6款免费AI大模型API全攻略与实战代码

在 AI 技术飞速发展的今天，高昂的开发成本和复杂的部署流程常常让许多开发者望而却步。然而，市场上出现的免费 AI API 为个人开发者和初创企业带来了新的希望。这些免费的接口不仅降低了开发门槛，还为创意的快速验证和原型开发提供了可能。今天，就让我们一起盘点那些值得尝试的免费 AI API，看看它们如何助力你的项目起飞。

GPT 系列：免费接口的宝藏

提到 AI，GPT 系列无疑是绕不开的话题。尽管 OpenAI 的官方 API 需要付费，但一些第三方平台提供了免费的 GPT 接口，虽然有调用次数限制，但对于小规模的测试和开发来说已经足够。

GPT_API_free：免费调用的便捷之选

GPT_API_free 是一个基于 OpenAI 模型的免费接口服务。它支持每天 100 次的请求，虽然只能使用 gpt-3.5-turbo 模型，但对于简单的对话生成、文本补全等任务来说已经绰绰有余。开发者可以通过 GitHub 账号授权获取免费的 API Key，并通过国内中转的代理 URL 进行调用，大大降低了延时。

代码示例：

import os

import requests

from openai import OpenAI



api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "your_api_key")

base_urls = ["https://api.chatanywhere.tech/v1", "https://api.chatanywhere.com.cn/v1"]

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_urls[0])



def get_model_list():

    url = base_urls[0] + "/models"

    headers = {

        'Authorization': f'Bearer {api_key}',

        'User-Agent': 'Apifox/1.0.0 (https://apifox.com)'

    }

    response = requests.request("GET", url, headers=headers)

    data = response.json()['data']

    models = [model['id'] for model in data]

    print(models)



def chat(model="gpt-3.5-turbo", messages=[], temperature=0.7):

    completion = client.chat.completions.create(

        model=model,

        messages=messages,

        temperature=temperature,

    )

    return completion.choices[0].message.content



if __name__ == '__main__':

    messages = [

        {'role': 'system', 'content': '你是百科全书'},

        {'role': 'user', 'content': '鲁迅和周树人的关系'},

    ]

    res = chat(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)

    print(res)

GPT4free：Python 一键调用

GPT4free 提供了更为便捷的 Python 调用方式，开发者可以直接通过 pip 安装相关库，并快速集成到自己的项目中。不过需要注意的是，该接口容易封 IP，因此在使用时需要谨慎。

代码示例：

from g4f.client import Client



client = Client()



def text_generation(model="gpt-3.5-turbo", messages=[], temperature=0.7):

    completion = client.chat.completions.create(

        model=model,

        messages=messages,

        temperature=temperature,

    )

    return completion.choices[0].message.content



if __name__ == '__main__':

    messages = [{'role': 'user', 'content': '你是谁'}]

    print(text_generation(messages=messages))

Coze：海外版的免费 GPT 调用

Coze 是一个海外版的免费 GPT 调用平台，它封装了对 GPT 的调用接口，每个注册用户有 100 次免费调用额度。虽然额度有限，但对于一些简单的国际项目来说，Coze 是一个不错的选择。

代码示例：

import requests

import json



url = "https://api.coze.com/open_api/v2/chat"

headers = {

    'Authorization': 'Bearer your_token',

    'Content-Type': 'application/json',

    'Accept': '*/*',

    'Host': 'api.coze.com',

    'Connection': 'keep-alive'

}



query = """

    你了解遥远的救世主这本书么，结合搜索结果来回答

"""



data = {

    "bot_id": "7370949251666477072",

    "user": "0",

    "conversation_id": "123",

    "query": query,

    "stream": False,

}



response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.text)

LLaMA3-70B：强大的免费模型

LLaMA3-70B 是由 NVIDIA 提供的一个强大的免费 AI 模型。它支持每天 1000 次的免费调用，这对于需要处理大量文本的开发者来说是一个巨大的福利。该模型的接口与 OpenAI API 类似，开发者可以轻松上手，快速实现复杂的文本生成任务。

代码示例：

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",

    api_key="your_api_key"

)



completion = client.chat.completions.create(

    model="meta/llama3-70b-instruct",

    messages=[{"role": "user", "content": "xxx"}],

    temperature=0.5,

    top_p=1,

    max_tokens=1024,

    stream=True

)

for chunk in completion:

    if chunk.choices[0].delta.content is not None:

        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

DeepSeek：新注册用户的免费试用

DeepSeek 为新注册用户提供了免费的 API 试用额度，有效期为一个月。它的接口设计与 OpenAI API 类似，开发者可以快速迁移和集成。DeepSeek 的模型在处理复杂问题时表现出色，适合需要高精度文本生成的项目。

Kimi：多场景支持的免费 AI API

Kimi 是由 Moonshot AI 提供的人工智能助手 API，新注册用户可以领取 15 元的 token 试用量。它支持多种速率限制方式，开发者可以根据自己的需求灵活选择。Kimi 提供了多种模型，包括适用于短文本、长文本和超长文本的模型，能够满足不同场景的需求。此外，Kimi 还支持文件内容抽取和存储功能，开发者可以将文件内容直接用于对话生成，大大提高了开发效率。

代码示例：

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    api_key="your_api_key",

    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",

)



completion = client.chat.completions.create(

    model="moonshot-v1-8k",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是 Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手。"},

        {"role": "user", "content": "你好，我叫李雷，1+1等于多少？"}

    ],

    temperature=0.3,

)

print(completion.choices[0].message.content)

ChatGLM：丰富的模型选择

ChatGLM 提供了多种模型选择，包括通用大模型、图像大模型和向量模型。新注册用户可以领取 18 元的 token 试用量。ChatGLM 的接口设计灵活，支持同步、异步和流式调用，开发者可以根据自己的需求选择合适的调用方式。此外，ChatGLM 还提供了丰富的功能，如系统提示、函数调用、检索和网页搜索等，能够满足复杂的应用场景。

代码示例：

from zhipuai import ZhipuAI



client = ZhipuAI(api_key="your_api_key")



response = client.chat.completions.create(

    model="glm-4",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是一个乐于解答各种问题的助手。"},

        {"role": "user", "content": "你好！你叫什么名字"}

    ],

    stream=False,

)

print(response.choices[0].message)

Spark：多样化的免费选择

Spark 提供了多种免费的 AI 模型选择，包括 Spark3.5 Max、Spark Pro 和 Spark Lite。其中，Spark3.5 Max 和 Spark Pro 分别提供 200 万 token 的免费额度，有效期为一年；Spark Lite 则完全免费。虽然 Spark 的接口与 OpenAI API 不完全相同，但开发者可以通过简单的封装实现兼容。

代码示例：

from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandler

from sparkai.core.messages import ChatMessage



SPARKAI_APP_ID = 'your_app_id'

SPARKAI_API_SECRET = 'your_api_secret'

SPARKAI_API_KEY = 'your_api_key'



model = 'spark lite'

if model == 'spark lite':

    SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat'

    SPARKAI_DOMAIN = 'general'

elif model == 'spark pro':

    SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v3.1/chat'

    SPARKAI_DOMAIN = 'generalv3'

elif model == 'spark max':

    SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v3.5/chat'

    SPARKAI_DOMAIN = 'generalv3.5'



spark = ChatSparkLLM(

    spark_api_url=SPARKAI_URL,

    spark_app_id=SPARKAI_APP_ID,

    spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,

    spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET,

    spark_llm_domain=SPARKAI_DOMAIN,

    streaming=False,

)



if __name__ == '__main__':

    messages = [ChatMessage(role="user", content='你好呀')]

    handler = ChunkPrintHandler()

    a = spark.generate([messages], callbacks=[handler])

    print(a.generations[0][0].text)

统一封装：一键切换不同模型

考虑到大部分免费 AI API 都提供了与 OpenAI API 兼容的接口，开发者可以将所有服务封装成一个统一的类。这样，通过一套代码就可以调用任意想用的模型，大大提高了开发效率。开发者可以根据自己的需求，灵活选择不同的模型和接口，实现快速开发和验证。

代码示例：

from openai import OpenAI



# 枚举所有可用的模型服务

model_dict = {

    'gpt-3.5-turbo': {

        'api_key': 'your_api_key',

        'base_url': 'https://api.chatanywhere.tech',

    },

    'gpt-4': {

        'api_key': 'your_api_key',

        'base_url': 'https://api.chatanywhere.tech',

    },

}



# 设置人设提示词，根据需要进行修改

prompt_dict = {

    'gpt-3.5-turbo': [

        {"role": "system", "content": "你是 gpt-3.5"},

    ],

    'gpt-4': [

        {"role": "system", "content": "你是 gpt-4"},

    ],

}



class LLM_API:

    def __init__(self, api_key, base_url, model):

        self.client = OpenAI(

            api_key=api_key,

            base_url=base_url,

        )

        self.model = model



    def __call__(self, messages, temperature=0.7):

        completion = self.client.chat.completions.create(

            model=self.model,

            messages=messages,

            temperature=temperature,

        )

        return completion.choices[-1].message.content



if __name__ == '__main__':

    model = 'gpt-3.5-turbo'

    llm = LLM_API(model_dict[model]['api_key'], model_dict[model]['base_url'], model)

    user_question = "你是谁"

    messages = prompt_dict[model] + [{"role": "user", "content": user_question}]

    print(llm(messages))

结语

免费 AI API 的出现，为开发者带来了前所未有的便利。它们不仅降低了开发成本，还为创意的快速验证和原型开发提供了强大的支持。无论是简单的对话生成，还是复杂的文本处理，这些免费的 API 都能够满足开发者的需求。希望本文的盘点能够帮助你在 AI 开发的道路上更进一步，开发出更多有趣的应用。如果你还有其他发现的免费 AI API，欢迎在评论区分享，让我们一起探索更多可能。