다음 AI 프로젝트를 위한 무료 및 유료 LLM API 10가지

LLM API를 무료로 사용하면 개발자는 지속적인 비용을 부담하기 전에 모델을 테스트하고 AI 기능의 프로토타입을 만들 수 있습니다. 그러나 무료 접근 방식은 정기 사용량 제공부터 제한된 체험 크레딧까지 다양하며, 각각 고유한 제한 사항이 있습니다. 제공업체를 선택할 때는 이러한 조건과 모델 성능, 무료 사용량을 초과해 확장할 때의 비용을 함께 고려해야 합니다. 이 가이드에서는 무료 및 유료 LLM API 10가지를 비교하여 각 옵션의 제공 기능, 접근 요금, 적합한 프로젝트를 설명합니다.

아래 비교는 모델 제공업체, 다중 제공업체 플랫폼, NVIDIA 배포 도구를 다룹니다. 입력 형식은 플랫폼 기능을 요약한 것으로 모델과 엔드포인트에 따라 다르며, 음성, 임베딩, 이미지/동영상 생성에는 별도의 API가 사용될 수 있습니다. 접근 조건은 2026년 11월 13일에 확인했습니다. 정기 무료 제공량, 평가 키, 충전 프로모션, 무료 다운로드 소프트웨어는 서로 다른 형태의 접근을 제공합니다.

참고: 이 비교는 일반적인 참고용입니다. 가격, 무료 제공량, 모델 제공 여부, 기능 및 사용 한도는 변경될 수 있으며 지역, 계정 및 선택한 모델에 따라 달라질 수 있습니다. 가입하거나 서비스를 사용하기 전에 최신 정보 및 적용되는 약관은 각 제공업체의 공식 웹사이트와 문서에서 확인하세요.

LLM API 제공업체가 많아 적합한 곳을 선택하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 주요 기능, 요금 옵션, 모델 성능과 다양한 AI 프로젝트 및 개발 요구 사항에 제공하는 내용을 함께 정리한 무료 및 유료 LLM API 10가지를 소개합니다:

Kimi API는 개발자에게 고급 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 처리용 AI 모델을 제공합니다. OpenAI 호환 API 통합을 지원하므로 기존 애플리케이션 및 개발 워크플로에 Kimi 모델을 더 쉽게 연결할 수 있습니다. 현재 누적 충전 금액이 $5에 도달하면 $5 바우처를 받을 수 있습니다.

API 비용: 국제 kimi-k3.1-pro 요금은 캐시되지 않은 입력 token 100만 개당 $2, 출력 token 100만 개당 $10이며, 해당 세금은 별도입니다. 캐시 적중은 token 100만 개당 $0.20이며, 캐시 쓰기는 TTL 5분 기준 $2, TTL 1시간 기준 $4입니다. 이러한 입력 카테고리는 상호 배타적입니다. API 사용료는 Kimi 제품 구독료와 별도로 청구됩니다. API 가격 및 캐시 청구를 참조하세요.

• 복잡한 작업을 위한 고급 추론: 여러 단계로 이루어진 질문을 처리하고, 복잡한 정보를 분석하며, 관련 세부 정보를 연결해 체계적인 응답을 생성합니다. 따라서 연구, 문제 해결, 기본적인 텍스트 생성을 넘어서는 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

• AI 기반 코딩 지원: 개발자가 여러 프로그래밍 언어에서 코드를 생성하고, 오류를 식별하며, 문제를 디버깅하고, 익숙하지 않은 코드를 설명하며, 기존 구현을 개선하도록 돕습니다. 코딩 어시스턴트와 AI 기반 개발 워크플로의 기반으로 활용할 수 있습니다.

• 긴 컨텍스트 이해: 관련 컨텍스트를 유지하면서 긴 문서, 방대한 텍스트, 대규모 코드베이스를 처리합니다. 개발자는 문서 분석, 정보 추출, 요약, 컨텍스트 인식 질의응답용 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

• 멀티모달 이해: 지원되는 Kimi 모델은 텍스트와 함께 시각적 입력을 처리할 수 있어 애플리케이션에서 이미지, 스크린샷, 차트 및 기타 시각 정보를 해석할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 전용 AI 애플리케이션을 넘어 활용 사례를 확장할 수 있습니다.

• OpenAI 호환 API 통합: OpenAI API 형식을 지원하므로 개발자는 호환되는 SDK와 익숙한 통합 워크플로를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 Kimi 모델을 기존 애플리케이션에 연결하고 다양한 AI 기반 기능을 실험하는 과정이 간소화됩니다.

• AI 기반 애플리케이션 및 챗봇 구축

• 코딩 어시스턴트 및 자동화 도구 개발

• 대용량 문서 및 데이터세트 분석

• 추론 및 문제 해결 기능이 필요한 AI 에이전트 생성

다음 네 단계에 따라 Kimi API 계정을 만들고, 잔액을 충전하고, 접근을 구성하고, 첫 요청을 확인하세요. 예시에서는 국제 API 플랫폼과 반품 정책에 관한 샘플 질문을 사용합니다.

1단계. 개발자 계정 만들기

Kimi API 플랫폼을 방문하여 개발자 계정을 만드세요. 로그인하면 API 키, 사용량, 청구를 관리할 수 있는 API 콘솔에 접근할 수 있습니다.

2단계. API 키 생성하기

콘솔에서 API 키 관리 섹션을 열고 Create API Key를 클릭하세요. 키를 식별할 이름을 입력하고 생성을 확인한 다음, 생성된 키를 복사하세요.

API 키를 안전하게 관리하세요. 서버 측 환경 변수나 시크릿 관리 도구에 저장하고, 공개 리포지토리나 클라이언트 측 코드에 절대 노출하지 마세요.

3단계. API 액세스 활성화 및 구성

첫 API 호출 전에 계정에 크레딧을 충전하세요. 최초 최소 충전 금액은 $1입니다. 그런 다음 콘솔에서 계정 잔액, 사용 가능한 모델 액세스 권한 및 적용되는 속도 제한을 확인하세요.

이 예시에서는 국제 기본 URL https://api.moonshot.ai/v1과 모델 kimi-k3.1-pro를 사용합니다. 해당 플랫폼 계정의 API 키를 사용하세요. macOS 또는 Linux에서는 Bash 호환 터미널에서 키를 설정하고, Windows에서는 아래 명령어를 위해 WSL 같은 Bash 환경을 사용하세요:

환경 변수를 읽을 수 있도록 다음 요청도 같은 터미널에서 실행하세요. 실제 API 키를 공개 예시나 프런트엔드 코드에 절대 넣지 마세요.

4단계. 첫 API 요청 보내기

계정 충전과 API 구성이 완료되면 테스트 요청을 보내 연결을 확인하세요. 예를 들어 고객 서비스 시나리오를 사용해 반품 정책에 관한 간단한 질문을 Kimi가 어떻게 처리하는지 테스트할 수 있습니다.

이 Bash/cURL 예시는 샘플 반품 정책과 고객 상황 정보를 Chat Completions로 전송합니다. 이 간단한 테스트에서는 reasoning_effort: "low"를 사용합니다:

API는 choices[0].message.content에 모델의 답변이 담긴 JSON 응답을 반환합니다. 응답이 성공적으로 반환되면 API 키, 엔드포인트 및 모델 구성이 이 기본 요청에서 정상 작동함을 확인할 수 있습니다. 이후 테스트 프롬프트를 자체 애플리케이션 지침과 고객 데이터로 바꾸어 예시를 활용할 수 있습니다.

Google Gemini API를 사용하면 개발자는 Google의 AI 모델을 애플리케이션에 연결할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상을 지원하므로 다양한 유형의 콘텐츠를 다루는 애플리케이션을 구축하는 데 유용합니다. 개발자는 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 코딩 등에 활용할 수 있습니다. 또한 프로젝트 요구 사항에 따라 다양한 Gemini 모델에 액세스할 수 있습니다. Gemini 무료 등급은 일부 모델을 제공하며, 할당량은 AI Studio에서 확인할 수 있습니다.

• 멀티모달 기능: 호환되는 Gemini 모델을 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 입력을 지원하여 애플리케이션에서 다양한 유형의 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

• 긴 컨텍스트 윈도우: 한 번의 요청으로 대용량 문서와 긴 대화를 처리합니다.

• 함수 호출: AI 모델을 외부 도구, API 및 애플리케이션 기능과 연결합니다.

• 구조화된 출력: 애플리케이션 통합을 쉽게 할 수 있도록 JSON 등의 형식으로 응답을 생성합니다.

• 멀티모달 AI 애플리케이션 구축

• AI 챗봇 및 가상 비서 제작

• 문서, 이미지 및 동영상 분석

• AI 기반 연구 및 생산성 도구 개발

GroqCloud는 Groq의 특수 Language Processing Units(LPUs)에서 실행되는 언어 모델에 API 액세스를 제공합니다. 추론 인프라는 고속 처리와 낮은 지연 시간의 응답을 위해 설계되었습니다. 개발자는 통합 API를 통해 여러 지원 모델에 액세스할 수 있으며, OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 기존 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

무료 등급 제한: Groq의 무료 플랜에는 모델별 요청 및 token 사용량 제한이 적용됩니다.

• 빠른 추론: Groq의 LPU 기반 인프라를 사용해 빠른 추론과 낮은 지연 시간의 응답을 제공합니다.

• OpenAI 호환 API: 익숙한 API 인터페이스를 지원하므로 기존 애플리케이션을 더 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

• 모델 선택: 지원되는 여러 오픈 웨이트 모델에 액세스할 수 있습니다.

• 스트리밍 응답: 생성된 콘텐츠를 उपलब्ध되는 즉시 스트리밍하여 인터랙티브 애플리케이션의 응답성을 높입니다.

• 실시간 AI 챗봇 구축

• 빠른 코딩 어시스턴트 제작

• 음성 기반 AI 애플리케이션 개발

• 낮은 지연 시간의 응답이 필요한 애플리케이션 실행

OpenRouter는 단일 엔드포인트를 통해 개발자를 여러 AI 제공업체의 모델과 연결하는 API 플랫폼입니다. 개발자는 서비스별로 별도의 통합을 관리하는 대신 하나의 API 키로 다양한 모델에 액세스할 수 있습니다. 모델을 비교하고 제공업체를 전환하기가 쉬워집니다. 이러한 유연성은 동일한 애플리케이션에 여러 모델을 테스트할 때 유용합니다.

• 통합 API: 하나의 엔드포인트와 API 키로 여러 제공업체의 모델에 액세스합니다.

• 모델 선택: 성능, 기능, 가격을 기준으로 모델을 비교하고 선택합니다.

• 제공업체 라우팅 및 폴백: 제공업체에 가용성 문제가 발생했을 때 요청의 안정성을 높이기 위한 제공업체 라우팅 및 폴백 옵션을 지원합니다.

• 사용량 추적: 개발자가 모델 전반의 API 사용량과 지출을 모니터링할 수 있도록 돕습니다.

• 서로 다른 LLM 제공업체 비교

• 여러 모델을 사용하는 애플리케이션 구축

• 제공업체를 선택하기 전 모델 테스트

• 하나의 플랫폼에서 AI API 통합 관리

Cloudflare Workers AI는 Cloudflare의 글로벌 네트워크를 통해 AI 모델에 서버리스 방식으로 액세스할 수 있게 합니다. 개발자는 전용 GPU 인프라를 관리하지 않고도 추론 워크로드를 실행하고, Cloudflare Workers로 구축한 애플리케이션에 AI 기능을 직접 통합할 수 있습니다. 모델 카탈로그에는 텍스트 생성, 임베딩, 이미지 생성 및 기타 AI 작업을 위한 옵션이 포함되어 있습니다.

• 엣지 기반 추론: Cloudflare의 글로벌 네트워크 전반에서 지원되는 AI 모델을 실행하여 추론을 애플리케이션과 사용자에게 더 가깝게 제공합니다.

• 서버리스 배포: 전용 서버를 관리하지 않고 AI 워크로드를 실행합니다.

• 다양한 AI 모델: 텍스트 생성, 임베딩, 이미지 작업용 모델을 지원합니다.

• Workers 통합: AI 추론을 서버리스 애플리케이션 로직과 연결합니다.

• 서버리스 AI 애플리케이션 구축

• 기존 웹사이트에 AI 기능 추가

• 엣지 기반 챗봇 구축

• 경량 AI 기반 도구 개발

Mistral AI API는 개발자에게 텍스트 생성, 추론, 코딩 및 기타 AI 작업을 위해 설계된 언어 모델을 제공합니다. 모델 제품군에는 다양한 워크로드에 맞춘 범용 및 특화 옵션이 포함되어 있습니다. 개발자는 API 요청을 통해 이러한 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 유연한 모델 배포 옵션을 찾는 팀에도 유용한 선택지입니다.

• 다양한 모델 포트폴리오: 범용 언어 작업, 추론, 코딩 및 특화 워크로드용 모델을 제공합니다.

• 함수 호출: 모델이 외부 도구 및 서비스와 상호작용할 수 있도록 합니다.

• JSON 출력: 애플리케이션 워크플로를 위한 구조화된 응답을 지원합니다.

• 임베딩: 검색, 검색 증강 및 의미적 유사성 작업을 위한 텍스트 임베딩을 제공합니다.

• 에이전트 기능: 웹 검색, 코드 실행, 문서 라이브러리 등 내장 도구를 갖춘 Agent API를 제공하여 더욱 고도화된 AI 워크플로를 구축할 수 있습니다.

• AI 기반 비즈니스 애플리케이션 구축

• 코딩 및 추론 어시스턴트 제작

• 검색 증강 생성(RAG) 시스템 개발

• 텍스트 처리 및 콘텐츠 워크플로 자동화

NVIDIA API Catalog와 NIM은 NVIDIA에 최적화된 AI 추론 서비스에 액세스하는 두 가지 방법을 제공합니다. 개발자는 API Catalog의 호스팅 모델 엔드포인트를 사용해 애플리케이션의 프로토타입을 만들거나, NIM 컨테이너를 다운로드해 클라우드 환경과 데이터 센터를 포함한 자체 GPU 인프라에 지원 모델을 배포할 수 있습니다.

소프트웨어 라이선스와 컴퓨팅 비용은 별도입니다. 현재 NIM 제공 항목에는 적용 가능한 약관에 따라 소프트웨어 비용 없이 제공되는 NIM 및 NIM Certified Feature Branch가 포함됩니다.

• 최적화된 추론: NVIDIA 소프트웨어 및 GPU 기술을 사용해 지원 하드웨어에서 추론 성능을 최적화합니다.

• 사전 구축 컨테이너: 지원되는 AI 모델을 위한 사전 구성된 추론 마이크로서비스를 제공합니다.

• 표준화된 API: 배포된 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있는 일관된 API 인터페이스를 제공합니다.

• 유연한 배포: 클라우드, 데이터 센터 및 워크스테이션 전반의 배포를 지원합니다.

• GPU 인프라에 AI 모델 배포

• 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 구축

• 프라이빗 AI 추론 서비스 운영

• 기존 시스템에 생성형 AI 통합하기

Cohere API는 비즈니스 애플리케이션과 엔터프라이즈 워크플로를 위해 설계된 언어 모델과 도구에 중점을 둡니다. 텍스트 생성, 시맨틱 검색, 임베딩, 리랭킹 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 개발자는 방대한 비즈니스 데이터 컬렉션에서 관련 정보를 찾아내는 엔터프라이즈 검색 및 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축할 수 있습니다. Cohere는 월별 한도와 엔드포인트별 속도 제한이 적용되는 무료 평가 키를 제공합니다.

• Command 모델: 텍스트 생성, 추론, 비즈니스 중심 언어 작업을 지원합니다.

• Embed 모델: 선택한 모델에 따라 텍스트와 지원되는 이미지 입력을 시맨틱 및 멀티모달 검색용 벡터 표현으로 변환합니다.

• Rerank 모델: 관련성을 기준으로 문서의 순위를 매겨 검색 결과를 개선합니다.

• RAG 지원: 언어 모델을 외부 지식 소스와 연결할 수 있도록 돕습니다.

• 엔터프라이즈 검색 애플리케이션 구축

• 검색 증강 생성 시스템 구축

• 지식 관리 도구 개발

• 문서 검색 및 정보 검색 개선

Together AI는 다양한 오픈소스 및 오픈 웨이트 AI 모델에 API로 접근할 수 있도록 제공합니다. 개발자는 이 플랫폼을 텍스트 생성, 이미지 생성, 임베딩 및 기타 추론 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 모델 미세 조정과 배포를 위한 도구도 제공합니다. AI 모델 선택에 대한 더 많은 제어권을 원하는 개발자에게 유연한 선택지입니다.

• 광범위한 오픈 웨이트 모델 카탈로그: 다양한 AI 애플리케이션에 활용할 수 있는 폭넓은 오픈 웨이트 모델을 제공합니다.

• 빠른 추론: AI 모델 실행에 최적화된 인프라를 제공합니다.

• 미세 조정: 개발자가 특정 작업에 맞게 지원 모델을 맞춤화할 수 있습니다.

• 전용 엔드포인트: 특정 성능 요구 사항이 있는 애플리케이션을 위한 배포 옵션을 제공합니다.

• 오픈소스 LLM 실험

• 특정 애플리케이션용 모델 미세 조정

• 맞춤형 AI 챗봇 구축

• 확장 가능한 생성형 AI 서비스 배포

Novita AI는 다양한 언어 모델과 생성형 AI 모델에 API 접근을 제공하는 AI 인프라 플랫폼입니다. 개발자는 자체 추론 인프라를 관리하지 않고도 호스팅 API 서비스를 통해 애플리케이션에 LLM 기능을 통합할 수 있습니다. 언어 모델 접근 외에도 이미지 및 동영상 생성 API를 제공하여 텍스트 기반 AI와 시각 콘텐츠 생성을 결합한 애플리케이션을 지원합니다.

• LLM 모델 액세스: 텍스트 생성, 추론 및 기타 언어 기반 작업을 위한 여러 언어 모델의 API 액세스를 제공합니다.

• OpenAI 호환 API: 지원되는 모델을 기존 애플리케이션에 통합할 수 있는 호환 인터페이스를 지원합니다.

• 호스팅 추론 인프라: 관리형 모델 추론을 제공하므로 개발자가 자체 모델 서빙 인프라를 운영할 필요가 없습니다.

• 추가 생성형 AI API: LLM 서비스와 함께 이미지 및 동영상 생성 모델을 제공합니다.

• AI 챗봇 및 대화형 어시스턴트 구축

• 코딩 어시스턴트 및 기타 LLM 기반 도구 개발

• 기존 애플리케이션에 언어 모델 통합

• 텍스트, 이미지, 동영상 생성을 결합한 AI 플랫폼 구축

먼저 예산에 맞는 액세스 모델을 선택하세요. 초기 크레딧 구매 없이 프로토타입을 만들려면 이용 가능한 Gemini 모델, Groq의 무료 플랜, OpenRouter의 무료 모델, Cloudflare의 일일 할당량을 비교해 보세요. Cohere의 평가 키와 NVIDIA의 호스팅 카탈로그는 각 평가 또는 프로토타이핑 조건에 따라 테스트하는 데 유용합니다. Kimi, Mistral, Together는 유료 API 액세스가 필요하며, Novita의 이전 추천 프로모션은 종료되었습니다. 그런 다음 아래 요소를 바탕으로 자체 작업에서 후보들을 비교하세요.

• 모델 기능: 추론, 코딩, 텍스트 생성, 멀티모달 처리 등 애플리케이션에 필요한 기능을 제공하는 API를 선택하세요.

• 무료 사용 한도: 무료 요청 수, token 할당량, 속도 제한, 무료 크레딧의 만료 여부를 확인하세요.

• API 호환성: 기존 애플리케이션과의 통합을 간소화하려면 OpenAI 호환 엔드포인트와 SDK 지원 여부를 살펴보세요.

• 응답 속도: 특히 실시간 챗봇이나 인터랙티브 애플리케이션을 구축할 때는 추론 속도와 지연 시간을 고려하세요.

• 컨텍스트 윈도우: 애플리케이션에서 긴 문서나 복잡한 대화를 처리한다면 최대 입력 및 출력 token 한도를 확인하세요.

• 문서 및 개발자 지원: 명확한 API 문서, 코드 예시, SDK, 문제 해결 리소스를 제공하는 공급업체를 선택하세요.

• 확장성 및 총비용: 입력, 출력, 추론 사용량, 캐시 요금, 유료 도구, 플랫폼 비용 및 최소 구매 요건을 추정하세요. 자체 호스팅 NIM의 경우 GPU 및 운영 비용도 포함하세요. 한 공급업체가 광고하는 최저 token 요금이 아니라 전체 워크로드를 비교하세요.

적합한 API를 선택하면 AI 개발을 더 쉽고 유연하며 경제적으로 진행할 수 있습니다. 개발자를 위한 무료 및 유료 LLM API가 다양하므로 실험하고 유용한 서비스를 구축할 수 있는 선택지가 많습니다. 프로젝트에서 가장 중요한 기능부터 살펴보고, 결정하기 전에 다양한 모델을 테스트해 보세요. Kimi API를 사용해 추론 및 코딩 기능을 살펴볼 수도 있습니다.