Где взять бесплатный API для ИИ: полезный GitHub-репозиторий и список реально работающих сервисов
Когда начинаешь делать Telegram-бота, AI-агента, RAG-систему, генератор контента или просто свой первый MVP, довольно быстро возникает вопрос:
где взять API языковой модели и не начать платить ещё до того, как проект вообще заработал?
OpenAI, Anthropic и другие известные провайдеры обычно требуют пополнить баланс. Но существуют официальные бесплатные тарифы, экспериментальные квоты и API-кредиты, которых вполне хватает для личных проектов, разработки и первых пользователей.
Главное — не путать официальный бесплатный тариф с украденными ключами, сомнительными прокси и reverse-engineered API.
Недавно я нашёл полезный GitHub-репозиторий:
Он называется Free LLM API Resources и собирает в одном месте сервисы, предоставляющие бесплатный доступ к LLM через API.
Что это за репозиторий
Сразу важный момент: репозиторий не раздаёт API-ключи и сам не является провайдером ИИ.
Это регулярно обновляемый каталог, где указаны:
— официальные LLM-провайдеры;
— доступные бесплатные модели;
— лимиты запросов и токенов;
— необходимость регистрации или подтверждения телефона;
— временные стартовые кредиты;
— ограничения бесплатных тарифов.
Авторы специально не добавляют сервисы, которые взламывают интерфейсы ChatGPT, Claude или других чат-ботов.
То есть это не очередной список «бесплатных ключей GPT-5 без регистрации», а нормальная отправная точка для разработчика.
Чем этот репозиторий может быть полезен
1. Можно быстро подобрать API для MVP
Вместо того чтобы отдельно изучать Groq, Cerebras, Cloudflare, Gemini, Mistral и ещё десяток платформ, можно сначала посмотреть общую таблицу и выбрать несколько подходящих вариантов.
2. Можно собрать систему с резервными моделями
Например:
Groq → Cerebras → Cloudflare → OpenRouter
Если один сервис исчерпал лимит или временно недоступен, запрос уходит следующему провайдеру.
Такой подход полезнее, чем строить весь проект вокруг одного бесплатного API.
3. Можно тестировать разные модели без больших затрат
Одна модель лучше пишет код, другая работает с PDF, третья быстрее отвечает, четвёртая лучше подходит для классификации.
Бесплатные квоты позволяют сравнить их на своих задачах до перехода на оплату.
4. Можно снизить стоимость ранней разработки
Для личного помощника, небольшого Telegram-бота или внутренней автоматизации бесплатных лимитов иногда хватает полностью.
Для коммерческого MVP они позволяют хотя бы не платить за каждый тестовый запрос во время разработки.
Но есть важный нюанс
Бесплатный API не означает бесплатный безлимитный production.
Обычно присутствует хотя бы одно ограничение:
— лимит запросов в минуту или сутки;
— ограничение токенов;
— отсутствие SLA;
— временное отключение популярных моделей;
— использование данных для улучшения сервиса;
— запрет коммерческого применения;
— необходимость перейти на платный тариф после роста нагрузки.
Поэтому бесплатные API подходят для:
— личных проектов;
— прототипов;
— MVP;
— тестирования гипотез;
— разработки и отладки;
— небольших внутренних инструментов.
Но серьёзный коммерческий сервис лучше сразу проектировать так, чтобы можно было подключить платный fallback.
Какие бесплатные AI API стоит посмотреть
1. Cloudflare Workers AI
Документация:
Каталог моделей:
Цены и бесплатная квота:
Комментарий
Cloudflare Workers AI хорошо подходит тем, кто уже использует Cloudflare Workers.
На бесплатном тарифе предоставляется ежедневная квота, измеряемая в neurons. Через API доступны текстовые, vision-, embedding-, speech-to-text- и другие модели.
Плюсы:
— удобная интеграция с Cloudflare Workers;
— бесплатная ежедневная квота;
— можно держать API-ключи на серверной стороне;
— есть модели для разных задач;
— хорошо подходит для Telegram-ботов и автоматизаций.
Минус: крупные модели и длинные ответы расходуют квоту заметно быстрее.
Вердикт: один из лучших вариантов для личного проекта и небольшого MVP.
2. GroqCloud
Консоль:
Получение ключа:
Документация:
Лимиты:
Комментарий
Главное преимущество Groq — очень высокая скорость генерации.
Сервис предоставляет OpenAI-совместимый API:
Это значит, что многие приложения, рассчитанные на OpenAI API, можно переключить на Groq с минимальными изменениями.
Плюсы:
— высокая скорость;
— нормальные бесплатные лимиты;
— поддержка открытых моделей;
— есть Whisper для распознавания речи;
— простой OpenAI-совместимый интерфейс.
Минусы:
— бесплатные лимиты могут меняться;
— нет гарантий доступности уровня платного production;
— нельзя создавать несколько аккаунтов для обхода ограничений.
Вердикт: отличный основной API для чат-бота, агента или генератора текста.
3. Google Gemini API
Google AI Studio:
Получение ключа:
Документация:
Модели:
Цены:
Комментарий
Gemini особенно интересен мультимодальностью.
Через API можно обрабатывать:
— изображения;
— документы;
— PDF;
— аудио;
— видео;
— большие объёмы текста.
Для ряда моделей доступен бесплатный тариф.
Главный нюанс: на бесплатном уровне переданные данные могут использоваться для улучшения продуктов Google. Поэтому не стоит отправлять туда API-ключи, клиентские базы, пароли и коммерческие секреты.
Вердикт: один из лучших бесплатных вариантов для PDF, изображений и мультимодальных задач.
4. Cerebras Inference
Консоль:
Документация:
Лимиты:
Цены:
Комментарий
Cerebras предлагает очень быстрый inference и официальный бесплатный тариф.
OpenAI-совместимый API:
Плюсы:
— высокая скорость;
— бесплатная ежедневная квота;
— OpenAI-совместимый интерфейс;
— подходит для генерации текста и кода.
Минусы:
— список моделей может меняться;
— лимиты популярных моделей могут временно снижаться.
Вердикт: хороший резерв после Groq или даже основной API для некоторых задач.
5. Vercel AI Gateway
Главная:
Документация:
Каталог моделей:
Цены:
Комментарий
Vercel AI Gateway — это не отдельная модель, а единый шлюз к разным AI-провайдерам.
Он позволяет:
— использовать разные модели через один API;
— переключать провайдеров;
— настраивать fallback;
— контролировать расходы;
— подключать собственные ключи.
На бесплатном уровне Vercel предоставляет ежемесячные AI-кредиты.
OpenAI-совместимый endpoint:
Вердикт: удобный вариант для MVP, особенно если приложение уже развёрнуто на Vercel.
6. OpenRouter
Регистрация:
API-ключи:
Бесплатные модели:
Бесплатный роутер:
Документация:
Комментарий
OpenRouter даёт единый API к большому количеству моделей.
Для бесплатных вариантов используется суффикс:
:free
Также есть автоматический бесплатный роутер:
openrouter/free
API:
Плюсы:
— огромный каталог моделей;
— OpenAI-совместимый API;
— удобно быстро тестировать новые модели;
— можно настроить фильтры провайдеров.
Минусы:
— бесплатные модели могут исчезать;
— небольшой суточный лимит;
— качество и скорость зависят от выбранного backend;
— не лучший вариант для стабильного production.
Вердикт: отличный инструмент для экспериментов и fallback, но не основа серьёзного проекта.
7. Kilo Gateway
Документация:
Модели:
Лимиты:
Комментарий
Kilo Gateway предоставляет OpenAI-совместимый доступ к бесплатным моделям и роутерам.
Часть бесплатных моделей может работать даже без аккаунта.
API endpoint:
Главный недостаток: запросы к бесплатным моделям могут использоваться для обучения и улучшения моделей.
Вердикт: хороший резервный API для личных задач, но конфиденциальные данные отправлять не стоит.
8. Mistral AI
Консоль:
API-ключи:
Документация:
Модели:
Комментарий
У Mistral есть экспериментальный бесплатный уровень для разработчиков.
API:
Плюсы:
— качественные текстовые и кодовые модели;
— европейский провайдер;
— OpenAI-подобный формат API;
— есть embeddings и другие специализированные модели.
Минусы:
— может потребоваться подтверждение номера телефона;
— бесплатный тариф рассчитан прежде всего на эксперименты и прототипы.
Вердикт: хороший дополнительный провайдер для тестирования и MVP.
9. Cohere
Консоль:
API-ключи:
Документация:
Rerank API:
Embeddings:
Комментарий
Cohere интересен не только чат-моделями.
Его особенно полезно тестировать для:
— embeddings;
— семантического поиска;
— RAG;
— reranking результатов;
— многоязычных задач.
Но бесплатный trial-ключ предназначен для разработки и тестирования, а не для полноценного коммерческого production.
Вердикт: один из лучших вариантов для экспериментов с RAG.
10. Hugging Face Inference Providers
Регистрация:
API-токены:
Документация:
Каталог моделей:
Комментарий
Hugging Face удобен как единый каталог и интерфейс к большому количеству моделей.
Через него можно работать не только с LLM, но и с моделями для:
— изображений;
— аудио;
— embeddings;
— классификации;
— reranking;
— speech-to-text.
Однако собственная бесплатная квота очень маленькая. Главная ценность платформы — единый SDK и возможность подключать свои ключи других провайдеров.
Вердикт: полезный инструмент разработчика, но не источник большого бесплатного inference.
Какую связку я бы использовал для MVP
Для небольшого проекта я бы начал с такой схемы:
Основной API: Groq Резерв: Cerebras Документы и изображения: Gemini Серверная инфраструктура: Cloudflare Workers AI Единый платный fallback: Vercel AI Gateway Тестирование новых моделей: OpenRouter
При этом приложение должно само понимать, что делать, если один провайдер вернул ошибку или исчерпал лимит.
Что нельзя отправлять в бесплатные API
Даже если сервис официальный, в бесплатные endpoints лучше не передавать:
— пароли;
— API-ключи;
— паспортные данные;
— клиентские базы;
— медицинские документы без обезличивания;
— коммерческие секреты;
— приватные переписки пользователей;
— содержимое CRM без согласия клиентов.
Некоторые провайдеры используют данные бесплатного тарифа для улучшения моделей.
Чего стоит избегать
Я бы не использовал:
— опубликованные кем-то чужие API-ключи;
— reverse-engineered API ChatGPT или Claude;
— прокси, работающие через cookie браузера;
— сервисы, скрывающие настоящего upstream-провайдера;
— схемы с массовой регистрацией аккаунтов для обхода лимитов;
— репозитории с обещаниями «GPT бесплатно и без ограничений».
Бесплатный официальный тариф — это нормальный инструмент.
Украденный или публично опубликованный ключ — это риск блокировки, утечки данных и чужих списаний.
Итог
Репозиторий:
действительно полезен как отправная точка для поиска бесплатных LLM API.
Он помогает:
— быстро сравнить провайдеров;
— увидеть актуальные лимиты;
— найти бесплатные модели;
— собрать систему с fallback;
— сократить стоимость разработки MVP.
Но воспринимать бесплатные API как вечную и гарантированную инфраструктуру не стоит.
Для личного проекта бесплатного тарифа может хватить полностью. Для MVP — хватит на разработку и первых пользователей. Для полноценного коммерческого сервиса всё равно нужен хотя бы один платный резервный провайдер и ограничение расходов.
Самая разумная стратегия — использовать несколько официальных бесплатных API, кешировать повторяющиеся ответы и автоматически переключаться между провайдерами при достижении лимита.
