Как получить мощный ИИ бесплатно: подборка API, которые не просят денег

Я гоняю LLM каждый день — в наноботах, в редакторе кода, в собственных скриптах. И знаю, как быстро счётчик платного API превращается в статью расходов. Хорошая новость: значительную часть этой нагрузки можно снять бесплатно. Не «триал на 14 дней», а именно постоянно бесплатные уровни, которые провайдеры держат открытыми — Google, Groq, Cerebras, Mistral, NVIDIA и ещё десяток.

Я собрал и протестировал этот арсенал. Ниже — что реально работает, для чего каждый инструмент лучше, как подключить за пять минут и где спрятаны подводные камни. Сразу оговорюсь: точные лимиты и модели я беру из живого источника (о нём ниже), а совместимость и гео — из собственной практики.

Что это за список

Есть один репозиторий на GitHub, который стал стандартом де-факто по этой теме: free-llm-api-resources — почти 26 тысяч звёзд, 2.7 тысячи форков, и главное — он автообновляется. Это агрегатор бесплатных LLM inference API с точными лимитами: сколько запросов в минуту, в день, сколько токенов. Отдельно вынесены именно бесплатные провайдеры — не те, что дают стартовый кредит и потом выставляют счёт.

Я вытащил из него топ, который имеет смысл для реальной работы, и добавил свои пометки по практике.

ТОП-провайдеры с практикой

⚡ Groq — когда важна скорость

Groq работает на собственном железе (LPU) и выдаёт инференс молниеносно. Модели — Llama 3.1 8B, Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Qwen, плюс Whisper для распознавания речи. Лимит щедрый: например, Llama 3.1 8B — 14 400 запросов в день. Этого может хватить целой ферме ботов на лёгких задачах. Ограничение — скромный tok/min, так что длинные простыни хуже, чем короткие быстрые ответы. Совместим с OpenAI SDK. Нужен ключ.

Для чего беруОтзывчивые диалоги, где пользователь ждёт ответа здесь и сейчас.

⚡ Cerebras — самый быстрый на рынке

Ещё быстрее Groq. Даёт GPT-OSS-120B и Llama 3.1 8B. Лимиты: 30 запросов/мин, 14 400 в день, 60k токенов/мин. Совместим с OpenAI SDK. Местами есть waitlist. Если нужна максимальная отзывчивость на крупной модели — это он.

Для чего беруБыстрые ответы там, где 8B мало, а ждать нельзя.

⭐ Google AI Studio — лучшее качество бесплатно

Gemini Flash (3.5 / 3 / 2.5) плюс Flash-Lite и линейка Gemma. Качество — верхняя полка среди бесплатного. Есть OpenAI-совместимый endpoint (/openai/). Но душат по объёму: Gemini 3.5 Flash — 5 запросов/мин и всего 20 запросов в день на ключ. То есть это не «основной поток», а «когда реально нужна голова получше».

Важный нюанс: вне UK/Швейцарии/ЕЭЗ/ЕС ваши данные идут на обучение. Для публичных и внутренних задач — норм, для чувствительных клиентских — нет.

⭐ Mistral (La Plateforme) — самый жирный лимит

Вот это интересно: 1 миллиард токенов в месяц бесплатно. Плюс 1 запрос/сек и 500k токенов/мин. Все модели Mistral, open и proprietary. OpenAI-совместимо. Это реальная альтернатива платному API для основного объёма.

Подвох: обязательное согласие на обучение на ваших данных и верификация по телефону. То есть опять — для чувствительного контента не подходит, для массового потока — отличный вариант.

NVIDIA NIM — широкий выбор open-моделей

Много открытых моделей, 40 запросов/мин, OpenAI-совместимо. Нужна верификация по телефону, есть ограничения по контексту. Хороший запасной аэродром.

Ещё из списка — по ситуации

• OpenRouter (free-модели) — Llama 3.3 70B, Hermes 3 405B, DeepSeek и др. 20 запросов/мин, но всего 50 в день на общую квоту (до 1000/день после пополнения на $10). Если вы уже там — переключение части нагрузки на free-модели сразу снижает расход.
• Cloudflare Workers AI — Gemma, Llama, Mistral, Qwen; 10 000 «нейронов» в день (своя абстрактная единица, не токены). Логично, если вы уже на Cloudflare.
• Cohere — Command A, Aya; 1000 запросов в месяц, но свой SDK, не OpenAI.
• Mistral Codestral — заточен под код, 2000 запросов/день. Честно предупреждают: «бесплатно пока», потом переведут в подписку.
• GitHub Models, HuggingFace Inference, Scaleway, Alibaba Qwen — есть, но либо жёсткие лимиты, либо по сути щедрый триал.

Как подключить за пять минут

Почти все перечисленные (кроме Cohere) — совместимы с OpenAI SDK. Это значит: код не трогаете вообще. Меняете два поля — адрес и ключ.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.groq.com/openai/v1",   # endpoint провайдера
    api_key="ВАШ_КЛЮЧ",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-versatile",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

В Cursor и Claude Code — то же самое: в настройках подставляете свой base URL и ключ, и редактор начинает ходить в бесплатный endpoint. Всё, работаете.

Подводные камни — читайте до интеграции

1. Лимиты — это стена. У Gemini — 20 запросов в день. У Cohere — 1000 в месяц. Один провайдер не потянет продакшн. Решение — маршрутизатор с фолбэком: основной поток на жирные лимиты (Mistral, Groq), качество/пики — на Gemini, а платный tier оставить только на то, что реально требует топ-модель.
2. «Бесплатно пока». Codestral прямо обещают увести в подписку. Не стройте критичный сервис на одном таком уровне — держите запасной.
3. Данные идут на обучение. У большинства free-tier'ов (Google вне ЕС, Mistral — обязательно, ряд других) ваши запросы используются для обучения. Для публичных и внутренних задач — нормально. Для клиентских данных с чувствительной информацией — только платный tier или self-host. Это не мелочь, это вопрос доверия.
4. География. Список US-центричный, но на практике ключи Groq, Cerebras, Mistral и Google работают и из нашего региона. С Google за пределами ЕС — доступ есть, но помните про обучение на данных.

Вывод

Бесплатный ИИ сегодня — это не игрушка, а рабочий инструмент. Groq и Cerebras закрывают скорость, Gemini Flash — качество, Mistral — объём (миллиард токенов в месяц, вдумайтесь). Поставили правильный маршрутизатор — и платите только за то, что действительно того стоит.

Я держу этот список в закладках и сверяюсь перед каждой интеграцией — он живой, обновляется, модели и лимиты меняются. Ссылка: github.com/cheahjs/free-llm-api-resources.

Тестируйте, подключайте, экономьте. А сэкономленное вкладывайте туда, где ИИ реально приносит деньги.