次のAIプロジェクトに向けた無料・有料LLM API 10選

LLM APIを無料で利用すると、継続的な費用をかける前に、開発者がモデルを試し、AI機能のプロトタイプを作成できます。ただし、無料アクセスには継続的な利用枠から期間限定のトライアルクレジットまでさまざまな形があり、それぞれに制限があります。プロバイダーを選ぶ際には、こうした条件に加え、モデルの性能や無料利用枠を超えて拡張する際のコストも考慮する必要があります。このガイドでは、無料・有料を含む10種類のLLM APIを比較し、それぞれの提供内容、アクセス料金、適したプロジェクトを解説します。

以下の比較では、モデルプロバイダー、複数プロバイダー対応プラットフォーム、NVIDIAのデプロイメントツールを取り上げます。入力形式はプラットフォームの機能を要約したもので、モデルやエンドポイントによって異なります。音声、埋め込み、画像・動画生成には別のAPIを使用する場合があります。アクセス条件は2026年11月13日時点で確認しました。継続的な無料利用枠、評価用キー、チャージ特典、無料でダウンロードできるソフトウェアは、それぞれ異なる形態のアクセスを提供します。

注： この比較は一般的な参考情報です。料金、無料利用枠、モデルの提供状況、機能、利用上限は変更される場合があり、地域、アカウント、選択したモデルによっても異なることがあります。登録またはサービスを利用する前に、最新情報と適用条件について各プロバイダーの公式サイトおよびドキュメントをご確認ください。

LLM APIプロバイダーは数多くあり、自分に合ったものを選ぶには時間がかかることがあります。そこで、無料・有料を含む10種類のLLM APIについて、主な機能、料金体系、モデルの性能、さまざまなAIプロジェクトや開発ニーズに対して提供する内容を紹介します。

Kimi APIは、高度な推論、コーディング、長文コンテキスト処理に対応するAIモデルを開発者に提供します。OpenAI互換のAPI統合に対応しているため、既存のアプリケーションや開発ワークフローにKimiモデルを簡単に接続できます。現在、累計チャージ額が$5に達すると、$5分のバウチャーを受け取れます。

API料金： 国際版kimi-k3.1-proの料金は、キャッシュされていない入力トークン100万件あたり$2、出力トークン100万件あたり$10です。適用される税金は含まれません。キャッシュヒットは100万トークンあたり$0.20、キャッシュ書き込みはTTL 5分で$2、TTL 1時間で$4です。これらの入力カテゴリは重複して適用されません。APIの利用料金は、Kimi製品のサブスクリプションとは別に請求されます。API料金およびキャッシュ課金をご覧ください。

• 複雑なタスクに対応する高度な推論： 複数の手順を要する質問に対応し、複雑な情報を分析して関連する詳細を結び付け、構成の整った回答を生成します。調査、問題解決、基本的なテキスト生成以上の機能を必要とするアプリケーションに適しています。

• AIによるコーディング支援： 開発者によるコード生成、エラーの特定、問題のデバッグ、不慣れなコードの説明、既存実装の改善を、さまざまなプログラミング言語で支援します。コーディングアシスタントやAIを活用した開発ワークフローの基盤として利用できます。

• 長文コンテキストの理解： 関連するコンテキストを維持しながら、長大なドキュメント、大量のテキスト、大規模なコードベースを処理します。開発者は、文書分析、情報抽出、要約、コンテキストを考慮した質問応答のアプリケーションを構築できます。

• マルチモーダル理解： 対応するKimiモデルは、テキストとともに視覚入力を処理できるため、画像、スクリーンショット、グラフなどの視覚情報を解釈するアプリケーションを実現できます。これにより、テキスト専用のAIアプリケーションを超えて活用の幅が広がります。

• OpenAI互換API統合： OpenAI API形式に対応しており、互換SDKや使い慣れた統合ワークフローを利用できます。既存のアプリケーションにKimiモデルを接続したり、さまざまなAI機能を試したりする作業が簡単になります。

• AI搭載アプリケーションとチャットボットの構築

• コーディングアシスタントと自動化ツールの開発

• 大規模なドキュメントとデータセットの分析

• 推論・問題解決能力を必要とするAIエージェントの作成

以下の4つの手順で、Kimi APIアカウントの作成、チャージ、アクセス設定、最初のリクエストの確認を行います。この例では、国際APIプラットフォームと返品ポリシーに関する質問例を使用します。

ステップ1：開発者アカウントを作成する

Kimi APIプラットフォームにアクセスし、開発者アカウントを作成します。ログインするとAPIコンソールにアクセスでき、APIキー、利用状況、請求を管理できます。

ステップ2：APIキーを生成する

コンソールでAPIキー管理セクションを開き、「APIキーを作成」をクリックします。キーを識別するための名前を入力して作成を確定し、生成されたキーをコピーします。

APIキーは安全に管理してください。サーバー側の環境変数またはシークレットマネージャーに保存し、公開リポジトリやクライアント側のコードには絶対に公開しないでください。

ステップ3：APIアクセスを有効化して設定する

最初のAPI呼び出しを行う前に、アカウントにクレジットを追加してください。初回チャージの最低額は1ドルです。その後、コンソールでアカウント残高、利用可能なモデル、適用されるレート制限を確認します。

この例では、国際向けベースURL https://api.moonshot.ai/v1 とモデル kimi-k3.1-pro を使用します。対応するプラットフォームアカウントのAPIキーを使用してください。macOSまたはLinuxではBash互換のターミナルでキーを設定します。Windowsでは、以下のコマンドにはWSLなどのBash環境を使用してください。

環境変数を読み取れるよう、次のリクエストは同じターミナルで実行してください。有効なAPIキーを公開サンプルやフロントエンドコードに絶対に記載しないでください。

ステップ4：最初のAPIリクエストを送信する

アカウントへの入金とAPI設定が完了したら、テストリクエストを送信して接続を確認します。たとえば、返品ポリシーに関する簡単な質問にKimiがどう対応するかを、カスタマーサービスのシナリオでテストできます。

このBash/cURLの例では、サンプルの返品ポリシーと顧客の状況をChat Completionsに送信します。この簡単なテストでは reasoning_effort: "low" を使用します。

APIは、モデルの回答を choices[0].message.content に含むJSONレスポンスを返します。レスポンスが正常に返れば、この基本的なリクエストにおいてAPIキー、エンドポイント、モデル設定が正しく機能していることを確認できます。続いて、テスト用プロンプトを独自のアプリケーション指示や顧客データに置き換え、例を用途に合わせて変更できます。

Google Gemini APIを使用すると、開発者はGoogleのAIモデルを自社のアプリケーションに接続できます。テキスト、画像、音声、動画に対応しているため、さまざまな種類のコンテンツを扱うアプリケーションの構築に役立ちます。コンテンツ生成、データ分析、コーディングなどに利用できます。また、プロジェクトの要件に応じて異なるGeminiモデルにもアクセスできます。Geminiの無料枠では対象モデルを利用でき、利用上限はAI Studioで確認できます。

• マルチモーダル機能：対応するGeminiモデルを通じてテキスト、画像、音声、動画の入力をサポートし、アプリケーションでさまざまな種類のコンテンツを処理できます。

• 長いコンテキストウィンドウ：大規模なドキュメントや長時間の会話を1回のリクエストで処理できます。

• 関数呼び出し：AIモデルを外部ツール、API、アプリケーションの関数と接続します。

• 構造化出力：アプリケーションに統合しやすいJSONなどの形式でレスポンスを生成します。

• マルチモーダルAIアプリケーションの構築

• AIチャットボットやバーチャルアシスタントの作成

• ドキュメント、画像、動画の分析

• AIを活用したリサーチツールや生産性向上ツールの開発

GroqCloudは、Groqの専用Language Processing Units（LPUs）上で動作する言語モデルへのAPIアクセスを提供します。その推論インフラは、高速処理と低レイテンシーの応答を実現するよう設計されています。開発者は統一されたAPIを通じて複数の対応モデルにアクセスでき、OpenAI互換のエンドポイントにより既存アプリケーションへの統合も簡単になります。

無料枠の制限：Groqの無料プランには、モデルごとのリクエスト数およびtoken使用量の制限があります。

• 高速推論：GroqのLPUベースのインフラを使用し、高速な推論と低レイテンシーの応答を実現します。

• OpenAI互換API：使い慣れたAPIインターフェースをサポートしており、既存アプリケーションを移行しやすくなります。

• モデルの選択: 対応する複数のオープンウェイトモデルを利用できます。

• ストリーミング応答: 生成されたコンテンツを利用可能になり次第ストリーミングし、インタラクティブなアプリケーションの応答性を高めます。

• リアルタイムAIチャットボットの構築

• 高速なコーディング支援ツールの作成

• 音声ベースのAIアプリケーションの開発

• 低レイテンシの応答が必要なアプリケーションの実行

OpenRouterは、単一のエンドポイントを通じて、複数のAIプロバイダーが提供するモデルと開発者をつなぐAPIプラットフォームです。サービスごとに別々の連携を管理する代わりに、開発者は1つのAPIキーでさまざまなモデルを利用できます。モデルの比較やプロバイダーの切り替えも容易になります。同じアプリケーションで異なるモデルを試す際に、この柔軟性が役立ちます。

• 統合API: 1つのエンドポイントとAPIキーで、複数のプロバイダーのモデルにアクセスできます。

• モデルの選択: 性能、機能、料金に基づいてモデルを比較・選択できます。

• プロバイダーのルーティングとフォールバック: プロバイダーで利用可能性の問題が発生した場合に、リクエストの信頼性を高めるルーティングとフォールバックのオプションをサポートします。

• 利用状況の追跡: モデル全体のAPI使用量と支出を開発者が把握するのに役立ちます。

• 異なるLLMプロバイダーの比較

• 複数モデルを使用するアプリケーションの構築

• プロバイダーを選ぶ前のモデルテスト

• 1つのプラットフォームからAI API連携を管理

Cloudflare Workers AIは、Cloudflareのグローバルネットワークを通じてAIモデルにサーバーレスでアクセスできるサービスです。開発者は専用のGPUインフラを管理せずに推論ワークロードを実行でき、Cloudflare Workersで構築したアプリケーションにAI機能を直接組み込めます。モデルカタログには、テキスト生成、埋め込み、画像生成など、さまざまなAIタスク向けのモデルが含まれます。

• エッジベースの推論: Cloudflareのグローバルネットワーク全体で対応AIモデルを実行し、推論をアプリケーションやユーザーの近くで行えます。

• サーバーレスデプロイ: 専用サーバーを管理せずにAIワークロードを実行できます。

• 複数のAIモデル: テキスト生成、埋め込み、画像タスク向けのモデルをサポートします。

• Workersとの統合: AI推論をサーバーレスアプリケーションのロジックと接続します。

• サーバーレスAIアプリケーションの構築

• 既存WebサイトへのAI機能の追加

• エッジベースのチャットボットの作成

• 軽量なAI搭載ツールの開発

Mistral AI APIは、テキスト生成、推論、コーディングなどのAIタスク向けに設計された言語モデルを、開発者が利用できるようにするAPIです。モデルには、汎用的なものから、さまざまなワークロードに対応する特化型までそろっています。開発者はAPIリクエストを通じて、これらのモデルをアプリケーションに統合できます。柔軟なモデルデプロイメントの選択肢を求めるチームにも適しています。

• 多彩なモデル群： 汎用的な言語タスク、推論、コーディング、特化型ワークロードに対応するモデルを提供します。

• 関数呼び出し： モデルが外部ツールやサービスと連携できます。

• JSON出力： アプリケーションのワークフロー向けに構造化された応答をサポートします。

• 埋め込み： 検索、情報取得、意味的類似性のタスクに利用できるテキスト埋め込みを提供します。

• エージェント機能： Web検索、コード実行、ドキュメントライブラリなどの組み込みツールを備えたAgent APIを提供し、より高度なAIワークフローを構築できます。

• AI搭載の業務アプリケーションの構築

• コーディング・推論アシスタントの作成

• 検索拡張生成（RAG）システムの開発

• テキスト処理とコンテンツワークフローの自動化

NVIDIA API CatalogとNIMは、NVIDIAに最適化されたAI推論サービスにアクセスするための2つの方法を提供します。開発者は、API Catalogのホスト型モデルエンドポイントを使用してアプリケーションのプロトタイプを作成したり、NIMコンテナをダウンロードして、クラウド環境やデータセンターを含む自社のGPUインフラストラクチャに対応モデルをデプロイしたりできます。

ソフトウェアライセンスとコンピューティングの費用は別途かかります。現在提供されているNIMには、適用される条件のもと、ソフトウェア料金なしで利用できるNIMおよびNIM Certified Feature Branchが含まれます。

• 最適化された推論：NVIDIAのソフトウェアとGPU技術を活用し、対応ハードウェアでの推論性能を最適化します。

• 構築済みコンテナ： 対応するAIモデル向けに事前設定された推論マイクロサービスを提供します。

• 標準化されたAPI： デプロイ済みモデルをアプリケーションに統合するための、一貫したAPIインターフェースを提供します。

• 柔軟なデプロイメント： クラウド、データセンター、ワークステーションでのデプロイメントに対応します。

• GPUインフラストラクチャへのAIモデルのデプロイ

• エンタープライズAIアプリケーションの構築

• プライベートAI推論サービスの運用

• 既存システムへの生成AIの統合

Cohere APIは、ビジネスアプリケーションやエンタープライズのワークフロー向けに設計された言語モデルとツールに重点を置いています。テキスト生成、セマンティック検索、埋め込み、リランキングの機能を提供します。これらの機能により、開発者は大量のビジネスデータから関連情報を取得するエンタープライズ検索や検索拡張生成（RAG）システムを構築できます。Cohereは、月間上限とエンドポイントごとのレート制限がある無料評価キーを提供しています。

• Commandモデル： テキスト生成、推論、ビジネス向けの言語タスクをサポートします。

• Embedモデル： 選択したモデルに応じて、テキストと対応する画像入力を、セマンティック検索やマルチモーダル検索用のベクトル表現に変換します。

• Rerankモデル： 関連性に基づいてドキュメントを順位付けし、検索結果を改善します。

• RAGのサポート： 言語モデルと外部の知識ソースの接続を支援します。

• エンタープライズ検索アプリケーションの構築

• 検索拡張生成システムの作成

• ナレッジ管理ツールの開発

• ドキュメント検索と情報検索の改善

Together AIは、幅広いオープンソースおよびオープンウェイトのAIモデルへのAPIアクセスを提供しています。開発者は、このプラットフォームをテキスト生成、画像生成、埋め込み、その他の推論タスクに利用できます。モデルのファインチューニングやデプロイのためのツールも提供しています。そのため、AIモデルの選択をより細かく管理したい開発者にとって柔軟な選択肢となります。

• 充実したオープンウェイトモデルカタログ： さまざまなAIアプリケーションに対応する幅広いオープンウェイトモデルを利用できます。

• 高速推論： AIモデルの実行に最適化されたインフラストラクチャを提供します。

• ファインチューニング： 開発者は、対応モデルを特定のタスク向けにカスタマイズできます。

• 専用エンドポイント： 特定のパフォーマンス要件を持つアプリケーション向けに、デプロイオプションを提供します。

• オープンソースLLMの実験

• 特定のアプリケーション向けのモデルのファインチューニング

• カスタムAIチャットボットの構築

• スケーラブルな生成AIサービスのデプロイ

Novita AIは、さまざまな言語モデルと生成AIモデルへのAPIアクセスを提供するAIインフラストラクチャプラットフォームです。開発者は、自前の推論インフラストラクチャを管理することなく、ホスト型APIサービスを通じてLLMの機能をアプリケーションに統合できます。言語モデルへのアクセスに加え、画像・動画生成APIも提供しており、テキストベースのAIと視覚コンテンツの生成を組み合わせたアプリケーションを支援します。

• LLMモデルへのアクセス：テキスト生成、推論などの言語ベースのタスクに対応する複数の言語モデルへ、API経由でアクセスできます。

• OpenAI互換API：対応モデルを既存のアプリケーションに統合できる互換インターフェースをサポートしています。

• ホスト型推論インフラ：管理されたモデル推論を提供するため、開発者は独自のモデル提供インフラを運用する必要がありません。

• 生成AI向け追加API：LLMサービスに加え、画像・動画生成モデルも提供しています。

• AIチャットボットや対話型アシスタントの構築

• コーディングアシスタントなど、LLMを活用したツールの開発

• 既存アプリケーションへの言語モデルの統合

• テキスト、画像、動画の生成を組み合わせたAIプラットフォームの作成

まずは、予算に合ったアクセスモデルを選びましょう。初期クレジットの購入なしでプロトタイプを作成する場合は、対象となるGeminiモデル、Groqの無料プラン、OpenRouterの無料バリアント、Cloudflareの1日あたりの利用枠を比較してください。Cohereの評価キーとNVIDIAのホスト型カタログは、それぞれの評価またはプロトタイピング条件でテストする際に役立ちます。Kimi、Mistral、Togetherでは有料APIアクセスが必要です。Novitaの以前の紹介プロモーションは終了しています。続いて、以下の要素に基づき、自身のタスクで候補を比較してください。

• モデルの機能：推論、コーディング、テキスト生成、マルチモーダル処理など、アプリケーションに必要な機能を提供するAPIを選びましょう。

• 無料利用の制限：無料リクエスト数、tokenの割り当て、レート制限、無料クレジットの有効期限を確認してください。

• API互換性：既存アプリケーションとの統合を簡単にするため、OpenAI互換エンドポイントとSDKのサポートを確認しましょう。

• 応答速度：特にリアルタイムのチャットボットやインタラクティブなアプリケーションを構築する場合は、推論速度とレイテンシーを考慮してください。

• コンテキストウィンドウ：アプリケーションで長文ドキュメントや複雑な会話を扱う場合は、入力・出力それぞれの最大token制限を確認してください。

• ドキュメントと開発者サポート：APIドキュメント、コード例、SDK、トラブルシューティング用のリソースが明確に提供されているプロバイダーを選びましょう。

• 拡張性と総コスト：入力、出力、推論の利用量、キャッシュ料金、有料ツール、プラットフォーム料金、最低購入額を見積もってください。セルフホスト型NIMでは、GPUと運用のコストも含めます。あるプロバイダーが提示する最安のtoken単価ではなく、ワークロード全体で比較しましょう。

適切なAPIを選べば、AI開発をより簡単かつ柔軟で、手頃なものにできます。開発者向けの無料・有料LLM APIは数多くあり、試行して役立つものを構築するための選択肢も豊富です。まずはプロジェクトで最も重要な機能を基準にし、決定する前にさまざまなモデルをテストしましょう。Kimi APIを試して、推論やコーディングの機能を確認することもできます。