การใช้ LLM API ฟรีช่วยให้นักพัฒนาทดสอบโมเดลและสร้างต้นแบบฟีเจอร์ AI ก่อนตัดสินใจรับภาระค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การเข้าถึงแบบฟรีมีหลายรูปแบบ ตั้งแต่โควตาการใช้งานที่ได้รับเป็นประจำไปจนถึงเครดิตทดลองใช้แบบจำกัด ซึ่งแต่ละแบบมีข้อจำกัดของตนเอง การเลือกผู้ให้บริการจึงต้องพิจารณาเงื่อนไขเหล่านี้ควบคู่กับความสามารถของโมเดลและต้นทุนเมื่อขยายการใช้งานเกินระดับฟรี คู่มือนี้เปรียบเทียบตัวเลือก LLM API แบบฟรีและแบบชำระเงิน 10 รายการ โดยอธิบายสิ่งที่แต่ละรายการมีให้ วิธีคิดค่าการเข้าถึง และประเภทโครงการที่เหมาะสม
ภาพรวม LLM API แบบฟรีและแบบชำระเงิน 10 รายการ
การเปรียบเทียบด้านล่างครอบคลุมผู้ให้บริการโมเดล แพลตฟอร์มที่รวมผู้ให้บริการหลายราย และเครื่องมือสำหรับนำไปใช้งานของ NVIDIA รูปแบบอินพุตสรุปความสามารถของแพลตฟอร์มและแตกต่างกันไปตามโมเดลและ endpoint ส่วนเสียง เอ็มเบดดิง และการสร้างภาพ/วิดีโออาจใช้ API แยกต่างหาก เงื่อนไขการเข้าถึงได้รับการตรวจสอบ ณ วันที่ 13 พฤศจิกายน 2026 โควตาฟรีแบบต่อเนื่อง คีย์สำหรับประเมินผล โปรโมชันเติมเงิน และซอฟต์แวร์ที่ดาวน์โหลดได้ฟรี ล้วนเป็นการเข้าถึงคนละรูปแบบ
| LLM API | อินพุตที่รองรับ | ความสามารถหลัก | การใช้งานฟรี | ข้อจำกัดหลัก | การใช้งานแบบเสียเงิน | เหมาะสำหรับ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi API | ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ ขึ้นอยู่กับโมเดล | การให้เหตุผล การเขียนโค้ด การทำความเข้าใจภาพ การประมวลผลบริบทยาว | ไม่มีแพ็กเกจฟรีถาวร; โปรโมชันบัตรกำนัลเติมเงิน | เติมเงินขั้นต่ำ $1; รับบัตรกำนัล $5 เมื่อยอดเติมเงินสะสมครบ $5; มีการจำกัดอัตราการใช้งานตามบัญชี | ราคา API ตามการใช้งาน | การวิเคราะห์เอกสารขนาดยาว เอเจนต์ AI ผู้ช่วยเขียนโค้ด |
| Google Gemini API | ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ | การให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเรียกใช้ฟังก์ชัน เอ็มเบ็ดดิง | แพ็กเกจฟรีสำหรับบางโมเดล | ข้อจำกัด RPM, TPM และรายวันตามโมเดล/โปรเจกต์ | การใช้งานแบบจ่ายตามการใช้จริง | แอปหลายโมดัล, ผู้ช่วย AI, เครื่องมือวิจัย |
| GroqCloud | ข้อความ รูปภาพ เสียง ขึ้นอยู่กับโมเดล | การอนุมานที่รวดเร็ว การให้เหตุผล การเขียนโค้ด การประมวลผลเสียงพูด | ระดับใช้งานฟรีสำหรับนักพัฒนา | ขีดจำกัด RPM, RPD, TPM และ TPD เฉพาะตามโมเดล | ขีดจำกัดที่สูงขึ้นในแพ็กเกจแบบชำระเงิน | แชตบอตแบบเรียลไทม์ แอปพลิเคชันเสียง |
| OpenRouter | ข้อความ รูปภาพ ขึ้นอยู่กับโมเดล | การกำหนดเส้นทางโมเดล การให้เหตุผล การเขียนโค้ด การสลับผู้ให้บริการ | โมเดลบางรุ่นที่ให้ใช้ฟรี | 20 คำขอต่อนาที; 50 คำขอต่อวัน และเพิ่มเป็น 1,000 คำขอต่อวันหลังซื้อเครดิตสะสมครบ $10; การลองที่ล้มเหลวจะถูกนับรวม | จ่ายตามการใช้จริงสำหรับโมเดลแบบชำระเงิน | แอปพลิเคชันหลายโมเดล การทดสอบโมเดล |
| Cloudflare Workers AI | ข้อความ รูปภาพ เสียง ขึ้นอยู่กับโมเดล | การอนุมาน LLM, เอ็มเบ็ดดิง, การสร้างภาพ, การประมวลผลเสียงพูด | Neurons ฟรี 10,000 หน่วยต่อวันสำหรับโมเดลที่เข้าเกณฑ์ | Neurons วัดการใช้ทรัพยากรประมวลผล ไม่ใช่จำนวนคำขอหรือ token | ต้องใช้ Workers Paid เมื่อเกินโควตา; $0.011 ต่อ 1,000 Neurons สำหรับการใช้ AI ส่วนที่เกิน | แอป AI แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ แชตบอตบนเอดจ์ |
| Mistral AI API | ข้อความ รูปภาพ ขึ้นอยู่กับโมเดล | การให้เหตุผล การเขียนโค้ด เอ็มเบ็ดดิง เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง | โหมดฟรีสำหรับ Vibe/Studio ไม่รวมการเข้าถึง API | ต้องเปิดใช้งานการเรียกเก็บเงินและใช้แบบจ่ายตามการใช้จริง โดยมีขีดจำกัดตามโมเดลและองค์กร | การเปิดใช้งานการเรียกเก็บเงินและการใช้งานแบบจ่ายตามการใช้จริง | เอเจนต์ AI, ระบบ RAG, แอปพลิเคชันสำหรับธุรกิจ |
| แค็ตตาล็อก API ของ NVIDIA และ NIM | ข้อความและอินพุตอื่นๆ ที่ขึ้นอยู่กับโมเดล | API ของโมเดลที่โฮสต์ไว้ การอนุมาน LLM แบบโฮสต์เอง การปรับใช้โมเดลที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพ | เอนด์พอยต์แบบโฮสต์สำหรับการสร้างต้นแบบ; ซอฟต์แวร์ NIM และ NIM Certified Feature Branch ใช้งานได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายภายใต้เงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง | ขีดจำกัดอัตราการใช้งานแบบโฮสต์แตกต่างกันไป; การใช้งานแบบโฮสต์เองขึ้นอยู่กับไลเซนส์ของโมเดลและฮาร์ดแวร์ GPU ที่รองรับ | ค่าใช้จ่าย GPU/คลาวด์แยกต่างหาก; ต้องสมัคร AI Enterprise สำหรับ Certified Production Branch และการสนับสนุนระดับองค์กร | การปรับใช้ AI แบบส่วนตัว แอปพลิเคชันระดับองค์กร การอนุมานที่เร่งความเร็วด้วย GPU |
| Cohere API | ข้อความและรูปภาพสำหรับโมเดลที่รองรับ; เสียงผ่าน API แยกต่างหาก | การสร้างข้อความ เอ็มเบดดิ้ง การจัดอันดับใหม่ การดึงข้อมูล | คีย์สำหรับการประเมินผลฟรี | การเรียกใช้ช่วงทดลอง 1,000 ครั้ง/เดือน; ขีดจำกัดของเอนด์พอยต์และการอนุมัติสำหรับใช้งานจริงแตกต่างกันไปตามโมเดล | การเข้าถึงสำหรับใช้งานจริงแบบชำระเงิน; โมเดลใหม่บางรุ่นต้องได้รับการอนุมัติจากฝ่ายขาย | การค้นหาระดับองค์กร RAG การจัดการความรู้ |
| Together AI API | ข้อความและรูปภาพ ขึ้นอยู่กับโมเดล | การอนุมาน LLM การปรับจูน เอ็มเบดดิ้ง การสร้างรูปภาพและวิดีโอผ่าน API แยกต่างหาก | ไม่มีช่วงทดลองใช้ API ฟรีแบบมาตรฐาน | ต้องซื้อเครดิตเริ่มต้น | ใช้งานแบบชำระเงินล่วงหน้า; ยอดซื้อครั้งแรกขั้นต่ำ $15 เติมเงินครั้งถัดไปขั้นต่ำ $5 | โมเดล AI แบบกำหนดเอง การทดลองใช้โมเดล |
| Novita AI | ข้อความและอินพุตอื่น ๆ ที่ขึ้นอยู่กับโมเดล | การอนุมาน LLM การสร้างภาพ การสร้างวิดีโอผ่าน API แยกต่างหาก | แคมเปญแนะนำก่อนหน้านี้สิ้นสุดแล้ว; ไม่มีโควต้าการใช้งานฟรีต่อเนื่อง | หากมีโปรโมชันปัจจุบัน ต้องยืนยันในคอนโซล; ข้อเสนอแนะนำที่สิ้นสุดแล้วไม่ใช่แพ็กเกจฟรี | ราคาตามโมเดล | แอปพลิเคชันสร้างสรรค์ด้วย AI แพลตฟอร์มมัลติโหมด |
หมายเหตุ: การเปรียบเทียบนี้มีไว้เพื่อใช้อ้างอิงทั่วไปเท่านั้น ราคา โควตาฟรี ความพร้อมใช้งานของโมเดล ฟีเจอร์ และขีดจำกัดการใช้งานอาจเปลี่ยนแปลงได้และอาจแตกต่างกันไปตามภูมิภาค บัญชี และโมเดลที่เลือก หากต้องการข้อมูลล่าสุดและเงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง โปรดดูเว็บไซต์และเอกสารอย่างเป็นทางการของผู้ให้บริการแต่ละรายก่อนสมัครใช้หรือใช้บริการ
10 LLM API แบบฟรีและแบบชำระเงินที่ควรลอง
เมื่อมีผู้ให้บริการ LLM API ให้เลือกมากมาย การเลือกผู้ให้บริการที่เหมาะสมอาจใช้เวลา เพื่อให้ค้นหาได้ง่ายขึ้น นี่คือ LLM API แบบฟรีและแบบชำระเงิน 10 รายการ พร้อมฟีเจอร์หลัก ตัวเลือกราคา ความสามารถของโมเดล และสิ่งที่มีให้สำหรับโครงการ AI และความต้องการด้านการพัฒนาประเภทต่าง ๆ:
Kimi API
Kimi API ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงโมเดล AI สำหรับการให้เหตุผลขั้นสูง การเขียนโค้ด และการประมวลผลบริบทยาว รองรับการผสานรวม API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI จึงเชื่อมต่อโมเดล Kimi เข้ากับแอปพลิเคชันและเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น ขณะนี้ เมื่อยอดเติมเงินสะสมครบ $5 ผู้ใช้จะได้รับคูปอง $5
ค่าใช้จ่าย API: อัตราสากลของ kimi-k3.1-pro คือ $2 ต่อโทเค็นอินพุตที่ไม่พบในแคช 1 ล้านโทเค็น และ $10 ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านโทเค็น โดยไม่รวมภาษีที่เกี่ยวข้อง การพบแคชมีค่าใช้จ่าย $0.20 ต่อ 1 ล้านโทเค็น ส่วนการเขียนแคชมีค่าใช้จ่าย $2 สำหรับ TTL 5 นาที หรือ $4 สำหรับ TTL 1 ชั่วโมง หมวดหมู่อินพุตเหล่านี้ไม่สามารถใช้ร่วมกันได้ การใช้งาน API คิดค่าบริการแยกจากการสมัครใช้ผลิตภัณฑ์ Kimi ดู ราคา API และ การเรียกเก็บเงินแคช
ฟีเจอร์หลัก
การให้เหตุผลขั้นสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน: จัดการคำถามที่มีหลายขั้นตอน วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และเชื่อมโยงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้างคำตอบที่มีโครงสร้างชัดเจน จึงเหมาะสำหรับงานวิจัย การแก้ปัญหา และแอปพลิเคชันที่ต้องการมากกว่าการสร้างข้อความพื้นฐาน
ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ดด้วย AI: ช่วยนักพัฒนาสร้างโค้ด ระบุข้อผิดพลาด ดีบักปัญหา อธิบายโค้ดที่ไม่คุ้นเคย และปรับปรุงการพัฒนาที่มีอยู่ในภาษาการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้
ความเข้าใจบริบทยาว: ประมวลผลเอกสารขนาดยาว ข้อความจำนวนมาก และโค้ดเบสขนาดใหญ่ โดยคงบริบทที่เกี่ยวข้องไว้ นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับการวิเคราะห์เอกสาร การดึงข้อมูล การสรุปเนื้อหา และการตอบคำถามโดยอาศัยบริบท
ความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ: โมเดล Kimi ที่รองรับสามารถประมวลผลอินพุตภาพควบคู่กับข้อความ ทำให้แอปพลิเคชันตีความรูปภาพ ภาพหน้าจอ แผนภูมิ และข้อมูลภาพอื่น ๆ ได้ ซึ่งขยายกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ให้ไกลกว่าแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้ข้อความเพียงอย่างเดียว
การผสานรวม API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI: รองรับรูปแบบ OpenAI API ทำให้นักพัฒนาสามารถใช้ SDK ที่เข้ากันได้และเวิร์กโฟลว์การผสานรวมที่คุ้นเคยได้ ซึ่งช่วยให้เชื่อมต่อโมเดล Kimi กับแอปพลิเคชันที่มีอยู่และทดลองฟีเจอร์ต่าง ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ง่ายขึ้น
เหมาะสำหรับ
การสร้างแอปพลิเคชันและแชตบอตที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การพัฒนาผู้ช่วยเขียนโค้ดและเครื่องมืออัตโนมัติ
การวิเคราะห์เอกสารและชุดข้อมูลขนาดใหญ่
การสร้างเอเจนต์ AI ที่ต้องการความสามารถด้านการให้เหตุผลและการแก้ปัญหา
เริ่มต้นใช้งาน Kimi API
ทำตามสี่ขั้นตอนนี้เพื่อสร้างบัญชี Kimi API เติมเงิน กำหนดค่าการเข้าถึง และตรวจสอบคำขอแรก ตัวอย่างนี้ใช้แพลตฟอร์ม API ระหว่างประเทศและคำถามตัวอย่างเกี่ยวกับนโยบายการคืนสินค้า
ขั้นตอนที่ 1: สร้างบัญชีนักพัฒนา
ไปที่ แพลตฟอร์ม Kimi API และสมัครบัญชีนักพัฒนา เข้าสู่ระบบเพื่อเข้าถึงคอนโซล API ซึ่งคุณสามารถจัดการคีย์ API การใช้งาน และการเรียกเก็บเงินได้
ขั้นตอนที่ 2: สร้างคีย์ API
เปิดส่วนจัดการคีย์ API ในคอนโซล แล้วคลิก Create API Key ป้อนชื่อเพื่อระบุคีย์ ยืนยันการสร้าง แล้วคัดลอกคีย์ที่สร้างขึ้น
เก็บ API key ของคุณให้ปลอดภัย จัดเก็บไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อมฝั่งเซิร์ฟเวอร์หรือระบบจัดการข้อมูลลับ และอย่าเปิดเผยในรีโพซิทอรีสาธารณะหรือโค้ดฝั่งไคลเอนต์
ขั้นตอนที่ 3 เปิดใช้งานและกำหนดค่า API ของคุณ
ก่อนเรียกใช้ API ครั้งแรก ให้เติมเครดิตเข้าบัญชีของคุณ ยอดเติมเงินขั้นต่ำครั้งแรกคือ $1 จากนั้นตรวจสอบยอดคงเหลือของบัญชี สิทธิ์เข้าถึงโมเดลที่ใช้ได้ และขีดจำกัดอัตราการใช้งานที่เกี่ยวข้องในคอนโซล
ตัวอย่างนี้ใช้ base URL สำหรับต่างประเทศ https://api.moonshot.ai/v1 และโมเดล kimi-k3.1-pro ให้ใช้ API key จากบัญชีแพลตฟอร์มที่ตรงกัน ตั้งค่าคีย์ในเทอร์มินัลที่รองรับ Bash บน macOS หรือ Linux ส่วนบน Windows ให้ใช้สภาพแวดล้อม Bash เช่น WSL สำหรับคำสั่งเหล่านี้:
เรียกใช้คำขอถัดไปในเทอร์มินัลเดียวกัน เพื่อให้สามารถอ่านตัวแปรสภาพแวดล้อมได้ อย่าใส่ API key ที่ใช้งานจริงในตัวอย่างสาธารณะหรือโค้ดฟรอนต์เอนด์
ขั้นตอนที่ 4 ส่งคำขอ API ครั้งแรก
เมื่อบัญชีของคุณมีเครดิตและกำหนดค่า API พร้อมแล้ว ให้ส่งคำขอทดสอบเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้สถานการณ์ฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อทดสอบว่า Kimi จัดการคำถามง่าย ๆ เกี่ยวกับนโยบายการคืนสินค้าอย่างไร
ตัวอย่าง Bash/cURL นี้จะส่งนโยบายการคืนสินค้าตัวอย่างและข้อมูลของลูกค้าไปยัง Chat Completions โดยใช้ reasoning_effort: "low" สำหรับการทดสอบง่าย ๆ นี้:
API จะส่งคืนการตอบกลับ JSON ที่มีคำตอบของโมเดลอยู่ใน choices[0].message.content การตอบกลับที่สำเร็จยืนยันว่า API key, endpoint และการกำหนดค่าโมเดลของคุณใช้งานได้สำหรับคำขอพื้นฐานนี้ จากนั้นคุณสามารถปรับตัวอย่างโดยแทนที่ prompt ทดสอบด้วยคำสั่งสำหรับแอปพลิเคชันและข้อมูลลูกค้าของคุณเอง
Google Gemini API
Google Gemini API ช่วยให้นักพัฒนาเชื่อมต่อโมเดล AI ของ Google เข้ากับแอปพลิเคชันของตน รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ จึงเหมาะสำหรับสร้างแอปพลิเคชันที่ทำงานกับเนื้อหาหลากหลายประเภท นักพัฒนาสามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูล เขียนโค้ด และอื่น ๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ยังให้เข้าถึงโมเดล Gemini ที่แตกต่างกันตามความต้องการของโครงการอีกด้วย Gemini ระดับฟรีครอบคลุมโมเดลที่เลือกไว้ โดยแสดงโควตาใน AI Studio
ฟีเจอร์หลัก
ความสามารถแบบหลายรูปแบบ: รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอผ่านโมเดล Gemini ที่เข้ากันได้ ช่วยให้แอปพลิเคชันประมวลผลเนื้อหาหลากหลายประเภทได้
หน้าต่างบริบทยาว: จัดการเอกสารขนาดใหญ่และบทสนทนาที่ยาวได้ในการส่งคำขอครั้งเดียว
การเรียกใช้ฟังก์ชัน: เชื่อมต่อโมเดล AI กับเครื่องมือภายนอก, API และฟังก์ชันของแอปพลิเคชัน
เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง: สร้างการตอบกลับในรูปแบบต่าง ๆ เช่น JSON เพื่อให้ผสานเข้ากับแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น
เหมาะสำหรับ
สร้างแอปพลิเคชัน AI แบบหลายรูปแบบ
สร้างแชตบอต AI และผู้ช่วยเสมือน
วิเคราะห์เอกสาร รูปภาพ และวิดีโอ
พัฒนาเครื่องมือวิจัยและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI
GroqCloud
GroqCloud ให้บริการเข้าถึง API สำหรับโมเดลภาษาที่ทำงานบน Language Processing Units (LPUs) เฉพาะทางของ Groq โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการอนุมานของบริการนี้ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลความเร็วสูงและการตอบกลับที่มีเวลาแฝงต่ำ นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลที่รองรับได้หลายโมเดลผ่าน API เดียว พร้อม endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งช่วยให้ผสานเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น
ข้อจำกัดระดับฟรี: แผนฟรีของ Groq มีข้อจำกัดการใช้งานตามจำนวนคำขอและ token ซึ่งแตกต่างกันไปตามแต่ละโมเดล
ฟีเจอร์หลัก
การอนุมานที่รวดเร็ว: ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่อิง LPU ของ Groq เพื่อให้การอนุมานรวดเร็วและการตอบกลับที่มีเวลาแฝงต่ำ
API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI: รองรับอินเทอร์เฟซ API ที่คุ้นเคย ช่วยให้ย้ายแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น
การเลือกโมเดล: เข้าถึงโมเดลแบบ open-weight ที่รองรับได้หลายรุ่น
การตอบกลับแบบสตรีม: ส่งเนื้อหาที่สร้างขึ้นทันทีเมื่อพร้อมใช้งาน ช่วยให้แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบตอบสนองได้ดีขึ้น
เหมาะสำหรับ
สร้างแชตบอต AI แบบเรียลไทม์
สร้างผู้ช่วยเขียนโค้ดที่รวดเร็ว
พัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้เสียง
รันแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองหน่วงต่ำ
OpenRouter
OpenRouter คือแพลตฟอร์ม API ที่เชื่อมต่อนักพัฒนาเข้ากับโมเดลจากผู้ให้บริการ AI หลายรายผ่านเอนด์พอยต์เดียว แทนที่จะต้องจัดการการผสานรวมแยกกันสำหรับแต่ละบริการ นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลหลากหลายได้ด้วยคีย์ API เพียงคีย์เดียว ช่วยให้เปรียบเทียบโมเดลและสลับผู้ให้บริการได้ง่ายขึ้น ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์เมื่อต้องทดสอบโมเดลต่าง ๆ สำหรับแอปพลิเคชันเดียวกัน
ฟีเจอร์หลัก
API แบบรวมศูนย์: เข้าถึงโมเดลจากผู้ให้บริการหลายรายผ่านเอนด์พอยต์และคีย์ API เดียว
การเลือกโมเดล: เปรียบเทียบและเลือกโมเดลตามประสิทธิภาพ ฟีเจอร์ และราคา
การกำหนดเส้นทางและการสำรองผู้ให้บริการ: รองรับการกำหนดเส้นทางไปยังผู้ให้บริการและตัวเลือกสำรอง เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของคำขอเมื่อผู้ให้บริการรายหนึ่งประสบปัญหาด้านความพร้อมใช้งาน
การติดตามการใช้งาน: ช่วยให้นักพัฒนาตรวจสอบการใช้งาน API และค่าใช้จ่ายของโมเดลต่าง ๆ ได้
เหมาะสำหรับ
เปรียบเทียบผู้ให้บริการ LLM รายต่าง ๆ
สร้างแอปพลิเคชันที่ใช้หลายโมเดล
ทดสอบโมเดลก่อนเลือกผู้ให้บริการ
จัดการการผสานรวม AI API จากแพลตฟอร์มเดียว
Cloudflare Workers AI
Cloudflare Workers AI ให้การเข้าถึงโมเดล AI แบบ serverless ผ่านเครือข่ายทั่วโลกของ Cloudflare นักพัฒนาสามารถรันเวิร์กโหลดการอนุมานได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน GPU เฉพาะ และผสานความสามารถ AI เข้ากับแอปพลิเคชันที่สร้างด้วย Cloudflare Workers ได้โดยตรง แค็ตตาล็อกโมเดลมีตัวเลือกสำหรับการสร้างข้อความ เอ็มเบดดิง การสร้างภาพ และงาน AI อื่น ๆ
ฟีเจอร์หลัก
การอนุมานที่ Edge: รันโมเดล AI ที่รองรับทั่วเครือข่ายระดับโลกของ Cloudflare ทำให้การอนุมานอยู่ใกล้กับแอปพลิเคชันและผู้ใช้มากขึ้น
การปรับใช้แบบ Serverless: ประมวลผลเวิร์กโหลด AI โดยไม่ต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ
โมเดล AI หลายประเภท: รองรับโมเดลสำหรับการสร้างข้อความ เอ็มเบดดิง และงานด้านภาพ
การผสานรวมกับ Workers: เชื่อมต่อการอนุมาน AI เข้ากับตรรกะของแอปพลิเคชันแบบ serverless
เหมาะสำหรับ
สร้างแอปพลิเคชัน AI แบบ serverless
เพิ่มฟีเจอร์ AI ให้เว็บไซต์ที่มีอยู่
สร้างแชตบอตบนเอดจ์
พัฒนาเครื่องมือขนาดเบาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
Mistral AI API
Mistral AI API ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงโมเดลภาษาที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างข้อความ การให้เหตุผล การเขียนโค้ด และงาน AI อื่นๆ โดยมีทั้งโมเดลใช้งานทั่วไปและโมเดลเฉพาะทางสำหรับภาระงานที่แตกต่างกัน นักพัฒนาสามารถผสานโมเดลเหล่านี้เข้ากับแอปพลิเคชันผ่านคำขอ API นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดล
ฟีเจอร์หลัก
พอร์ตโฟลิโอโมเดลที่หลากหลาย: มีโมเดลสำหรับงานภาษาทั่วไป การให้เหตุผล การเขียนโค้ด และภาระงานเฉพาะทาง
การเรียกใช้ฟังก์ชัน: ช่วยให้โมเดลโต้ตอบกับเครื่องมือและบริการภายนอกได้
เอาต์พุต JSON: รองรับการตอบกลับแบบมีโครงสร้างสำหรับเวิร์กโฟลว์ของแอปพลิเคชัน
เอ็มเบดดิง: มีเอ็มเบดดิงข้อความสำหรับงานค้นหา การเรียกค้น และการวัดความคล้ายคลึงเชิงความหมาย
ความสามารถของเอเจนต์: มี Agent API พร้อมเครื่องมือในตัว เช่น การค้นหาเว็บ การรันโค้ด และคลังเอกสาร เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ AI ที่มีความสามารถมากขึ้น
เหมาะสำหรับ
สร้างแอปพลิเคชันธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI
สร้างผู้ช่วยด้านการเขียนโค้ดและการให้เหตุผล
พัฒนาระบบการสร้างคำตอบโดยเสริมด้วยการเรียกค้นข้อมูล (RAG)
ทำให้การประมวลผลข้อความและเวิร์กโฟลว์เนื้อหาเป็นอัตโนมัติ
NVIDIA API Catalog และ NIM
NVIDIA API Catalog และ NIM มีสองวิธีในการเข้าถึงบริการอนุมาน AI ที่ปรับให้เหมาะกับ NVIDIA นักพัฒนาสามารถใช้เอนด์พอยต์โมเดลแบบโฮสต์ใน API Catalog เพื่อสร้างต้นแบบแอปพลิเคชัน หรือดาวน์โหลดคอนเทนเนอร์ NIM เพื่อติดตั้งโมเดลที่รองรับบนโครงสร้างพื้นฐาน GPU ของตนเอง รวมถึงสภาพแวดล้อมคลาวด์และศูนย์ข้อมูล
ค่าไลเซนส์ซอฟต์แวร์และค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลแยกจากกัน ข้อเสนอ NIM ในปัจจุบันประกอบด้วย NIM และ NIM Certified Feature Branch ซึ่งไม่มีค่าใช้จ่ายด้านซอฟต์แวร์ภายใต้เงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง
ฟีเจอร์หลัก
การอนุมานที่ปรับให้เหมาะสม: ใช้ซอฟต์แวร์และเทคโนโลยี GPU ของ NVIDIA เพื่อปรับประสิทธิภาพการอนุมานบนฮาร์ดแวร์ที่รองรับ
คอนเทนเนอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า: มีไมโครเซอร์วิสสำหรับการอนุมานที่กำหนดค่าไว้แล้วสำหรับโมเดล AI ที่รองรับ
API ที่เป็นมาตรฐาน: มีอินเทอร์เฟซ API ที่สอดคล้องกันสำหรับผสานโมเดลที่ปรับใช้แล้วเข้ากับแอปพลิเคชัน
การปรับใช้ที่ยืดหยุ่น: รองรับการปรับใช้บนคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล และเวิร์กสเตชัน
เหมาะสำหรับ
ปรับใช้โมเดล AI บนโครงสร้างพื้นฐาน GPU
สร้างแอปพลิเคชัน AI สำหรับองค์กร
ใช้งานบริการอนุมาน AI แบบส่วนตัว
การผสาน generative AI เข้ากับระบบที่มีอยู่
Cohere API
Cohere API มุ่งเน้นโมเดลภาษาและเครื่องมือที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กร โดยมีความสามารถด้านการสร้างข้อความ การค้นหาเชิงความหมาย เอ็มเบดดิ้ง และการจัดอันดับซ้ำ ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างระบบค้นหาระดับองค์กรและระบบการสร้างคำตอบโดยเสริมการค้นคืนข้อมูล (RAG) ซึ่งดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลธุรกิจขนาดใหญ่ได้ Cohere มีคีย์สำหรับการประเมินใช้งานฟรี โดยกำหนดเพดานการใช้งานรายเดือนและขีดจำกัดอัตราการใช้งานที่แตกต่างกันตาม endpoint
ฟีเจอร์หลัก
โมเดล Command: รองรับการสร้างข้อความ การให้เหตุผล และงานด้านภาษาที่มุ่งเน้นธุรกิจ
โมเดล Embed: แปลงข้อความและอินพุตรูปภาพที่รองรับเป็นเวกเตอร์สำหรับการค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับโมเดลที่เลือก
โมเดล Rerank: ปรับปรุงผลการค้นหาด้วยการจัดอันดับเอกสารตามความเกี่ยวข้อง
การรองรับ RAG: ช่วยเชื่อมต่อโมเดลภาษากับแหล่งความรู้ภายนอก
เหมาะสำหรับ
การสร้างแอปพลิเคชันค้นหาระดับองค์กร
การสร้างระบบการสร้างคำตอบโดยเสริมการค้นคืนข้อมูล
การพัฒนาเครื่องมือจัดการความรู้
การปรับปรุงการค้นหาเอกสารและการค้นคืนข้อมูล
Together AI API
Together AI ให้บริการ API สำหรับเข้าถึงโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สและแบบ open-weight หลากหลายรุ่น นักพัฒนาสามารถใช้แพลตฟอร์มนี้สำหรับการสร้างข้อความ การสร้างภาพ เอ็มเบดดิ้ง และงานอนุมานอื่น ๆ อีกทั้งยังมีเครื่องมือสำหรับการปรับจูนและปรับใช้โมเดล จึงเป็นตัวเลือกที่ยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการควบคุมการเลือกโมเดล AI ได้มากขึ้น
ฟีเจอร์หลัก
แค็ตตาล็อกโมเดล open-weight ที่ครอบคลุม: ให้เข้าถึงโมเดล open-weight หลากหลายสำหรับการใช้งาน AI ประเภทต่าง ๆ
การอนุมานที่รวดเร็ว: มีโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการรันโมเดล AI
การปรับจูน: ช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งโมเดลที่รองรับสำหรับงานเฉพาะด้านได้
endpoint เฉพาะ: มีตัวเลือกการปรับใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่มีความต้องการด้านประสิทธิภาพเฉพาะ
เหมาะสำหรับ
การทดลองใช้ LLM แบบโอเพนซอร์ส
การปรับจูนโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ
การสร้างแชตบอต AI แบบกำหนดเอง
การปรับใช้บริการ generative AI ที่ปรับขนาดได้
Novita AI
Novita AI เป็นแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ให้บริการ API สำหรับเข้าถึงโมเดลภาษาและโมเดล generative AI หลากหลายรุ่น นักพัฒนาสามารถผสานความสามารถของ LLM เข้ากับแอปพลิเคชันผ่านบริการ API ที่โฮสต์ไว้ โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการอนุมานด้วยตนเอง นอกเหนือจากการเข้าถึงโมเดลภาษาแล้ว แพลตฟอร์มนี้ยังมี API สำหรับการสร้างภาพและวิดีโอ รองรับแอปพลิเคชันที่ผสาน AI แบบข้อความเข้ากับการสร้างเนื้อหาภาพ
ฟีเจอร์หลัก
การเข้าถึงโมเดล LLM: ให้การเข้าถึง API ของโมเดลภาษาหลายรุ่นสำหรับการสร้างข้อความ การใช้เหตุผล และงานด้านภาษาอื่น ๆ
API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI: รองรับอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้เพื่อผสานโมเดลที่รองรับเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่
โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการอนุมานแบบโฮสต์: ให้บริการการอนุมานโมเดลแบบมีการจัดการ จึงไม่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานสำหรับให้บริการโมเดลด้วยตนเอง
API สำหรับ generative AI เพิ่มเติม: มีโมเดลสร้างภาพและวิดีโอควบคู่กับบริการ LLM
เหมาะสำหรับ
สร้างแชตบอต AI และผู้ช่วยสนทนา
พัฒนาผู้ช่วยเขียนโค้ดและเครื่องมืออื่น ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM
ผสานโมเดลภาษาเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่
สร้างแพลตฟอร์ม AI ที่รวมการสร้างข้อความ ภาพ และวิดีโอ
ควรใช้ LLM API ใด
เริ่มจากเลือกโมเดลการเข้าถึงที่เหมาะกับงบประมาณของคุณ หากต้องการสร้างต้นแบบโดยไม่ต้องซื้อเครดิตล่วงหน้า ให้เปรียบเทียบโมเดล Gemini ที่เข้าเกณฑ์ แผนฟรีของ Groq รุ่นฟรีของ OpenRouter และโควต้ารายวันของ Cloudflare คีย์สำหรับการประเมินของ Cohere และแค็ตตาล็อกแบบโฮสต์ของ NVIDIA มีประโยชน์สำหรับการทดสอบภายใต้เงื่อนไขการประเมินหรือการสร้างต้นแบบของแต่ละบริการ Kimi, Mistral และ Together ต้องใช้ API แบบชำระเงิน ส่วนโปรโมชันการแนะนำต่อของ Novita สิ้นสุดลงแล้ว จากนั้นให้เปรียบเทียบตัวเลือกเหล่านี้กับงานของคุณเองโดยใช้ปัจจัยด้านล่าง
ความสามารถของโมเดล: เลือก API ที่มีความสามารถตามที่แอปพลิเคชันต้องการ เช่น การใช้เหตุผล การเขียนโค้ด การสร้างข้อความ หรือการประมวลผลหลายรูปแบบ
ขีดจำกัดการใช้งานฟรี: ตรวจสอบจำนวนคำขอฟรี โควตา token ขีดจำกัดอัตราการใช้งาน และเครดิตฟรีมีวันหมดอายุหรือไม่
ความเข้ากันได้ของ API: มองหาเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และการรองรับ SDK เพื่อให้ผสานเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น
ความเร็วในการตอบสนอง: พิจารณาความเร็วในการอนุมานและเวลาแฝง โดยเฉพาะเมื่อสร้างแชตบอตแบบเรียลไทม์หรือแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบ
หน้าต่างบริบท: ตรวจสอบขีดจำกัด token สูงสุดของข้อมูลเข้าและผลลัพธ์ หากแอปพลิเคชันจัดการเอกสารยาวหรือการสนทนาที่ซับซ้อน
เอกสารประกอบและการสนับสนุนสำหรับนักพัฒนา: เลือกผู้ให้บริการที่มีเอกสาร API ชัดเจน ตัวอย่างโค้ด SDK และแหล่งข้อมูลสำหรับแก้ไขปัญหา
ความสามารถในการขยายและต้นทุนรวม: ประเมินการใช้งานข้อมูลเข้า ผลลัพธ์ และการใช้เหตุผล ค่าธรรมเนียมแคช เครื่องมือแบบชำระเงิน ค่าบริการแพลตฟอร์ม และยอดซื้อขั้นต่ำ (หากมี) สำหรับ NIM ที่โฮสต์ด้วยตนเอง ให้รวมต้นทุน GPU และการดำเนินงานด้วย เปรียบเทียบภาระงานทั้งหมด แทนที่จะดูเฉพาะอัตรา token ต่ำสุดที่ผู้ให้บริการรายหนึ่งโฆษณา
สรุป
API ที่เหมาะสมช่วยให้การพัฒนา AI ง่ายขึ้น ยืดหยุ่นขึ้น และประหยัดขึ้น ด้วย LLM API สำหรับนักพัฒนาที่มีทั้งแบบฟรีและชำระเงินมากมาย คุณจึงมีตัวเลือกมากพอสำหรับทดลองและสร้างสิ่งที่มีประโยชน์ เริ่มจากฟีเจอร์ที่สำคัญที่สุดต่อโปรเจ็กต์ของคุณ แล้วทดสอบโมเดลต่าง ๆ ก่อนตัดสินใจ คุณยังสามารถลองใช้ Kimi API เพื่อสำรวจความสามารถด้านการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดได้
