10 API LLM gratuite e a pagamento per il tuo prossimo progetto di IA

L'uso gratuito delle API LLM consente agli sviluppatori di testare i modelli e creare prototipi di funzionalità IA prima di sostenere costi continuativi. Tuttavia, l'accesso gratuito si presenta in forme diverse, da quote di utilizzo ricorrenti a crediti di prova limitati, ciascuna con le proprie restrizioni. La scelta di un fornitore richiede di valutare queste condizioni insieme alle capacità dei modelli e al costo di scalare oltre l'uso gratuito. Questa guida confronta 10 opzioni di API LLM gratuite e a pagamento, spiegando cosa offre ciascuna, come viene tariffato l'accesso e a quali progetti è adatta.

Il confronto seguente comprende fornitori di modelli, piattaforme multi-provider e strumenti di distribuzione NVIDIA. I formati di input riassumono le capacità delle piattaforme e variano in base al modello e all'endpoint; voce, embedding e generazione di immagini/video possono utilizzare API separate. Le condizioni di accesso sono state verificate il 13 novembre 2026. Una quota gratuita ricorrente, una chiave di valutazione, una promozione di ricarica e software scaricabile gratuitamente offrono tipi di accesso diversi.

Nota: Questo confronto ha esclusivamente scopo di riferimento generale. Prezzi, quote gratuite, disponibilità dei modelli, funzionalità e limiti di utilizzo possono cambiare e variare in base alla regione, all'account e al modello selezionato. Per le informazioni più aggiornate e le condizioni applicabili, consulta il sito web e la documentazione ufficiali di ciascun fornitore prima di registrarti o utilizzare i suoi servizi.

Con così tanti fornitori di API LLM disponibili, scegliere quello giusto può richiedere tempo. Per semplificare la ricerca, ecco 10 API LLM gratuite e a pagamento, con le relative funzionalità principali, opzioni di prezzo, capacità dei modelli e ciò che offrono per diversi progetti IA ed esigenze di sviluppo:

Kimi API offre agli sviluppatori l'accesso a modelli IA per ragionamento avanzato, programmazione ed elaborazione di contesti lunghi. Supporta l'integrazione con API compatibili con OpenAI, semplificando la connessione dei modelli Kimi ad applicazioni e flussi di sviluppo esistenti. Attualmente, quando le ricariche cumulative raggiungono 5 $, gli utenti ricevono un voucher da 5 $.

Costo API: La tariffa internazionale di kimi-k3.1-pro è di 2 $ per milione di token di input non memorizzati nella cache e di 10 $ per milione di token di output, al netto delle imposte applicabili. Gli accessi alla cache costano 0,20 $ per milione di token; le scritture nella cache costano 2 $ per un TTL di 5 minuti o 4 $ per un TTL di 1 ora. Queste categorie di input si escludono a vicenda. L'utilizzo delle API viene fatturato separatamente dagli abbonamenti ai prodotti Kimi. Consulta i prezzi API e la fatturazione della cache.

• Ragionamento avanzato per attività complesse: Gestisce domande articolate in più passaggi, analizza informazioni complesse e collega dettagli pertinenti per generare risposte ben strutturate. È quindi adatto alla ricerca, alla risoluzione di problemi e alle applicazioni che richiedono più della semplice generazione di testo.

• Assistenza alla programmazione basata sull'IA: Aiuta gli sviluppatori a generare codice, individuare errori, eseguire il debug dei problemi, spiegare codice non familiare e perfezionare implementazioni esistenti in vari linguaggi di programmazione. Può costituire la base per assistenti di programmazione e flussi di sviluppo basati sull'IA.

• Comprensione di contesti lunghi: Elabora documenti lunghi, testi estesi e grandi basi di codice mantenendo il contesto pertinente. Gli sviluppatori possono creare applicazioni per l'analisi dei documenti, l'estrazione di informazioni, il riepilogo e le risposte a domande basate sul contesto.

• Comprensione multimodale: I modelli Kimi supportati possono elaborare input visivi insieme al testo, consentendo alle applicazioni di interpretare immagini, screenshot, grafici e altre informazioni visive. Ciò amplia i possibili casi d'uso oltre le applicazioni IA basate esclusivamente sul testo.

• Integrazione API compatibile con OpenAI: Supporta il formato API OpenAI, consentendo agli sviluppatori di utilizzare SDK compatibili e flussi di integrazione familiari. Questo semplifica la connessione dei modelli Kimi alle applicazioni esistenti e la sperimentazione di diverse funzionalità basate sull'IA.

• Creare applicazioni e chatbot basati sull'IA

• Sviluppare assistenti di programmazione e strumenti di automazione

• Analizzare documenti di grandi dimensioni e set di dati

• Creare agenti IA che richiedono capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi

Segui questi quattro passaggi per creare un account Kimi API, ricaricarlo, configurare l'accesso e verificare una prima richiesta. L'esempio utilizza la piattaforma API internazionale e una domanda di esempio sulla politica di reso.

Passaggio 1. Crea un account sviluppatore

Visita la piattaforma Kimi API e registrati per creare un account sviluppatore. Accedi alla console API, dove puoi gestire le chiavi API, l'utilizzo e la fatturazione.

Passaggio 2. Genera una chiave API

Apri la sezione di gestione delle chiavi API nella console e fai clic su Crea chiave API. Inserisci un nome per identificare la chiave, confermane la creazione e copia la chiave generata.

Mantieni al sicuro la tua chiave API. Conservala in una variabile d'ambiente lato server o in un gestore di segreti e non esporla mai in repository pubblici o nel codice lato client.

Passaggio 3. Attiva e configura l'accesso API

Prima di effettuare la tua prima chiamata API, aggiungi credito al tuo account. La ricarica iniziale minima è di $1. Quindi controlla nella console il saldo dell'account, l'accesso ai modelli disponibili e i limiti di frequenza applicabili.

Questo esempio utilizza l'URL di base internazionale https://api.moonshot.ai/v1 e il modello kimi-k3.1-pro. Utilizza una chiave API dell'account della piattaforma corrispondente. Imposta la chiave in un terminale compatibile con Bash su macOS o Linux; su Windows, usa un ambiente Bash come WSL per questi comandi:

Esegui la richiesta successiva nello stesso terminale, affinché possa leggere la variabile d'ambiente. Non inserire mai una chiave API attiva in esempi pubblici o nel codice frontend.

Passaggio 4. Invia la tua prima richiesta API

Una volta che il tuo account è stato ricaricato e la configurazione API è pronta, invia una richiesta di prova per verificare la connessione. Ad esempio, puoi usare uno scenario di assistenza clienti per testare come Kimi gestisce una semplice domanda su una politica di reso.

Questo esempio Bash/cURL invia a Chat Completions la politica di reso di esempio e i dati del cliente. Per questo semplice test utilizza reasoning_effort: "low":

L'API restituisce una risposta JSON contenente la risposta del modello in choices[0].message.content. Una risposta riuscita conferma che la chiave API, l'endpoint e la configurazione del modello funzionano per questa richiesta di base. Puoi quindi adattare l'esempio sostituendo il prompt di test con le istruzioni della tua applicazione e i dati dei clienti.

Google Gemini API consente agli sviluppatori di collegare i modelli IA di Google alle proprie applicazioni. Supporta testo, immagini, audio e video, risultando utile per creare applicazioni che lavorano con diversi tipi di contenuti. Gli sviluppatori possono usarla per la generazione di contenuti, l'analisi dei dati, la programmazione e altro ancora. Fornisce inoltre l'accesso a diversi modelli Gemini in base alle esigenze del progetto. Il livello gratuito di Gemini include modelli selezionati, con quote visualizzate in AI Studio.

• Funzionalità multimodali: Supporta input di testo, immagini, audio e video tramite modelli Gemini compatibili, consentendo alle applicazioni di elaborare diversi tipi di contenuti.

• Finestra di contesto lunga: Gestisce documenti di grandi dimensioni e conversazioni estese in un'unica richiesta.

• Chiamata di funzioni: Collega i modelli IA a strumenti esterni, API e funzioni dell'applicazione.

• Output strutturati: Genera risposte in formati come JSON per una più semplice integrazione nelle applicazioni.

• Creare applicazioni IA multimodali

• Creare chatbot IA e assistenti virtuali

• Analizzare documenti, immagini e video

• Sviluppare strumenti di ricerca e produttività basati sull'IA

GroqCloud fornisce accesso API a modelli linguistici eseguiti sulle Language Processing Units (LPU) specializzate di Groq. La sua infrastruttura di inferenza è progettata per un'elaborazione ad alta velocità e risposte a bassa latenza. Gli sviluppatori possono accedere a più modelli supportati tramite un'API unificata, con endpoint compatibili con OpenAI che semplificano l'integrazione nelle applicazioni esistenti.

Limiti del piano gratuito: Il piano gratuito di Groq è soggetto a limiti specifici per modello sulle richieste e sull'utilizzo di token.

• Inferenza rapida: Utilizza l'infrastruttura basata su LPU di Groq per offrire inferenza rapida e risposte a bassa latenza.

• API compatibile con OpenAI: Supporta interfacce API familiari, semplificando la migrazione delle applicazioni esistenti.

• Selezione dei modelli: Fornisce accesso a più modelli open-weight supportati.

• Risposte in streaming: Trasmette i contenuti generati non appena sono disponibili, migliorando la reattività delle applicazioni interattive.

• Creare chatbot IA in tempo reale

• Creare assistenti di programmazione rapidi

• Sviluppare applicazioni IA basate sulla voce

• Eseguire applicazioni che richiedono risposte a bassa latenza

OpenRouter è una piattaforma API che collega gli sviluppatori ai modelli di più fornitori di IA tramite un unico endpoint. Invece di gestire integrazioni separate per servizi diversi, gli sviluppatori possono accedere a vari modelli utilizzando una sola chiave API. Semplifica il confronto tra modelli e il passaggio da un fornitore all'altro. Questa flessibilità è utile quando si testano modelli diversi per la stessa applicazione.

• API unificata: accesso ai modelli di più provider tramite un unico endpoint e un'unica chiave API.

• Selezione dei modelli: confronto e scelta dei modelli in base a prestazioni, funzionalità e prezzi.

• Instradamento e fallback dei provider: supporta opzioni di instradamento e fallback dei provider per migliorare l'affidabilità delle richieste quando un provider riscontra problemi di disponibilità.

• Monitoraggio dell'utilizzo: aiuta gli sviluppatori a monitorare l'utilizzo delle API e la spesa tra i vari modelli.

• Confrontare diversi provider di LLM

• Creare applicazioni con più modelli

• Testare i modelli prima di scegliere un provider

• Gestire le integrazioni API di IA da un'unica piattaforma

Cloudflare Workers AI offre accesso serverless ai modelli di IA tramite la rete globale di Cloudflare. Gli sviluppatori possono eseguire carichi di lavoro di inferenza senza gestire infrastrutture GPU dedicate e integrare funzionalità di IA direttamente nelle applicazioni create con Cloudflare Workers. Il catalogo dei modelli include opzioni per la generazione di testo, gli embedding, la generazione di immagini e altre attività di IA.

• Inferenza basata sull'edge: esegue modelli di IA supportati sull'intera rete globale di Cloudflare, avvicinando l'inferenza alle applicazioni e agli utenti.

• Distribuzione serverless: esegue carichi di lavoro di IA senza gestire server dedicati.

• Più modelli di IA: supporta modelli per la generazione di testo, gli embedding e le attività sulle immagini.

• Integrazione con Workers: collega l'inferenza IA alla logica delle applicazioni serverless.

• Creare applicazioni di IA serverless

• Aggiungere funzionalità di IA a siti web esistenti

• Creare chatbot basati sull'edge

• Sviluppare strumenti leggeri basati sull'IA

Mistral AI API offre agli sviluppatori l'accesso a modelli linguistici progettati per la generazione di testo, il ragionamento, la programmazione e altre attività di IA. La gamma di modelli comprende opzioni sia per uso generale sia specializzate per diversi carichi di lavoro. Gli sviluppatori possono integrare questi modelli nelle applicazioni tramite richieste API. È inoltre una scelta utile per i team che cercano opzioni flessibili di distribuzione dei modelli.

• Portafoglio di modelli versatile: offre modelli per attività linguistiche di uso generale, ragionamento, programmazione e carichi di lavoro specializzati.

• Chiamata di funzioni: consente ai modelli di interagire con strumenti e servizi esterni.

• Output JSON: supporta risposte strutturate per i flussi di lavoro delle applicazioni.

• Embedding: fornisce embedding di testo per attività di ricerca, recupero e somiglianza semantica.

• Funzionalità Agent: offre un'API Agent con strumenti integrati quali ricerca web, esecuzione di codice e librerie di documenti, per creare flussi di lavoro di IA più avanzati.

• Creare applicazioni aziendali basate sull'IA

• Creare assistenti per la programmazione e il ragionamento

• Sviluppare sistemi di generazione aumentata dal recupero (RAG)

• Automatizzare l'elaborazione del testo e i flussi di lavoro dei contenuti

Il catalogo API NVIDIA e NIM offrono due modalità di accesso ai servizi di inferenza IA ottimizzati per NVIDIA. Gli sviluppatori possono utilizzare endpoint di modelli ospitati nel catalogo API per prototipare applicazioni oppure scaricare container NIM per distribuire modelli supportati sulla propria infrastruttura GPU, inclusi ambienti cloud e data center.

I costi delle licenze software e delle risorse di calcolo sono separati. Le attuali offerte NIM includono NIM e NIM Certified Feature Branch senza costi software, in base ai termini applicabili.

• Inferenza ottimizzata: utilizza il software NVIDIA e le tecnologie GPU per ottimizzare le prestazioni di inferenza sull'hardware supportato.

• Container predefiniti: fornisce microservizi di inferenza preconfigurati per i modelli IA supportati.

• API standardizzate: offre interfacce API coerenti per integrare i modelli distribuiti nelle applicazioni.

• Distribuzione flessibile: supporta la distribuzione su cloud, data center e workstation.

• Distribuire modelli IA su infrastrutture GPU

• Sviluppare applicazioni IA aziendali

• Eseguire servizi di inferenza IA privati

• Integrare l'IA generativa nei sistemi esistenti

Cohere API si concentra su modelli linguistici e strumenti progettati per applicazioni aziendali e flussi di lavoro enterprise. Offre funzionalità per la generazione di testo, la ricerca semantica, gli embedding e il reranking. Queste funzionalità aiutano gli sviluppatori a creare sistemi aziendali di ricerca e generazione aumentata dal recupero (RAG), in grado di recuperare informazioni pertinenti da ampie raccolte di dati aziendali. Cohere offre una chiave di valutazione gratuita con un limite mensile e limiti di frequenza specifici per endpoint.

• Modelli Command: supportano la generazione di testo, il ragionamento e le attività linguistiche orientate al business.

• Modelli Embed: convertono il testo e gli input di immagini supportati in rappresentazioni vettoriali per la ricerca semantica e multimodale, a seconda del modello selezionato.

• Modelli Rerank: migliorano i risultati di ricerca classificando i documenti in base alla pertinenza.

• Supporto RAG: aiutano a collegare i modelli linguistici a fonti di conoscenza esterne.

• Sviluppare applicazioni di ricerca aziendale

• Creare sistemi di generazione aumentata dal recupero

• Sviluppare strumenti di gestione della conoscenza

• Migliorare la ricerca nei documenti e il recupero delle informazioni

Together AI fornisce accesso API a un'ampia gamma di modelli IA open source e open weight. Gli sviluppatori possono utilizzare la sua piattaforma per la generazione di testo, la generazione di immagini, gli embedding e altre attività di inferenza. Offre inoltre strumenti per il fine-tuning e la distribuzione dei modelli. È quindi un'opzione flessibile per gli sviluppatori che desiderano un maggiore controllo sulla scelta dei modelli IA.

• Ampio catalogo di modelli open weight: fornisce accesso a un'ampia selezione di modelli open weight per diverse applicazioni IA.

• Inferenza rapida: fornisce un'infrastruttura ottimizzata per eseguire modelli IA.

• Fine-tuning: consente agli sviluppatori di personalizzare i modelli supportati per attività specifiche.

• Endpoint dedicati: offre opzioni di distribuzione per applicazioni con esigenze prestazionali specifiche.

• Sperimentare con LLM open source

• Eseguire il fine-tuning dei modelli per applicazioni specifiche

• Sviluppare chatbot IA personalizzati

• Distribuire servizi di IA generativa scalabili

Novita AI è una piattaforma di infrastruttura IA che fornisce accesso API a una gamma di modelli linguistici e modelli di IA generativa. Gli sviluppatori possono integrare le funzionalità degli LLM nelle applicazioni tramite servizi API ospitati, senza gestire una propria infrastruttura di inferenza. Oltre all'accesso ai modelli linguistici, la piattaforma offre anche API per la generazione di immagini e video, supportando applicazioni che combinano l'IA basata sul testo con la generazione di contenuti visivi.

• Accesso ai modelli LLM: fornisce accesso API a diversi modelli linguistici per la generazione di testo, il ragionamento e altre attività basate sul linguaggio.

• API compatibile con OpenAI: supporta interfacce compatibili per integrare i modelli supportati nelle applicazioni esistenti.

• Infrastruttura di inferenza ospitata: fornisce l'inferenza dei modelli gestita, così gli sviluppatori non devono gestire una propria infrastruttura per l'erogazione dei modelli.

• API di IA generativa aggiuntive: offre modelli per la generazione di immagini e video insieme ai suoi servizi LLM.

• Creare chatbot IA e assistenti conversazionali

• Sviluppare assistenti per la programmazione e altri strumenti basati su LLM

• Integrare modelli linguistici nelle applicazioni esistenti

• Creare piattaforme IA che combinano la generazione di testo, immagini e video

Inizia scegliendo il modello di accesso più adatto al tuo budget. Per un prototipo senza un acquisto iniziale di crediti, confronta i modelli Gemini idonei, il piano gratuito di Groq, le varianti gratuite di OpenRouter e la quota giornaliera di Cloudflare. Le chiavi di valutazione di Cohere e il catalogo ospitato di NVIDIA sono utili per i test secondo le rispettive condizioni di valutazione o prototipazione. Kimi, Mistral e Together richiedono accesso API a pagamento; la precedente promozione di referral di Novita è terminata. Confronta poi i candidati sulle tue attività usando i fattori riportati di seguito.

• Capacità del modello: scegli un'API che offra le capacità richieste dalla tua applicazione, come ragionamento, programmazione, generazione di testo o elaborazione multimodale.

• Limiti di utilizzo gratuito: verifica il numero di richieste gratuite, le quote di token, i limiti di frequenza e l'eventuale scadenza dei crediti gratuiti.

• Compatibilità API: cerca endpoint compatibili con OpenAI e supporto SDK per semplificare l'integrazione con le applicazioni esistenti.

• Velocità di risposta: considera la velocità di inferenza e la latenza, soprattutto per chatbot in tempo reale o applicazioni interattive.

• Finestra di contesto: verifica i limiti massimi di token in input e output se l'applicazione gestisce documenti lunghi o conversazioni complesse.

• Documentazione e supporto agli sviluppatori: scegli fornitori con documentazione API chiara, esempi di codice, SDK e risorse per la risoluzione dei problemi.

• Scalabilità e costo totale: stima l'utilizzo di input, output e ragionamento, le tariffe della cache, gli strumenti a pagamento, i costi della piattaforma e gli eventuali acquisti minimi. Per NIM self-hosted, includi i costi di GPU e operativi. Confronta un carico di lavoro completo anziché la tariffa per token più bassa pubblicizzata da un singolo fornitore.

L'API giusta può rendere lo sviluppo dell'IA più semplice, flessibile e conveniente. Con così tante API LLM gratuite e a pagamento per gli sviluppatori, hai numerose opzioni per sperimentare e creare qualcosa di utile. Parti dalle funzionalità più importanti per il tuo progetto e prova diversi modelli prima di decidere. Puoi anche provare Kimi API per esplorarne le capacità di ragionamento e programmazione.