为什么要做这次横评
2026年的AI API市场变化太大了。去年还免费的额度今年砍了，去年收费的平台今年反而送起了免费token。独立开发者、学生、创业团队，这些群体最关心的就是：到底能不能零成本把AI产品做出来？
我选了6个目前提供免费额度的平台，用同一个prompt跑了50次测试，记录响应时间、成功率、输出质量。不是看官方文档抄数据，是实打实跑出来的结果。
测试方法说明
先交代一下测试条件，免得有人说我不公平：
- 测试Prompt：一段200字的中文简历，要求AI优化并给出建议
- 每个平台跑50次请求，取中位数
- 测试时间：2026年5月底，工作日上午10点
- 测试地点：国内服务器（北京联通）+ 海外VPS（东京AWS）
- 所有平台均使用免费层，未绑定信用卡
六大平台逐一实测
1. GitHub Models
GitHub Models是微软把一堆大模型搬到了GitHub Marketplace上，开发者可以直接用GitHub Token调用。这个平台2025年上线后一直在迭代，到2026年已经支持了不少主流模型。
免费额度：每月5000次请求，每天上限200次。支持GPT-4o-mini、Llama 3.3 70B、Mistral Large、Phi-4等模型。
速率限制：每分钟10次请求，每次最多4096 tokens输出。
实测体验：响应速度中规中矩，GPT-4o-mini平均2.1秒返回结果。Llama 3.3 70B稍慢，3.4秒。优点是接入简单，有GitHub账号就能用，不需要额外注册。缺点是模型选择不算多，而且没有embedding模型。
隐藏限制：需要GitHub账号且通过验证；部分模型在某些地区访问不稳定；超出免费额度后不会自动扣费，直接报错。
2. Groq Cloud
Groq以推理速度著称，他们的LPU（语言处理单元）芯片确实快得离谱。免费层给的额度也相当大方。
免费额度：每天14400 tokens限制（按输入+输出计算），支持Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B、Mixtral 8x7B、Gemma 2 9B等开源模型。
速率限制：每分钟30次请求，每秒5次。
实测体验：速度是真的快。Llama 3.3 70B平均0.8秒返回，8B模型更快，0.3秒就出结果。50次测试全部成功，零失败率。输出质量方面，70B模型处理中文简历优化完全够用，逻辑清晰、建议具体。
隐藏限制：每天的token额度看着多，但如果你用70B模型跑长文本，大概30-40次请求就耗完了。不支持OpenAI系列的闭源模型。国内直连偶尔会超时，建议走海外VPS。
3. Google AI Studio
Google家的免费额度一直是最慷慨的，Gemini系列模型的免费层几乎可以当主力用。
免费额度：Gemini 2.5 Flash每天1500次请求（每次限制输出8192 tokens）；Gemini 2.5 Pro每天50次请求。还有免费的embedding和图片生成额度。
速率限制：Flash每分钟15次，Pro每分钟2次。
实测体验：Gemini 2.5 Flash平均1.5秒返回，速度不错。中文理解能力很强，简历优化建议很到位，甚至会根据不同行业给出差异化建议。Pro版本更慢一些，2.8秒，但输出质量明显更高。
隐藏限制：需要Google账号，部分地区需要科学上网；免费层的数据可能被用于模型训练（虽然Google说可以关闭）；Pro版本每天50次真的不够用，做产品只能当辅助。
4. Cerebras
Cerebras做的是AI推理芯片，他们的Cloud平台主打一个"快"字。免费层虽然模型不多，但速度体验确实震撼。
免费额度：每天10000次请求，支持Llama 3.3 70B和Llama 3.1 8B。
速率限制：每分钟30次请求。
实测体验：速度炸裂。70B模型平均0.6秒返回，是我测试中最快的。8B模型0.2秒，几乎感觉不到延迟。50次测试全部成功。不过输出质量和其他平台的同模型差不多，毕竟模型一样，只是推理速度快。
隐藏限制：只支持两个模型，选择面太窄；平台还比较新，文档和SDK不够完善；注册需要海外手机号验证。
5. Agnes AI
Agnes AI是一个相对小众但很良心的平台，主打多模型聚合调用，免费层支持不少闭源模型。
免费额度：注册送10000 tokens，每天签到再送2000 tokens。支持GPT-4o-mini、Claude 3.5 Haiku、Gemini Flash、DeepSeek V3等模型。
速率限制：每分钟5次请求。
实测体验：最大的优势是能免费调用多个闭源模型。GPT-4o-mini平均2.3秒，Claude 3.5 Haiku平均1.8秒。输出质量方面，Claude Haiku在中文写作优化上表现最好，建议更具体、更有针对性。
隐藏限制：速率限制比较严，每分钟5次很容易触发；签到送token的机制意味着你不能稳定依赖它做产品；平台规模小，稳定性有待观察。
6. Cloudflare Workers AI
Cloudflare把AI推理集成到了边缘计算网络里，免费层可以直接在Workers里调用模型，部署起来极其方便。
免费额度：每天10000次神经元运算（Neurons），支持Llama 3.1 8B、Mistral 7B、BGE embedding等模型。
速率限制：每分钟50次请求。
实测体验：部署体验是最好的，几行代码就能在Cloudflare Workers里跑AI推理。响应速度也不错，平均1.2秒。但模型都是小参数的，8B模型处理简单任务还行，复杂任务质量明显不如70B模型。
隐藏限制："神经元运算"的计费方式比较绕，不同模型消耗不同；只支持小模型，复杂任务效果一般；免费层不能用于商业用途。
六大平台核心数据对比
| 平台 | 免费额度 | 速率限制 | 平均响应 | 成功率 | 模型丰富度 |
|---|---|---|---|---|---|
| GitHub Models | 5000次/月 | 10次/分 | 2.1s | 98% | 中等 |
| Groq Cloud | 14400 tokens/天 | 30次/分 | 0.8s | 100% | 中等 |
| Google AI Studio | 1500次/天(Flash) | 15次/分 | 1.5s | 99% | 丰富 |
| Cerebras | 10000次/天 | 30次/分 | 0.6s | 100% | 较少 |
| Agnes AI | 10000+2000/天 | 5次/分 | 2.0s | 96% | 丰富 |
| Cloudflare Workers AI | 10000 neurons/天 | 50次/分 | 1.2s | 99% | 较少 |
那些"免费"的隐藏坑
测完之后，我发现免费API的水比想象中深。这几个坑你必须知道：
1. 信用卡绑定问题
有些平台注册时不需要信用卡，但用到一定量就要求绑定。GitHub Models和Google AI Studio目前不需要，这点比较友好。Cerebras注册需要海外手机号，对国内开发者不太方便。
2. 地域限制
国内直连的话，Google AI Studio和Cerebras基本无法访问。Groq偶尔超时。GitHub Models和Cloudflare在国内相对稳定。Agnes AI有亚洲节点，延迟尚可。
3. 用量上限的真相
官方说的"免费额度"和实际能用的量往往有差距。比如Groq的14400 tokens/天，用70B模型跑长文本，实际大概只能跑30多次。Google的1500次/天看着多，但Pro版本只有50次，Flash版本输出限制8192 tokens，长文本直接截断。
4. 数据隐私
免费层的数据处理政策各不相同。Google AI Studio免费层的数据默认可能用于模型训练。GitHub Models的数据政策相对透明。其他平台建议仔细阅读隐私条款，特别是如果你在处理用户敏感数据。
不同场景的推荐方案
根据我的实测经验，给不同需求的开发者一些具体建议：
场景一：个人项目原型验证
推荐 Google AI Studio (Gemini 2.5 Flash)。每天1500次免费请求，中文能力强，API兼容OpenAI格式，接入成本几乎为零。我那个朋友的简历优化工具最后就是用这个跑起来的，一分钱没花。
场景二：需要极致速度的实时应用
推荐 Groq Cloud 或 Cerebras。0.6-0.8秒的响应速度在实时对话场景里体验差距非常明显。不过要注意token消耗，适合短文本高频调用的场景。
场景三：想对比多个模型效果
推荐 Agnes AI。一个平台就能调GPT、Claude、Gemini、DeepSeek，省去了到处注册账号的麻烦。虽然速率限制严了点，但做A/B测试足够了。
场景四：边缘部署+AI推理
推荐 Cloudflare Workers AI。如果你已经在用Cloudflare，直接在Workers里调用AI模型，不需要额外部署服务器，全球边缘节点延迟极低。
场景五：已有GitHub生态的开发者
推荐 GitHub Models。如果你在用GitHub Actions或Copilot，直接用GitHub Token调用模型，零额外配置。适合CI/CD中集成AI检查。
我的免费组合方案
实际开发中，我建议不要把鸡蛋放在一个篮子里。我的做法是：
- 主力用 Google AI Studio 的Gemini Flash处理大部分请求
- 速度敏感的接口走 Groq 的Llama 70B
- 需要对比模型效果时用 Agnes AI
- 写一个简单的路由层，根据请求类型自动分发
这样组合下来，日均处理几百个请求完全没问题，而且全部免费。
什么时候该考虑付费
免费API能帮你从0到1验证想法，但从1到100就需要付费了。几个信号告诉你该考虑付费方案：
- 日请求量稳定超过免费额度的50%（意味着很快会不够用）
- 用户开始抱怨响应慢或不稳定
- 需要更大参数的模型（如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet）
- 需要SLA保障和优先技术支持
付费方案的选择就多了，从官方直连到聚合中转，价格和服务各不相同。建议到 TokenNexus 上对比一下各平台的价格和评价，找到性价比最高的方案。
说白了，免费API就是给你试错用的。别指望靠免费额度撑起一个正式产品，但它足够帮你验证想法、跑通流程、拿到第一批用户反馈。等产品有了收入，再考虑升级到付费方案也不迟。