10 API LLM Gratis dan Berbayar untuk Proyek AI Anda Berikutnya

Penggunaan gratis API LLM memberi developer cara untuk menguji model dan membuat prototipe fitur AI sebelum berkomitmen pada biaya berkelanjutan. Namun, akses gratis tersedia dalam berbagai bentuk, mulai dari kuota penggunaan berulang hingga kredit uji coba terbatas, masing-masing dengan batasannya sendiri. Memilih penyedia berarti mempertimbangkan ketentuan ini bersama kemampuan model dan biaya untuk meningkatkan skala penggunaan di luar kuota gratis. Panduan ini membandingkan 10 opsi API LLM gratis dan berbayar, serta menjelaskan penawaran, harga akses, dan proyek yang sesuai untuk masing-masing opsi.

Perbandingan di bawah ini mencakup penyedia model, platform multi-penyedia, dan alat deployment NVIDIA. Format input merangkum kemampuan platform dan berbeda menurut model serta endpoint; ucapan, embedding, dan pembuatan gambar/video mungkin menggunakan API terpisah. Ketentuan akses diperiksa pada 13 November 2026. Kuota gratis berulang, kunci evaluasi, promosi isi ulang, dan perangkat lunak yang dapat diunduh gratis menawarkan jenis akses yang berbeda.

Catatan: Perbandingan ini hanya untuk referensi umum. Harga, kuota gratis, ketersediaan model, fitur, dan batas penggunaan dapat berubah serta berbeda menurut wilayah, akun, dan model yang dipilih. Untuk informasi terbaru dan ketentuan yang berlaku, kunjungi situs web resmi serta dokumentasi masing-masing penyedia sebelum mendaftar atau menggunakan layanannya.

Dengan banyaknya penyedia API LLM yang tersedia, memilih yang tepat dapat memakan waktu. Untuk memudahkan pencarian Anda, berikut 10 API LLM gratis dan berbayar, beserta fitur utama, opsi harga, kemampuan model, serta penawaran masing-masing untuk berbagai proyek AI dan kebutuhan pengembangan:

Kimi API memberi developer akses ke model AI untuk penalaran tingkat lanjut, pemrograman, dan pemrosesan konteks panjang. Kimi API mendukung integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga lebih mudah menghubungkan model Kimi dengan aplikasi dan alur kerja pengembangan yang sudah ada. Saat ini, ketika total isi ulang mencapai $5, pengguna akan menerima voucher senilai $5.

Biaya API: Tarif internasional kimi-k3.1-pro adalah $2 per juta token input tanpa cache dan $10 per juta token output, belum termasuk pajak yang berlaku. Cache hit dikenai biaya $0,20 per juta token; penulisan cache dikenai biaya $2 untuk TTL 5 menit atau $4 untuk TTL 1 jam. Kategori input ini saling eksklusif. Penggunaan API ditagihkan terpisah dari langganan produk Kimi. Lihat harga API dan penagihan cache.

• Penalaran tingkat lanjut untuk tugas kompleks: Menangani pertanyaan multi-langkah, menganalisis informasi kompleks, dan menghubungkan detail yang relevan untuk menghasilkan respons yang terstruktur dengan baik. Kemampuan ini sesuai untuk riset, pemecahan masalah, dan aplikasi yang membutuhkan lebih dari sekadar pembuatan teks dasar.

• Bantuan pemrograman berbasis AI: Membantu developer menghasilkan kode, mengidentifikasi kesalahan, men-debug masalah, menjelaskan kode yang belum dikenal, dan menyempurnakan implementasi yang ada di berbagai bahasa pemrograman. Dapat menjadi dasar untuk asisten pemrograman dan alur kerja pengembangan berbasis AI.

• Pemahaman konteks panjang: Memproses dokumen panjang, teks ekstensif, dan basis kode besar sambil mempertahankan konteks yang relevan. Developer dapat membangun aplikasi untuk analisis dokumen, ekstraksi informasi, peringkasan, dan tanya jawab yang memahami konteks.

• Pemahaman multimodal: Model Kimi yang didukung dapat memproses input visual bersama teks, sehingga aplikasi dapat menafsirkan gambar, tangkapan layar, grafik, dan informasi visual lainnya. Hal ini memperluas potensi kasus penggunaan melampaui aplikasi AI berbasis teks saja.

• Integrasi API yang kompatibel dengan OpenAI: Mendukung format OpenAI API, sehingga developer dapat menggunakan SDK yang kompatibel dan alur kerja integrasi yang sudah dikenal. Hal ini menyederhanakan koneksi model Kimi ke aplikasi yang sudah ada serta eksperimen dengan berbagai fitur berbasis AI.

• Membangun aplikasi dan chatbot berbasis AI

• Mengembangkan asisten pemrograman dan alat otomatisasi

• Menganalisis dokumen dan set data berukuran besar

• Membuat agen AI yang membutuhkan kemampuan penalaran dan pemecahan masalah

Ikuti empat langkah berikut untuk membuat akun Kimi API, mengisi dananya, mengonfigurasi akses, serta memverifikasi permintaan pertama. Contoh ini menggunakan platform API internasional dan contoh pertanyaan tentang kebijakan pengembalian.

Langkah 1. Buat akun developer

Kunjungi platform Kimi API dan daftar untuk membuat akun developer. Masuk untuk mengakses konsol API, tempat Anda dapat mengelola kunci API, penggunaan, dan penagihan.

Langkah 2. Buat kunci API

Buka bagian pengelolaan kunci API di konsol, lalu klik Create API Key. Masukkan nama untuk mengidentifikasi kunci Anda, konfirmasikan pembuatannya, lalu salin kunci yang dihasilkan.

Jaga keamanan kunci API Anda. Simpan di variabel lingkungan sisi server atau pengelola rahasia, dan jangan pernah mengeksposnya di repositori publik atau kode sisi klien.

Langkah 3. Aktifkan dan konfigurasikan akses API Anda

Sebelum melakukan panggilan API pertama, tambahkan kredit ke akun Anda. Isi ulang awal minimum adalah $1. Kemudian, periksa saldo akun, akses model yang tersedia, dan batas laju yang berlaku di konsol.

Contoh ini menggunakan URL dasar internasional https://api.moonshot.ai/v1 dan model kimi-k3.1-pro. Gunakan kunci API dari akun platform yang sesuai. Atur kunci tersebut di terminal yang kompatibel dengan Bash pada macOS atau Linux; di Windows, gunakan lingkungan Bash seperti WSL untuk menjalankan perintah berikut:

Jalankan permintaan berikutnya di terminal yang sama agar dapat membaca variabel lingkungan tersebut. Jangan pernah mencantumkan kunci API aktif dalam contoh publik atau kode frontend.

Langkah 4. Kirim permintaan API pertama Anda

Setelah akun Anda memiliki kredit dan konfigurasi API siap, kirim permintaan uji untuk memverifikasi koneksi. Misalnya, Anda dapat menggunakan skenario layanan pelanggan untuk menguji cara Kimi menangani pertanyaan sederhana tentang kebijakan pengembalian.

Contoh Bash/cURL ini mengirimkan contoh kebijakan pengembalian dan fakta pelanggan ke Chat Completions. Contoh ini menggunakan reasoning_effort: "low" untuk pengujian sederhana ini:

API mengembalikan respons JSON yang berisi jawaban model dalam choices[0].message.content. Respons yang berhasil mengonfirmasi bahwa kunci API, endpoint, dan konfigurasi model Anda berfungsi untuk permintaan dasar ini. Selanjutnya, Anda dapat menyesuaikan contoh tersebut dengan mengganti prompt uji dengan instruksi aplikasi dan data pelanggan Anda sendiri.

Google Gemini API memungkinkan developer menghubungkan model AI Google ke aplikasi mereka. API ini mendukung teks, gambar, audio, dan video, sehingga berguna untuk membangun aplikasi yang bekerja dengan berbagai jenis konten. Developer dapat menggunakannya untuk pembuatan konten, analisis data, pemrograman, dan lainnya. API ini juga menyediakan akses ke berbagai model Gemini berdasarkan kebutuhan proyek. Paket gratis Gemini mencakup model tertentu, dengan kuota yang ditampilkan di AI Studio.

• Kemampuan multimodal: Mendukung input teks, gambar, audio, dan video melalui model Gemini yang kompatibel, sehingga aplikasi dapat memproses berbagai jenis konten.

• Jendela konteks panjang: Menangani dokumen besar dan percakapan panjang dalam satu permintaan.

• Pemanggilan fungsi: Menghubungkan model AI dengan alat eksternal, API, dan fungsi aplikasi.

• Output terstruktur: Menghasilkan respons dalam format seperti JSON agar lebih mudah diintegrasikan ke aplikasi.

• Membangun aplikasi AI multimodal

• Membuat chatbot AI dan asisten virtual

• Menganalisis dokumen, gambar, dan video

• Mengembangkan alat riset dan produktivitas bertenaga AI

GroqCloud menyediakan akses API ke model bahasa yang berjalan pada Language Processing Units (LPU) khusus milik Groq. Infrastruktur inferensinya dirancang untuk pemrosesan berkecepatan tinggi dan respons berlatensi rendah. Developer dapat mengakses beberapa model yang didukung melalui API terpadu, dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI untuk memudahkan integrasi ke aplikasi yang sudah ada.

Batas paket gratis: Paket gratis Groq tunduk pada batas penggunaan permintaan dan token yang spesifik untuk setiap model.

• Inferensi cepat: Menggunakan infrastruktur berbasis LPU milik Groq untuk memberikan inferensi cepat dan respons berlatensi rendah.

• API kompatibel dengan OpenAI: Mendukung antarmuka API yang familier, sehingga memudahkan migrasi aplikasi yang sudah ada.

• Pilihan model: Menyediakan akses ke beberapa model open-weight yang didukung.

• Respons streaming: Mengalirkan konten yang dihasilkan segera setelah tersedia, sehingga meningkatkan responsivitas aplikasi interaktif.

• Membangun chatbot AI real-time

• Membuat asisten pemrograman yang cepat

• Mengembangkan aplikasi AI berbasis suara

• Menjalankan aplikasi yang memerlukan respons berlatensi rendah

OpenRouter adalah platform API yang menghubungkan developer dengan model dari berbagai penyedia AI melalui satu endpoint. Alih-alih mengelola integrasi terpisah untuk layanan yang berbeda, developer dapat mengakses beragam model menggunakan satu kunci API. Platform ini memudahkan perbandingan model dan perpindahan penyedia. Fleksibilitas ini berguna saat menguji berbagai model untuk aplikasi yang sama.

• API terpadu: Akses model dari berbagai penyedia melalui satu endpoint dan kunci API.

• Pemilihan model: Bandingkan dan pilih model berdasarkan performa, fitur, dan harga.

• Perutean dan fallback penyedia: Mendukung opsi perutean dan fallback penyedia untuk meningkatkan keandalan permintaan saat penyedia mengalami masalah ketersediaan.

• Pelacakan penggunaan: Membantu developer memantau penggunaan API dan pengeluaran di berbagai model.

• Membandingkan berbagai penyedia LLM

• Membangun aplikasi dengan beberapa model

• Menguji model sebelum memilih penyedia

• Mengelola integrasi API AI dari satu platform

Cloudflare Workers AI menyediakan akses tanpa server ke model AI melalui jaringan global Cloudflare. Developer dapat menjalankan beban kerja inferensi tanpa mengelola infrastruktur GPU khusus serta mengintegrasikan kapabilitas AI langsung ke dalam aplikasi yang dibangun dengan Cloudflare Workers. Katalog modelnya mencakup opsi untuk pembuatan teks, embedding, pembuatan gambar, dan tugas AI lainnya.

• Inferensi berbasis edge: Menjalankan model AI yang didukung di seluruh jaringan global Cloudflare, sehingga inferensi lebih dekat dengan aplikasi dan pengguna.

• Penerapan tanpa server: Menjalankan beban kerja AI tanpa mengelola server khusus.

• Beragam model AI: Mendukung model untuk pembuatan teks, embedding, dan tugas gambar.

• Integrasi Workers: Menghubungkan inferensi AI dengan logika aplikasi tanpa server.

• Membangun aplikasi AI tanpa server

• Menambahkan fitur AI ke situs web yang sudah ada

• Membuat chatbot berbasis edge

• Mengembangkan alat ringan berbasis AI

Mistral AI API memberi developer akses ke model bahasa yang dirancang untuk pembuatan teks, penalaran, pemrograman, dan tugas AI lainnya. Rangkaian modelnya mencakup opsi serbaguna dan khusus untuk berbagai beban kerja. Developer dapat mengintegrasikan model ini ke dalam aplikasi melalui permintaan API. Ini juga merupakan pilihan yang berguna bagi tim yang mencari opsi penerapan model yang fleksibel.

• Portofolio model serbaguna: Menawarkan model untuk tugas bahasa serbaguna, penalaran, pemrograman, dan beban kerja khusus.

• Pemanggilan fungsi: Memungkinkan model berinteraksi dengan alat dan layanan eksternal.

• Output JSON: Mendukung respons terstruktur untuk alur kerja aplikasi.

• Embedding: Menyediakan embedding teks untuk tugas pencarian, pengambilan, dan kesamaan semantik.

• Kemampuan Agen: Menyediakan API Agen dengan alat bawaan seperti pencarian web, eksekusi kode, dan pustaka dokumen untuk membangun alur kerja AI yang lebih mumpuni.

• Membangun aplikasi bisnis berbasis AI

• Membuat asisten pemrograman dan penalaran

• Mengembangkan sistem retrieval-augmented generation (RAG)

• Mengotomatiskan pemrosesan teks dan alur kerja konten

Katalog API NVIDIA dan NIM menawarkan dua cara untuk mengakses layanan inferensi AI yang dioptimalkan untuk NVIDIA. Developer dapat menggunakan endpoint model yang di-host dalam Katalog API untuk membuat prototipe aplikasi atau mengunduh kontainer NIM untuk menerapkan model yang didukung pada infrastruktur GPU mereka sendiri, termasuk lingkungan cloud dan pusat data.

Lisensi perangkat lunak dan biaya komputasi terpisah. Penawaran NIM saat ini mencakup NIM dan NIM Certified Feature Branch tanpa biaya perangkat lunak berdasarkan ketentuan yang berlaku.

• Inferensi yang dioptimalkan: Memanfaatkan perangkat lunak NVIDIA dan teknologi GPU untuk mengoptimalkan kinerja inferensi pada perangkat keras yang didukung.

• Kontainer siap pakai: Menyediakan layanan mikro inferensi yang telah dikonfigurasi untuk model AI yang didukung.

• API terstandarisasi: Menawarkan antarmuka API yang konsisten untuk mengintegrasikan model yang telah di-deploy ke dalam aplikasi.

• Deployment fleksibel: Mendukung deployment di cloud, pusat data, dan workstation.

• Men-deploy model AI pada infrastruktur GPU

• Membangun aplikasi AI perusahaan

• Menjalankan layanan inferensi AI privat

• Mengintegrasikan AI generatif ke dalam sistem yang sudah ada

Cohere API berfokus pada model bahasa dan alat yang dirancang untuk aplikasi bisnis serta alur kerja perusahaan. API ini menawarkan kemampuan untuk pembuatan teks, pencarian semantik, embedding, dan pemeringkatan ulang. Kemampuan ini membantu developer membangun sistem pencarian perusahaan dan retrieval-augmented generation (RAG) yang mengambil informasi relevan dari kumpulan besar data bisnis. Cohere menawarkan kunci evaluasi gratis dengan batas bulanan dan limit laju khusus untuk setiap endpoint.

• Model Command: Mendukung pembuatan teks, penalaran, dan tugas bahasa yang berfokus pada bisnis.

• Model Embed: Mengubah teks dan input gambar yang didukung menjadi representasi vektor untuk pencarian semantik dan multimodal, bergantung pada model yang dipilih.

• Model Rerank: Meningkatkan hasil pencarian dengan memeringkat dokumen berdasarkan relevansinya.

• Dukungan RAG: Membantu menghubungkan model bahasa dengan sumber pengetahuan eksternal.

• Membangun aplikasi pencarian perusahaan

• Membuat sistem retrieval-augmented generation

• Mengembangkan alat manajemen pengetahuan

• Meningkatkan pencarian dokumen dan pengambilan informasi

Together AI menyediakan akses API ke beragam model AI sumber terbuka dan berbobot terbuka. Developer dapat menggunakan platformnya untuk pembuatan teks, pembuatan gambar, embedding, serta tugas inferensi lainnya. Platform ini juga menawarkan alat untuk fine-tuning dan deployment model. Hal ini menjadikannya pilihan yang fleksibel bagi developer yang menginginkan kendali lebih atas pilihan model AI mereka.

• Katalog model berbobot terbuka yang luas: Menyediakan akses ke beragam pilihan model berbobot terbuka untuk berbagai aplikasi AI.

• Inferensi cepat: Menyediakan infrastruktur yang dioptimalkan untuk menjalankan model AI.

• Fine-tuning: Memungkinkan developer menyesuaikan model yang didukung untuk tugas tertentu.

• Endpoint khusus: Menawarkan opsi deployment untuk aplikasi dengan kebutuhan kinerja tertentu.

• Bereksperimen dengan LLM sumber terbuka

• Melakukan fine-tuning model untuk aplikasi tertentu

• Membangun chatbot AI kustom

• Men-deploy layanan AI generatif yang skalabel

Novita AI adalah platform infrastruktur AI yang menyediakan akses API ke berbagai model bahasa dan model AI generatif. Developer dapat mengintegrasikan kemampuan LLM ke dalam aplikasi melalui layanan API yang di-hosting tanpa perlu mengelola infrastruktur inferensi sendiri. Selain akses ke model bahasa, platform ini juga menawarkan API pembuatan gambar dan video, yang mendukung aplikasi yang menggabungkan AI berbasis teks dengan pembuatan konten visual.

• Akses model LLM: Menyediakan akses API ke berbagai model bahasa untuk pembuatan teks, penalaran, dan tugas berbasis bahasa lainnya.

• API yang kompatibel dengan OpenAI: Mendukung antarmuka yang kompatibel untuk mengintegrasikan model yang didukung ke dalam aplikasi yang sudah ada.

• Infrastruktur inferensi terkelola: Menyediakan inferensi model terkelola, sehingga pengembang tidak perlu mengoperasikan infrastruktur penyajian model sendiri.

• API AI generatif tambahan: Menawarkan model pembuatan gambar dan video di samping layanan LLM-nya.

• Membangun chatbot AI dan asisten percakapan

• Mengembangkan asisten pengodean dan alat lain yang didukung LLM

• Mengintegrasikan model bahasa ke dalam aplikasi yang sudah ada

• Membuat platform AI yang menggabungkan pembuatan teks, gambar, dan video

Mulailah dengan memilih model akses yang sesuai dengan anggaran Anda. Untuk prototipe tanpa pembelian kredit awal, bandingkan model Gemini yang memenuhi syarat, paket gratis Groq, varian gratis OpenRouter, dan kuota harian Cloudflare. Kunci evaluasi Cohere dan katalog terhosting NVIDIA berguna untuk pengujian sesuai ketentuan evaluasi atau pembuatan prototipe mereka. Kimi, Mistral, dan Together memerlukan akses API berbayar; promosi referal Novita sebelumnya telah berakhir. Kemudian, bandingkan kandidat tersebut pada tugas Anda sendiri menggunakan faktor-faktor di bawah ini.

• Kemampuan model: Pilih API yang menyediakan kemampuan yang dibutuhkan aplikasi Anda, seperti penalaran, pengodean, pembuatan teks, atau pemrosesan multimodal.

• Batas penggunaan gratis: Periksa jumlah permintaan gratis, kuota token, batas laju, serta apakah kredit gratis memiliki masa berlaku.

• Kompatibilitas API: Cari endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dan dukungan SDK untuk menyederhanakan integrasi dengan aplikasi yang sudah ada.

• Kecepatan respons: Pertimbangkan kecepatan inferensi dan latensi, terutama saat membangun chatbot waktu nyata atau aplikasi interaktif.

• Jendela konteks: Periksa batas maksimum token input dan output jika aplikasi Anda menangani dokumen panjang atau percakapan yang kompleks.

• Dokumentasi dan dukungan pengembang: Pilih penyedia dengan dokumentasi API yang jelas, contoh kode, SDK, dan sumber daya pemecahan masalah.

• Skalabilitas dan total biaya: Perkirakan penggunaan input, output, dan penalaran, biaya cache, alat berbayar, biaya platform, serta pembelian minimum yang mungkin diperlukan. Untuk NIM yang dihosting sendiri, sertakan biaya GPU dan operasional. Bandingkan beban kerja secara menyeluruh, bukan hanya tarif token terendah yang diiklankan oleh satu penyedia.

API yang tepat dapat membuat pengembangan AI lebih mudah, fleksibel, dan terjangkau. Dengan banyaknya API LLM gratis dan berbayar untuk pengembang, Anda memiliki banyak pilihan untuk bereksperimen dan membangun sesuatu yang bermanfaat. Mulailah dari fitur yang paling penting bagi proyek Anda, lalu uji berbagai model sebelum mengambil keputusan. Anda juga dapat mencoba Kimi API untuk mengeksplorasi kemampuan penalaran dan pengodeannya.