajo de procesamiento de texto y contenido

NVIDIA API Catalog y NIM ofrecen dos formas de acceder a servicios de inferencia de IA optimizados por NVIDIA. Los desarrolladores pueden usar endpoints de modelos alojados en API Catalog para crear prototipos de aplicaciones o descargar contenedores NIM para implementar modelos compatibles en su propia infraestructura de GPU, incluidos entornos en la nube y centros de datos.

Las licencias de software y los costos de cómputo se cobran por separado. Las ofertas actuales de NIM incluyen NIM y NIM Certified Feature Branch sin costo de software, conforme a los términos aplicables.

• Inferencia optimizada: Utiliza software y tecnologías de GPU de NVIDIA para optimizar el rendimiento de la inferencia en hardware compatible.

• Contenedores preconfigurados: Proporciona microservicios de inferencia preconfigurados para modelos de IA compatibles.

• API estandarizadas: Ofrece interfaces de API uniformes para integrar modelos implementados en aplicaciones.

• Implementación flexible: Admite la implementación en la nube, centros de datos y estaciones de trabajo.

• Implementar modelos de IA en infraestructura de GPU

• Crear aplicaciones empresariales de IA

• Ejecutar servicios privados de inferencia de IA

• Integrar IA generativa en sistemas existentes

Cohere API se centra en modelos de lenguaje y herramientas diseñados para aplicaciones empresariales y flujos de trabajo corporativos. Ofrece capacidades de generación de texto, búsqueda semántica, embeddings y reranking. Estas capacidades ayudan a los desarrolladores a crear sistemas empresariales de búsqueda y generación aumentada por recuperación (RAG) que recuperan información relevante de grandes colecciones de datos empresariales. Cohere ofrece una clave de evaluación gratuita con un límite mensual y límites de tasa específicos para cada endpoint.

• Modelos Command: Admiten generación de texto, razonamiento y tareas lingüísticas orientadas a negocios.

• Modelos Embed: Convierten texto y entradas de imágenes compatibles en representaciones vectoriales para búsquedas semánticas y multimodales, según el modelo seleccionado.

• Modelos Rerank: Mejoran los resultados de búsqueda al clasificar documentos según su relevancia.

• Compatibilidad con RAG: Ayudan a conectar modelos de lenguaje con fuentes de conocimiento externas.

• Crear aplicaciones empresariales de búsqueda

• Crear sistemas de generación aumentada por recuperación

• Desarrollar herramientas de gestión del conocimiento

• Mejorar la búsqueda de documentos y la recuperación de información

Together AI proporciona acceso mediante API a una amplia variedad de modelos de IA de código abierto y pesos abiertos. Los desarrolladores pueden usar su plataforma para generación de texto, generación de imágenes, embeddings y otras tareas de inferencia. También ofrece herramientas para el ajuste fino y la implementación de modelos. Esto la convierte en una opción flexible para desarrolladores que desean tener mayor control sobre la elección de sus modelos de IA.

• Amplio catálogo de modelos de pesos abiertos: Proporciona acceso a una amplia selección de modelos de pesos abiertos para distintas aplicaciones de IA.

• Inferencia rápida: Proporciona infraestructura optimizada para ejecutar modelos de IA.

• Ajuste fino: Permite a los desarrolladores personalizar modelos compatibles para tareas específicas.

• Endpoints dedicados: Ofrece opciones de implementación para aplicaciones con necesidades de rendimiento específicas.

• Experimentar con LLM de código abierto

• Ajustar modelos para aplicaciones específicas

• Crear chatbots de IA personalizados

• Implementar servicios escalables de IA generativa

Novita AI es una plataforma de infraestructura de IA que proporciona acceso mediante API a diversos modelos de lenguaje y modelos de IA generativa. Los desarrolladores pueden integrar capacidades de LLM en aplicaciones a través de servicios de API alojados sin administrar su propia infraestructura de inferencia. Además del acceso a modelos de lenguaje, la plataforma también ofrece API de generación de imágenes y videos, compatibles con aplicaciones que combinan IA basada en texto y generación de contenido visual.

• Acceso a modelos LLM: Proporciona acceso mediante API a múltiples modelos de lenguaje para la generación de texto, razonamiento y otras tareas basadas en lenguaje.

• API compatible con OpenAI: Admite interfaces compatibles para integrar modelos compatibles en aplicaciones existentes.

• Infraestructura de inferencia alojada: Proporciona inferencia de modelos administrada, por lo que los desarrolladores no necesitan operar su propia infraestructura para servir modelos.

• APIs adicionales de IA generativa: Ofrece modelos de generación de imágenes y video junto con sus servicios LLM.

• Crear chatbots y asistentes conversacionales de IA

• Desarrollar asistentes de programación y otras herramientas impulsadas por LLM

• Integrar modelos de lenguaje en aplicaciones existentes

• Crear plataformas de IA que combinen generación de texto, imágenes y video

Comienza por elegir el modelo de acceso que se ajuste a tu presupuesto. Para un prototipo sin una compra inicial de créditos, compara los modelos Gemini elegibles, el plan gratuito de Groq, las variantes gratuitas de OpenRouter y la asignación diaria de Cloudflare. Las claves de evaluación de Cohere y el catálogo alojado de NVIDIA son útiles para realizar pruebas conforme a sus condiciones de evaluación o prototipado. Kimi, Mistral y Together requieren acceso de pago a la API; la anterior promoción de referidos de Novita ha finalizado. Luego, compara las opciones según tus propias tareas usando los siguientes factores.

• Capacidades del modelo: Elige una API que ofrezca las capacidades que necesita tu aplicación, como razonamiento, programación, generación de texto o procesamiento multimodal.

• Límites de uso gratuito: Revisa la cantidad de solicitudes gratuitas, las cuotas de token, los límites de velocidad y si los créditos gratuitos vencen.

• Compatibilidad de la API: Busca endpoints compatibles con OpenAI y compatibilidad con SDK para simplificar la integración con aplicaciones existentes.

• Velocidad de respuesta: Considera la velocidad de inferencia y la latencia, especialmente al crear chatbots en tiempo real o aplicaciones interactivas.

• Ventana de contexto: Revisa los límites máximos de token de entrada y salida si tu aplicación maneja documentos extensos o conversaciones complejas.

• Documentación y soporte para desarrolladores: Elige proveedores con documentación clara de la API, ejemplos de código, SDK y recursos para solucionar problemas.

• Escalabilidad y costo total: Estima el uso de entrada, salida y razonamiento, las tarifas de caché, las herramientas de pago, los cargos de la plataforma y cualquier compra mínima. Para NIM autoalojado, incluye los costos de GPU y operaciones. Compara una carga de trabajo completa en lugar de la tarifa de token más baja anunciada por un proveedor.

La API adecuada puede hacer que el desarrollo de IA sea más fácil, flexible y asequible. Con tantas API de LLM gratuitas y de pago para desarrolladores, tienes muchas opciones para experimentar y crear algo útil. Comienza con las características más importantes para tu proyecto y prueba distintos modelos antes de tomar una decisión. También puedes probar Kimi API para explorar sus capacidades de razonamiento y programación.