10 бесплатных и платных LLM API для вашего следующего ИИ-проекта

Бесплатное использование API для LLM позволяет разработчикам тестировать модели и создавать прототипы функций на базе ИИ, прежде чем брать на себя постоянные расходы. Однако бесплатный доступ предоставляется в разных формах: от регулярно возобновляемых лимитов использования до ограниченных пробных кредитов, и у каждой есть свои ограничения. При выборе поставщика нужно сопоставить эти условия с возможностями моделей и стоимостью масштабирования за пределами бесплатного использования. В этом руководстве сравниваются 10 бесплатных и платных API для LLM: что предлагает каждый из них, как формируется стоимость доступа и для каких проектов он подходит.

В сравнении ниже рассмотрены поставщики моделей, платформы с несколькими поставщиками и инструменты развертывания NVIDIA. Форматы ввода отражают возможности платформ и различаются в зависимости от модели и конечной точки; для речи, эмбеддингов, а также генерации изображений и видео могут использоваться отдельные API. Условия доступа проверены 13 ноября 2026 года. Регулярный бесплатный лимит, ключ для оценки, акция с пополнением баланса и бесплатное ПО для скачивания предлагают разные виды доступа.

Примечание: Это сравнение предназначено только для общего ознакомления. Цены, бесплатные лимиты, доступность моделей, функции и ограничения использования могут меняться и различаться в зависимости от региона, учетной записи и выбранной модели. Чтобы узнать актуальную информацию и применимые условия, перед регистрацией или использованием сервисов ознакомьтесь с официальным сайтом и документацией каждого поставщика.

Среди множества поставщиков API для LLM выбор подходящего варианта может занять время. Чтобы упростить поиск, мы собрали 10 бесплатных и платных API для LLM с их ключевыми функциями, вариантами оплаты, возможностями моделей и тем, что они предлагают для разных ИИ-проектов и задач разработки:

Kimi API предоставляет разработчикам доступ к ИИ-моделям для сложных рассуждений, программирования и обработки длинного контекста. Он поддерживает интеграцию API, совместимую с OpenAI, что упрощает подключение моделей Kimi к существующим приложениям и процессам разработки. Сейчас пользователи получают ваучер на $5, когда общая сумма пополнений достигает $5.

Стоимость API: Международный тариф для kimi-k3.1-pro составляет $2 за миллион некэшированных входных token и $10 за миллион выходных token без учета применимых налогов. Попадания в кэш стоят $0,20 за миллион token; запись в кэш стоит $2 при TTL 5 минут или $4 при TTL 1 час. Эти категории входных данных взаимоисключающие. Использование API оплачивается отдельно от подписок на продукты Kimi. См. цены API и тарификацию кэша.

• Продвинутые рассуждения для сложных задач: Обрабатывает многоэтапные вопросы, анализирует сложную информацию и связывает значимые детали, формируя хорошо структурированные ответы. Благодаря этому подходит для исследований, решения задач и приложений, которым недостаточно базовой генерации текста.

• Помощь в программировании на базе ИИ: Помогает разработчикам генерировать код, находить ошибки, отлаживать проблемы, объяснять незнакомый код и совершенствовать существующие реализации на разных языках программирования. Может стать основой для помощников по программированию и процессов разработки на базе ИИ.

• Понимание длинного контекста: Обрабатывает объемные документы, большие тексты и крупные кодовые базы, сохраняя значимый контекст. Разработчики могут создавать приложения для анализа документов, извлечения информации, создания кратких изложений и ответов на вопросы с учетом контекста.

• Мультимодальное понимание: Поддерживаемые модели Kimi могут обрабатывать визуальные данные наряду с текстом, позволяя приложениям интерпретировать изображения, скриншоты, диаграммы и другую визуальную информацию. Это расширяет возможные сценарии применения за пределы ИИ-приложений, работающих только с текстом.

• Интеграция API, совместимая с OpenAI: Поддерживает формат OpenAI API, позволяя разработчикам использовать совместимые SDK и привычные процессы интеграции. Это упрощает подключение моделей Kimi к существующим приложениям и эксперименты с различными функциями на базе ИИ.

• Создания приложений и чат-ботов на базе ИИ

• Разработки помощников по программированию и инструментов автоматизации

• Анализа больших документов и наборов данных

• Создания ИИ-агентов, которым нужны способности к рассуждению и решению задач

Выполните эти четыре шага, чтобы создать учетную запись Kimi API, пополнить баланс, настроить доступ и проверить первый запрос. В примере используется международная API-платформа и вопрос о правилах возврата товаров.

Шаг 1. Создайте учетную запись разработчика

Перейдите на платформу Kimi API и зарегистрируйте учетную запись разработчика. Войдите в систему, чтобы открыть консоль API, где можно управлять ключами API, использованием и оплатой.

Шаг 2. Сгенерируйте ключ API

Откройте в консоли раздел управления ключами API и нажмите Create API Key. Введите название, чтобы идентифицировать ключ, подтвердите его создание и скопируйте сгенерированный ключ.

Храните API-ключ в безопасности. Сохраните его в переменной окружения на стороне сервера или в менеджере секретов и никогда не публикуйте в открытых репозиториях или клиентском коде.

Шаг 3. Активируйте и настройте доступ к API

Перед первым вызовом API пополните счет. Минимальная сумма первого пополнения — $1. Затем проверьте баланс счета, доступные модели и действующие ограничения на частоту запросов в консоли.

В этом примере используются международный базовый URL https://api.moonshot.ai/v1 и модель kimi-k3.1-pro. Используйте API-ключ от соответствующего аккаунта платформы. Задайте ключ в совместимом с Bash терминале на macOS или Linux; в Windows для этих команд используйте среду Bash, например WSL:

Выполните следующий запрос в том же терминале, чтобы он мог прочитать переменную окружения. Никогда не указывайте действующий API-ключ в публичных примерах или коде фронтенда.

Шаг 4. Отправьте первый запрос к API

Когда счет пополнен, а API настроен, отправьте тестовый запрос, чтобы проверить подключение. Например, можно использовать сценарий службы поддержки и проверить, как Kimi отвечает на простой вопрос о правилах возврата.

Этот пример Bash/cURL отправляет в Chat Completions пример правил возврата и сведения о клиенте. Для этой простой проверки используется reasoning_effort: "low":

API возвращает ответ JSON с ответом модели в choices[0].message.content. Успешный ответ подтверждает, что API-ключ, конечная точка и конфигурация модели подходят для этого базового запроса. Затем можно адаптировать пример: заменить тестовый prompt своими инструкциями для приложения и данными клиента.

Google Gemini API позволяет разработчикам подключать ИИ-модели Google к своим приложениям. Он поддерживает текст, изображения, аудио и видео, поэтому подходит для создания приложений, работающих с разными типами контента. Разработчики могут использовать его для генерации контента, анализа данных, программирования и других задач. Он также предоставляет доступ к разным моделям Gemini в зависимости от требований проекта. Бесплатный тариф Gemini включает отдельные модели, а квоты указаны в AI Studio.

• Мультимодальные возможности: поддерживает текстовые, графические, аудио- и видеовходные данные через совместимые модели Gemini, позволяя приложениям обрабатывать разные типы контента.

• Длинное контекстное окно: обрабатывает большие документы и длительные диалоги в одном запросе.

• Вызов функций: связывает ИИ-модели с внешними инструментами, API и функциями приложения.

• Структурированные ответы: генерирует ответы в форматах, таких как JSON, для более простой интеграции с приложениями.

• Создания мультимодальных ИИ-приложений

• Создания ИИ-чат-ботов и виртуальных помощников

• Анализа документов, изображений и видео

• Разработки исследовательских инструментов и инструментов для повышения продуктивности на базе ИИ

GroqCloud предоставляет доступ к API языковых моделей, работающих на специализированных процессорах обработки языка Groq (LPU). Его инфраструктура инференса рассчитана на высокоскоростную обработку и ответы с низкой задержкой. Разработчики могут получать доступ к нескольким поддерживаемым моделям через единый API, а совместимые с OpenAI конечные точки упрощают интеграцию в существующие приложения.

Ограничения бесплатного тарифа: бесплатный план Groq предусматривает ограничения на количество запросов и использование token, зависящие от модели.

• Быстрый инференс: использует инфраструктуру Groq на базе LPU, обеспечивая быстрый инференс и ответы с низкой задержкой.

• Совместимый с OpenAI API: поддерживает знакомые интерфейсы API, что упрощает миграцию существующих приложений.

• Выбор моделей: предоставляет доступ к нескольким поддерживаемым моделям с открытыми весами.

• Потоковые ответы: передает сгенерированный контент по мере его готовности, повышая отзывчивость интерактивных приложений.

• Создания ИИ-чат-ботов реального времени

• Создания быстрых помощников для программирования

• Разработки голосовых ИИ-приложений

• Запуска приложений, которым нужны ответы с низкой задержкой

OpenRouter — это API-платформа, которая через единую конечную точку связывает разработчиков с моделями разных поставщиков ИИ. Вместо управления отдельными интеграциями для разных сервисов разработчики могут получать доступ к различным моделям с помощью одного API-ключа. Платформа упрощает сравнение моделей и смену поставщиков. Такая гибкость полезна при тестировании разных моделей для одного приложения.

• Единый API: доступ к моделям разных поставщиков через одну конечную точку и один API-ключ.

• Выбор моделей: сравнивайте и выбирайте модели по производительности, возможностям и стоимости.

• Маршрутизация и резервирование поставщиков: поддерживает маршрутизацию и резервные варианты для поставщиков, повышая надежность запросов при проблемах с доступностью у одного из них.

• Отслеживание использования: помогает разработчикам контролировать использование API и расходы на разные модели.

• Сравнения разных поставщиков LLM

• Создания приложений с несколькими моделями

• Тестирования моделей перед выбором поставщика

• Управления интеграциями ИИ API с одной платформы

Cloudflare Workers AI предоставляет бессерверный доступ к ИИ-моделям через глобальную сеть Cloudflare. Разработчики могут запускать задачи инференса без управления выделенной GPU-инфраструктурой и напрямую интегрировать возможности ИИ в приложения, созданные с Cloudflare Workers. Каталог моделей включает варианты для генерации текста, эмбеддингов, генерации изображений и других задач ИИ.

• Инференс на периферии сети: запускает поддерживаемые ИИ-модели в глобальной сети Cloudflare, приближая инференс к приложениям и пользователям.

• Бессерверное развертывание: выполняет ИИ-задачи без управления выделенными серверами.

• Несколько ИИ-моделей: поддерживает модели для генерации текста, эмбеддингов и задач с изображениями.

• Интеграция с Workers: связывает инференс ИИ с логикой бессерверных приложений.

• Создания бессерверных ИИ-приложений

• Добавления ИИ-функций на существующие сайты

• Создания чат-ботов на периферии сети

• Разработки легковесных инструментов на базе ИИ

Mistral AI API предоставляет разработчикам доступ к языковым моделям, предназначенным для генерации текста, рассуждений, программирования и других задач ИИ. Линейка включает как универсальные, так и специализированные модели для различных нагрузок. Разработчики могут интегрировать эти модели в приложения с помощью API-запросов. Это также подходящий вариант для команд, которым нужны гибкие возможности развертывания моделей.

• Универсальный портфель моделей: включает модели для общих языковых задач, рассуждений, программирования и специализированных нагрузок.

• Вызов функций: позволяет моделям взаимодействовать с внешними инструментами и сервисами.

• Вывод в JSON: поддерживает структурированные ответы для сценариев работы приложений.

• Эмбеддинги: предоставляет текстовые эмбеддинги для поиска, извлечения информации и задач семантического сходства.

• Возможности Агентов: предоставляет API Агентов со встроенными инструментами, такими как веб-поиск, выполнение кода и библиотеки документов, для создания более функциональных ИИ-сценариев.

• Создания бизнес-приложений на базе ИИ

• Создания помощников для программирования и рассуждений

• Разработки систем генерации с дополнением поиска (RAG)

• Автоматизации обработки текста и сценариев работы с контентом

NVIDIA API Catalog и NIM предлагают два способа доступа к оптимизированным для NVIDIA сервисам инференса ИИ. Разработчики могут использовать размещенные конечные точки моделей в API Catalog для создания прототипов приложений или скачать контейнеры NIM, чтобы развернуть поддерживаемые модели на собственной GPU-инфраструктуре, включая облачные среды и центры обработки данных.

Лицензирование ПО и расходы на вычисления оплачиваются отдельно. Текущие предложения NIM включают NIM и NIM Certified Feature Branch без платы за ПО на применимых условиях.

• Оптимизированный инференс: использует программное обеспечение NVIDIA и технологии GPU для оптимизации производительности инференса на поддерживаемом оборудовании.

• Готовые контейнеры: предоставляет предварительно настроенные микросервисы инференса для поддерживаемых ИИ-моделей.

• Стандартизированные API: предлагает унифицированные интерфейсы API для интеграции развернутых моделей в приложения.

• Гибкое развертывание: поддерживает развертывание в облаке, центрах обработки данных и на рабочих станциях.

• Развертывания ИИ-моделей на инфраструктуре GPU

• Создания корпоративных ИИ-приложений

• Запуска частных сервисов ИИ-инференса

• Интеграции генеративного ИИ в существующие системы

Cohere API ориентирован на языковые модели и инструменты для бизнес-приложений и корпоративных рабочих процессов. Он предлагает возможности генерации текста, семантического поиска, эмбеддингов и переранжирования. Эти возможности помогают разработчикам создавать корпоративные системы поиска и генерации с дополнением извлеченными данными (RAG), которые находят релевантную информацию в больших массивах корпоративных данных. Cohere предлагает бесплатный ключ для оценки с ежемесячным лимитом и ограничениями частоты запросов для отдельных эндпоинтов.

• Модели Command: поддерживают генерацию текста, рассуждения и языковые задачи для бизнеса.

• Модели Embed: преобразуют текст и поддерживаемые изображения в векторные представления для семантического и мультимодального поиска — в зависимости от выбранной модели.

• Модели Rerank: улучшают результаты поиска, ранжируя документы по релевантности.

• Поддержка RAG: помогает подключать языковые модели к внешним источникам знаний.

• Создания корпоративных поисковых приложений

• Создания систем генерации с дополнением извлеченными данными

• Разработки инструментов управления знаниями

• Улучшения поиска документов и извлечения информации

Together AI предоставляет доступ через API к широкому спектру ИИ-моделей с открытым исходным кодом и открытыми весами. Разработчики могут использовать платформу для генерации текста и изображений, создания эмбеддингов и других задач инференса. Она также предлагает инструменты для дообучения и развертывания моделей. Это гибкий вариант для разработчиков, которым нужен больший контроль над выбором ИИ-моделей.

• Обширный каталог моделей с открытыми весами: предоставляет доступ к широкому выбору моделей с открытыми весами для различных ИИ-приложений.

• Быстрый инференс: предоставляет оптимизированную инфраструктуру для запуска ИИ-моделей.

• Дообучение: позволяет разработчикам адаптировать поддерживаемые модели для конкретных задач.

• Выделенные эндпоинты: предлагает варианты развертывания для приложений с особыми требованиями к производительности.

• Экспериментов с LLM с открытым исходным кодом

• Дообучения моделей для конкретных приложений

• Создания пользовательских ИИ-чат-ботов

• Развертывания масштабируемых сервисов генеративного ИИ

Novita AI — платформа ИИ-инфраструктуры, предоставляющая доступ через API к различным языковым моделям и моделям генеративного ИИ. Разработчики могут интегрировать возможности LLM в приложения через размещенные API-сервисы, не управляя собственной инфраструктурой инференса. Помимо доступа к языковым моделям, платформа предлагает API для генерации изображений и видео, поддерживая приложения, которые сочетают текстовый ИИ с созданием визуального контента.

• Доступ к LLM-моделям: предоставляет доступ к API нескольких языковых моделей для генерации текста, рассуждений и других задач, связанных с языком.

• Совместимый с OpenAI API: поддерживает совместимые интерфейсы для интеграции поддерживаемых моделей в существующие приложения.

• Размещенная инфраструктура инференса: предоставляет управляемый инференс моделей, поэтому разработчикам не нужно поддерживать собственную инфраструктуру для обслуживания моделей.

• Дополнительные API генеративного ИИ: наряду с сервисами LLM предлагает модели для генерации изображений и видео.

• Создания ИИ-чат-ботов и разговорных ассистентов

• Разработки ассистентов для программирования и других инструментов на базе LLM

• Интеграции языковых моделей в существующие приложения

• Создания ИИ-платформ, объединяющих генерацию текста, изображений и видео

Начните с выбора модели доступа, соответствующей вашему бюджету. Для прототипа без первоначальной покупки кредитов сравните подходящие модели Gemini, бесплатный план Groq, бесплатные варианты OpenRouter и ежедневный лимит Cloudflare. Ключи Cohere для оценки и размещенный каталог NVIDIA пригодятся для тестирования на условиях оценки или прототипирования. Для Kimi, Mistral и Together требуется платный доступ к API; прежняя реферальная акция Novita завершилась. Затем сравните кандидатов на собственных задачах по указанным ниже критериям.

• Возможности модели: выберите API с возможностями, необходимыми вашему приложению: рассуждениями, программированием, генерацией текста или мультимодальной обработкой.

• Лимиты бесплатного использования: проверьте количество бесплатных запросов, квоты token, ограничения скорости и срок действия бесплатных кредитов.

• Совместимость API: обратите внимание на конечные точки, совместимые с OpenAI, и поддержку SDK — это упростит интеграцию с существующими приложениями.

• Скорость ответа: учитывайте скорость инференса и задержку, особенно если создаете чат-ботов реального времени или интерактивные приложения.

• Контекстное окно: проверьте максимальные лимиты входных и выходных token, если приложение работает с длинными документами или сложными диалогами.

• Документация и поддержка разработчиков: выбирайте поставщиков с понятной документацией API, примерами кода, SDK и материалами по устранению неполадок.

• Масштабируемость и совокупная стоимость: оцените использование входных, выходных token и рассуждений, плату за кэш, платные инструменты, расходы на платформу и минимальную сумму покупки. Для самостоятельно размещенного NIM учтите расходы на GPU и эксплуатацию. Сравнивайте полную рабочую нагрузку, а не самую низкую заявленную цену token у одного поставщика.

Подходящий API может сделать разработку ИИ проще, гибче и доступнее. Среди множества бесплатных и платных LLM API для разработчиков найдется немало вариантов для экспериментов и создания полезных решений. Начните с возможностей, наиболее важных для вашего проекта, и протестируйте разные модели, прежде чем принимать решение. Также можно попробовать Kimi API и оценить его возможности рассуждений и программирования.