盘点9家免费且靠谱的AI大模型API，统一封装，任性调用！

现在做大模型，还有靠谱且免费的 API 接口吗?

靠谱的不免费，免费的不靠谱，鱼和熊掌不可兼得？

非也！

对于简单的指令而言，绝大部分免费 LLM 还是能打的，本文就给大家盘点：猴哥亲测好用的免费的 API 接口！同时，也可以结合 智能代码审查助手 或 综合代码审查 提升开发过程中对代码质量的把控。

1. 免费 LLM API 汇总（持续更新中）

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• RPM：每分钟处理的请求数量；
• TPM：每分钟处理的Token数量；
• RPD：每天处理的请求数量；
• QPS：每秒内处理的请求数量；
• 并发数：系统同时处理的请求数量。

接下来，我们一起梳理下各家的 API 调用示例代码，以及如何把它们接入 OneAPI，方便集成到兼容 OpenAI 格式的应用中! 同时结合 Git操作生成器 和 GitHub问题智能创建助手，可以进一步提升团队协作效率。

关于如何使用 OneAPI，可以围观教程：OneAPI-接口管理和分发神器。

2. 讯飞星火大模型

调用示例代码见：拒绝Token焦虑，盘点可白嫖的6款LLM大语言模型API

当然，更简洁的方式是：接入 OneAPI!

添加一个新的渠道，类型选择 [讯飞星火](https://www.explinks.com/provider/uid2024041969341b11c440) 认知，模型处手动填入spark-lite。

3. 百度千帆大模型

首先，到千帆平台上开通免费的模型：https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/onlineService

然后，到应用接入中创建应用，获取API Key、Secret Key

最后，调用示例代码：

import requests

import json



API_KEY = "xxx"

SECRET_KEY = "xxx"

def get_access_token():

    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"

    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY}

    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))



url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie_speed?access_token=" + get_access_token()

payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user","content": "你好"}]})

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

当然，更简洁的方式是：接入 OneAPI!

添加一个新的渠道，类型选择 [百度文心千帆](https://www.explinks.com/api/scd202405307073131b0f82)，模型处只保留你开通的免费模型。同时，如果想快速上手示例代码和学习技巧，可结合 制定高效学习策略。

4. 腾讯混元大模型

腾讯云的产品，接入地址：https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/start

新用户首先要开通，然后点击创建密钥，到新页面，新建密钥。

首次记得保存！后续不支持查询！

混元大模型 的调用接口，鉴权非常麻烦，最好安装它的 SDK 进行使用。结合 撰写指南，可以让开发者快速理解使用方法。

当然，更简洁的方式是：接入 OneAPI!

添加一个新的渠道，类型选择 腾讯混元，模型处需要手动填入hunyuan-lite。

在下面的密钥处填入你的：APPID|SecretId|SecretKey。

5. Google Gemini

Google Gemini 集成在 Google AI Studio中。

首先需要创建一个项目，然后获取 API 密钥。

API 密钥获取地址：https://aistudio.google.com/app/apikey

在 API 价格文档中，可以看到各个模型的限速详情：https://ai.google.dev/pricing

调用示例代码：

import requests

import json



url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent"

api_key = "xxx"

headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {"contents": [{"parts": [{"text": "Explain how AI works"}]}]}

response = requests.post(f"{url}?key={api_key}", headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.json())

如果是国内 IP，是调不通的，会报下面的错误：

{'error': {'code': 400, 'message': 'User location is not supported for the API use.', 'status': 'FAILED_PRECONDITION'}}

因此，请自行备好梯子，或在代码中加上海外 IP 的代理！

当然，更简洁的方式是：接入 OneAPI!

添加一个新的渠道，类型选择 [Google Gemini](https://www.explinks.com/api/ai_gemini_brand)，模型处只保留你开通的免费模型。

6. All in One

如果你还在因适配各种 LLM 接口而苦恼，强烈推荐使用 OneAPI 管理自己的各种 LLM API！同时可以借助 自动化入职流程设计 和 远程员工入职流程 来管理团队新员工的接入流程，或者用 作业答案生成 作为教育场景的辅助工具。

关于如何使用 OneAPI，可以围观之前的教程：OneAPI-接口管理和分发神器

写在最后

本文盘点了几款免费又好用的 LLM API，并接入了 OneAPI 统一管理！

你要问目前这些免费的 API 中，哪个更能打？

答：Google 家的 gemini-pro-1.5 指令遵循最佳，没有之一！

文章转自微信公众号@猴哥的AI知识库

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