10 APIs de LLM gratuitas e pagas para seu próximo projeto de IA

O uso gratuito de APIs de LLM permite que desenvolvedores testem modelos e criem protótipos de recursos de IA antes de assumir custos contínuos. No entanto, o acesso gratuito pode assumir diferentes formas, desde franquias recorrentes de uso até créditos limitados de avaliação, cada uma com suas próprias restrições. Escolher um provedor exige ponderar essas condições, os recursos dos modelos e o custo de escalar além do uso gratuito. Este guia compara 10 opções de APIs de LLM gratuitas e pagas, explicando o que cada uma oferece, como o acesso é cobrado e para quais projetos é mais indicada.

A comparação abaixo abrange provedores de modelos, plataformas com vários provedores e ferramentas de implantação da NVIDIA. Os formatos de entrada resumem os recursos das plataformas e variam conforme o modelo e o endpoint; fala, embeddings e geração de imagens/vídeos podem usar APIs separadas. Os termos de acesso foram verificados em 13 de novembro de 2026. Uma franquia gratuita recorrente, uma chave de avaliação, uma promoção de recarga e um software gratuito para download oferecem tipos distintos de acesso.

Observação: Esta comparação serve apenas como referência geral. Preços, franquias gratuitas, disponibilidade de modelos, recursos e limites de uso podem mudar e variar conforme a região, a conta e o modelo selecionado. Para obter as informações mais recentes e os termos aplicáveis, consulte o site oficial e a documentação de cada provedor antes de se cadastrar ou usar seus serviços.

Com tantos provedores de APIs de LLM disponíveis, escolher o mais adequado pode levar tempo. Para facilitar sua busca, veja 10 APIs de LLM gratuitas e pagas, com seus principais recursos, opções de preço, capacidades dos modelos e o que oferecem para diferentes projetos de IA e necessidades de desenvolvimento:

A Kimi API oferece aos desenvolvedores acesso a modelos de IA para raciocínio avançado, programação e processamento de contextos longos. Ela é compatível com a integração da API da OpenAI, facilitando a conexão dos modelos Kimi a aplicações e fluxos de desenvolvimento existentes. Atualmente, quando as recargas acumuladas atingem US$ 5, os usuários recebem um voucher de US$ 5.

Custo da API: A tarifa internacional do kimi-k3.1-pro é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada não armazenados em cache e US$ 10 por milhão de tokens de saída, sem incluir os impostos aplicáveis. Acertos de cache custam US$ 0,20 por milhão de tokens; gravações em cache custam US$ 2 para um TTL de 5 minutos ou US$ 4 para um TTL de 1 hora. Essas categorias de entrada são mutuamente exclusivas. O uso da API é cobrado separadamente das assinaturas de produtos Kimi. Consulte os preços da API e a cobrança de cache.

• Raciocínio avançado para tarefas complexas: Lida com perguntas de várias etapas, analisa informações complexas e relaciona detalhes relevantes para gerar respostas bem estruturadas. Isso a torna adequada para pesquisa, resolução de problemas e aplicações que exigem mais do que geração básica de texto.

• Assistência de programação com IA: Ajuda desenvolvedores a gerar código, identificar erros, depurar problemas, explicar códigos desconhecidos e aprimorar implementações existentes em diversas linguagens de programação. Pode servir de base para assistentes de programação e fluxos de desenvolvimento com IA.

• Compreensão de contextos longos: Processa documentos extensos, textos longos e grandes bases de código, mantendo o contexto relevante. Os desenvolvedores podem criar aplicações para análise de documentos, extração de informações, resumo e respostas a perguntas com reconhecimento de contexto.

• Compreensão multimodal: Os modelos Kimi compatíveis podem processar entradas visuais junto com texto, permitindo que aplicações interpretem imagens, capturas de tela, gráficos e outras informações visuais. Isso amplia os casos de uso potenciais para além das aplicações de IA baseadas apenas em texto.

• Integração de API compatível com OpenAI: É compatível com o formato da API da OpenAI, permitindo que desenvolvedores usem SDKs compatíveis e fluxos de integração conhecidos. Isso simplifica a conexão dos modelos Kimi a aplicações existentes e a experimentação de diferentes recursos com IA.

• Criar aplicações e chatbots com IA

• Desenvolver assistentes de programação e ferramentas de automação

• Analisar documentos grandes e conjuntos de dados

• Criar agentes de IA que precisam de capacidade de raciocínio e resolução de problemas

Siga estas quatro etapas para criar uma conta da Kimi API, adicionar créditos, configurar o acesso e verificar a primeira solicitação. O exemplo usa a plataforma internacional de API e uma pergunta de exemplo sobre política de devolução.

Etapa 1. Crie uma conta de desenvolvedor

Acesse a plataforma Kimi API e crie uma conta de desenvolvedor. Faça login para acessar o console da API, onde você pode gerenciar suas chaves de API, uso e faturamento.

Etapa 2. Gere uma chave de API

Abra a seção de gerenciamento de chaves de API no console e clique em Create API Key. Insira um nome para identificar sua chave, confirme a criação e copie a chave gerada.

Mantenha sua chave de API segura. Armazene-a em uma variável de ambiente no servidor ou em um gerenciador de segredos e nunca a exponha em repositórios públicos ou código do lado do cliente.

Etapa 3. Ative e configure seu acesso à API

Antes de fazer sua primeira chamada de API, adicione créditos à sua conta. A recarga inicial mínima é de US$ 1. Em seguida, consulte no console o saldo da sua conta, o acesso disponível aos modelos e os limites de taxa aplicáveis.

Este exemplo usa a URL base internacional https://api.moonshot.ai/v1 e o modelo kimi-k3.1-pro. Use uma chave de API da conta correspondente na plataforma. Defina a chave em um terminal compatível com Bash no macOS ou Linux; no Windows, use um ambiente Bash, como o WSL, para estes comandos:

Execute a próxima solicitação no mesmo terminal para que ela possa ler a variável de ambiente. Nunca inclua uma chave de API ativa em exemplos públicos ou no código de frontend.

Etapa 4. Envie sua primeira solicitação de API

Quando sua conta tiver créditos e a configuração da API estiver pronta, envie uma solicitação de teste para verificar a conexão. Por exemplo, você pode usar um cenário de atendimento ao cliente para testar como Kimi lida com uma pergunta simples sobre uma política de devolução.

Este exemplo em Bash/cURL envia a política de devolução de exemplo e as informações do cliente para Chat Completions. Ele usa reasoning_effort: "low" neste teste simples:

A API retorna uma resposta JSON com a resposta do modelo em choices[0].message.content. Uma resposta bem-sucedida confirma que sua chave de API, o endpoint e a configuração do modelo funcionam para essa solicitação básica. Depois, você pode adaptar o exemplo, substituindo o prompt de teste pelas instruções do seu aplicativo e pelos dados do cliente.

Google Gemini API permite que desenvolvedores conectem os modelos de IA do Google aos seus aplicativos. Ela oferece suporte a texto, imagens, áudio e vídeo, sendo útil para criar aplicativos que trabalham com diferentes tipos de conteúdo. Os desenvolvedores podem usá-la para geração de conteúdo, análise de dados, programação e muito mais. Ela também oferece acesso a diferentes modelos Gemini conforme os requisitos do projeto. O nível gratuito do Gemini abrange modelos selecionados, com as cotas exibidas no AI Studio.

• Recursos multimodais: Oferece suporte a entradas de texto, imagem, áudio e vídeo por meio de modelos Gemini compatíveis, permitindo que os aplicativos processem diferentes tipos de conteúdo.

• Janela de contexto longa: Processa documentos grandes e conversas extensas em uma única solicitação.

• Chamada de funções: Conecta modelos de IA a ferramentas externas, APIs e funções de aplicativos.

• Saídas estruturadas: Gera respostas em formatos como JSON para facilitar a integração com aplicativos.

• Criar aplicativos de IA multimodais

• Criar chatbots e assistentes virtuais com IA

• Analisar documentos, imagens e vídeos

• Desenvolver ferramentas de pesquisa e produtividade com IA

GroqCloud oferece acesso por API a modelos de linguagem executados nas Language Processing Units (LPUs) especializadas da Groq. Sua infraestrutura de inferência foi projetada para processamento em alta velocidade e respostas de baixa latência. Os desenvolvedores podem acessar vários modelos compatíveis por meio de uma API unificada, com endpoints compatíveis com OpenAI que simplificam a integração a aplicativos existentes.

Limites do nível gratuito: O plano gratuito da Groq está sujeito a limites de solicitações e de uso de token específicos para cada modelo.

• Inferência rápida: Usa a infraestrutura da Groq baseada em LPU para fornecer inferência rápida e respostas de baixa latência.

• API compatível com OpenAI: Oferece suporte a interfaces de API conhecidas, facilitando a migração de aplicativos existentes.

• Seleção de modelos: Oferece acesso a vários modelos compatíveis com pesos abertos.

• Respostas por streaming: Transmite o conteúdo gerado assim que ele fica disponível, melhorando a capacidade de resposta em aplicativos interativos.

• Criar chatbots de IA em tempo real

• Criar assistentes de programação rápidos

• Desenvolver aplicativos de IA baseados em voz

• Executar aplicativos que precisam de respostas de baixa latência

OpenRouter é uma plataforma de API que conecta desenvolvedores a modelos de vários provedores de IA por meio de um único endpoint. Em vez de gerenciar integrações separadas para serviços diferentes, os desenvolvedores podem acessar diversos modelos usando uma única chave de API. Isso facilita comparar modelos e alternar entre provedores. Essa flexibilidade é útil ao testar diferentes modelos para o mesmo aplicativo.

• API unificada: Acesse modelos de vários provedores com um único endpoint e uma única chave de API.

• Seleção de modelos: Compare e escolha modelos com base em desempenho, recursos e preços.

• Roteamento e fallback de provedores: Oferece suporte a opções de roteamento e fallback de provedores para melhorar a confiabilidade das solicitações quando um provedor apresenta problemas de disponibilidade.

• Acompanhamento de uso: Ajuda desenvolvedores a monitorar o uso e os gastos com a API em todos os modelos.

• Comparar diferentes provedores de LLM

• Criar aplicações com vários modelos

• Testar modelos antes de escolher um provedor

• Gerenciar integrações de API de IA em uma única plataforma

Cloudflare Workers AI oferece acesso sem servidor a modelos de IA pela rede global da Cloudflare. Desenvolvedores podem executar cargas de trabalho de inferência sem gerenciar infraestrutura de GPU dedicada e integrar recursos de IA diretamente a aplicações criadas com Cloudflare Workers. Seu catálogo de modelos inclui opções para geração de texto, embeddings, geração de imagens e outras tarefas de IA.

• Inferência na borda: Executa modelos de IA compatíveis na rede global da Cloudflare, aproximando a inferência das aplicações e dos usuários.

• Implantação sem servidor: Executa cargas de trabalho de IA sem gerenciar servidores dedicados.

• Vários modelos de IA: Oferece suporte a modelos para geração de texto, embeddings e tarefas com imagens.

• Integração com Workers: Conecta a inferência de IA à lógica de aplicações sem servidor.

• Criar aplicações de IA sem servidor

• Adicionar recursos de IA a sites existentes

• Criar chatbots baseados em edge

• Desenvolver ferramentas leves com IA

Mistral AI API oferece aos desenvolvedores acesso a modelos de linguagem projetados para geração de texto, raciocínio, programação e outras tarefas de IA. Sua linha de modelos inclui opções de uso geral e especializadas para diferentes cargas de trabalho. Os desenvolvedores podem integrar esses modelos a aplicações por meio de solicitações de API. Também é uma opção útil para equipes que buscam alternativas flexíveis de implantação de modelos.

• Portfólio versátil de modelos: Oferece modelos para tarefas de linguagem de uso geral, raciocínio, programação e cargas de trabalho especializadas.

• Chamada de funções: Permite que os modelos interajam com ferramentas e serviços externos.

• Saídas em JSON: Oferece suporte a respostas estruturadas para fluxos de trabalho de aplicações.

• Embeddings: Fornece embeddings de texto para tarefas de busca, recuperação e similaridade semântica.

• Recursos de Agent: Oferece uma API de Agent com ferramentas integradas, como busca na web, execução de código e bibliotecas de documentos, para criar fluxos de trabalho de IA mais capazes.

• Criar aplicações empresariais com IA

• Criar assistentes de programação e raciocínio

• Desenvolver sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG)

• Automatizar o processamento de texto e fluxos de trabalho de conteúdo

O Catálogo de API e o NIM da NVIDIA oferecem duas formas de acessar serviços de inferência de IA otimizados para NVIDIA. Os desenvolvedores podem usar endpoints de modelos hospedados no Catálogo de API para criar protótipos de aplicações ou baixar contêineres NIM para implantar modelos compatíveis em sua própria infraestrutura de GPU, incluindo ambientes de nuvem e data centers.

Os custos de licenciamento de software e de computação são cobrados separadamente. As ofertas atuais de NIM incluem NIM e NIM Certified Feature Branch sem custo de software, conforme os termos aplicáveis.

• Inferência otimizada: Usa softwares e tecnologias de GPU da NVIDIA para otimizar o desempenho de inferência em hardware compatível.

• Contêineres pré-configurados: Fornece microsserviços de inferência pré-configurados para modelos de IA compatíveis.

• APIs padronizadas: Oferece interfaces de API consistentes para integrar modelos implantados a aplicações.

• Implantação flexível: Oferece suporte à implantação em nuvem, data centers e estações de trabalho.

• Implantar modelos de IA em infraestrutura de GPU

• Criar aplicações de IA empresariais

• Executar serviços privados de inferência de IA

• Integrar IA generativa a sistemas existentes

Cohere API é voltada a modelos de linguagem e ferramentas desenvolvidos para aplicações empresariais e fluxos de trabalho corporativos. Oferece recursos de geração de texto, busca semântica, embeddings e reclassificação. Esses recursos ajudam desenvolvedores a criar sistemas de busca empresarial e de geração aumentada por recuperação (RAG) que recuperam informações relevantes de grandes coleções de dados corporativos. Cohere oferece uma chave de avaliação gratuita com limite mensal e limites de taxa específicos para cada endpoint.

• Modelos Command: Oferecem suporte à geração de texto, raciocínio e tarefas de linguagem voltadas a negócios.

• Modelos Embed: Convertem texto e entradas de imagem compatíveis em representações vetoriais para busca semântica e multimodal, dependendo do modelo selecionado.

• Modelos Rerank: Melhoram os resultados de busca ao classificar documentos por relevância.

• Suporte a RAG: Ajuda a conectar modelos de linguagem a fontes externas de conhecimento.

• Criar aplicações de busca empresarial

• Criar sistemas de geração aumentada por recuperação

• Desenvolver ferramentas de gestão do conhecimento

• Melhorar a busca de documentos e a recuperação de informações

Together AI oferece acesso via API a uma ampla variedade de modelos de IA de código aberto e com pesos abertos. Desenvolvedores podem usar sua plataforma para geração de texto, geração de imagens, embeddings e outras tarefas de inferência. Ela também oferece ferramentas para ajuste fino e implantação de modelos. Isso a torna uma opção flexível para desenvolvedores que desejam mais controle sobre suas escolhas de modelos de IA.

• Extenso catálogo de modelos com pesos abertos: Oferece acesso a uma ampla seleção de modelos com pesos abertos para diferentes aplicações de IA.

• Inferência rápida: Fornece infraestrutura otimizada para executar modelos de IA.

• Ajuste fino: Permite que desenvolvedores personalizem modelos compatíveis para tarefas específicas.

• Endpoints dedicados: Oferece opções de implantação para aplicações com necessidades específicas de desempenho.

• Experimentar LLMs de código aberto

• Fazer ajuste fino de modelos para aplicações específicas

• Criar chatbots de IA personalizados

• Implantar serviços escaláveis de IA generativa

Novita AI é uma plataforma de infraestrutura de IA que oferece acesso via API a diversos modelos de linguagem e modelos de IA generativa. Desenvolvedores podem integrar recursos de LLM a aplicações por meio de serviços de API hospedados, sem gerenciar sua própria infraestrutura de inferência. Além do acesso a modelos de linguagem, a plataforma também oferece APIs de geração de imagens e vídeos, oferecendo suporte a aplicações que combinam IA baseada em texto com geração de conteúdo visual.

• Acesso a modelos LLM: Oferece acesso por API a vários modelos de linguagem para geração de texto, raciocínio e outras tarefas baseadas em linguagem.

• API compatível com OpenAI: Compatível com interfaces para integrar modelos aceitos a aplicativos existentes.

• Infraestrutura de inferência hospedada: Oferece inferência de modelos gerenciada, para que os desenvolvedores não precisem operar sua própria infraestrutura de disponibilização de modelos.

• APIs adicionais de IA generativa: Oferece modelos de geração de imagens e vídeos junto aos seus serviços de LLM.

• Criar chatbots de IA e assistentes conversacionais

• Desenvolver assistentes de programação e outras ferramentas com tecnologia de LLM

• Integrar modelos de linguagem a aplicativos existentes

• Criar plataformas de IA que combinam geração de texto, imagens e vídeos

Comece escolhendo o modelo de acesso adequado ao seu orçamento. Para um protótipo sem compra inicial de créditos, compare os modelos Gemini qualificados, o plano gratuito da Groq, as variantes gratuitas da OpenRouter e a franquia diária da Cloudflare. As chaves de avaliação da Cohere e o catálogo hospedado da NVIDIA são úteis para testes conforme seus termos de avaliação ou prototipagem. Kimi, Mistral e Together exigem acesso pago à API; a antiga promoção por indicação da Novita foi encerrada. Depois, compare as opções em suas próprias tarefas usando os fatores abaixo.

• Recursos do modelo: Escolha uma API que ofereça os recursos necessários para seu aplicativo, como raciocínio, programação, geração de texto ou processamento multimodal.

• Limites de uso gratuito: Verifique o número de solicitações gratuitas, as cotas de token, os limites de taxa e se os créditos gratuitos expiram.

• Compatibilidade da API: Procure endpoints compatíveis com OpenAI e suporte a SDK para simplificar a integração com aplicativos existentes.

• Velocidade de resposta: Considere a velocidade de inferência e a latência, especialmente ao criar chatbots em tempo real ou aplicativos interativos.

• Janela de contexto: Verifique os limites máximos de token de entrada e saída se seu aplicativo processa documentos longos ou conversas complexas.

• Documentação e suporte a desenvolvedores: Escolha provedores com documentação clara da API, exemplos de código, SDKs e recursos para solução de problemas.

• Escalabilidade e custo total: Estime o uso de entrada, saída e raciocínio, as taxas de cache, as ferramentas pagas, as cobranças da plataforma e qualquer compra mínima. Para NIM auto-hospedado, inclua os custos de GPU e operação. Compare uma carga de trabalho completa, em vez da menor tarifa anunciada por token de um provedor.

A API certa pode tornar o desenvolvimento de IA mais fácil, flexível e acessível. Com tantas APIs de LLM gratuitas e pagas para desenvolvedores, você tem diversas opções para experimentar e criar algo útil. Comece pelos recursos mais importantes para seu projeto e teste diferentes modelos antes de decidir. Você também pode experimentar a Kimi API para conhecer seus recursos de raciocínio e programação.