Mejores API LLM gratuitas para desarrolladores: Crear chatbots, apps de IA & más (Guía 2025)

Crear una aplicación impulsada por IA no tiene que empezar con una tarjeta de crédito. Hay varias API LLM excelentes gratuitas disponibles ahora mismo que pueden ayudar a los desarrolladores a validar ideas, prototipar características y lanzar proyectos sin costos iniciales.

He estado probando la API LLM gratuita de OpenRouter durante las últimas semanas, que proporciona acceso unificado a múltiples modelos de IA de primer nivel. Aquí están los que se destacan para diferentes casos de uso. Cada uno tiene sus fortalezas, y comparto lo que he aprendido de usarlos realmente.

Estos modelos sobresalen en una amplia gama de tareas y son excelentes puntos de partida para la mayoría de las aplicaciones de IA.

DeepSeek: DeepSeek V3 0324 - El buque insignia generalista

Esta es la última iteración de la familia de modelos de chat buque insignia de DeepSeek. Como modelo Mixture-of-Experts (MoE) de 685B parámetros, representa su estado del arte actual para tareas generales.

Mientras muchos modelos se especializan, DeepSeek V3 apunta a un rendimiento fuerte y amplio en una variedad de dominios. Si estás empezando un nuevo proyecto y no estás seguro del tipo de inteligencia que necesitarás, esta es una opción segura y poderosa. Es una buena línea base para probar ya que funciona bien en muchos benchmarks diferentes.

TNG: DeepSeek R1T Chimera - Razonamiento equilibrado y eficiencia

Este modelo es una "quimera", creada fusionando dos modelos diferentes para obtener lo mejor de ambos mundos: el razonamiento fuerte de DeepSeek-R1 y la eficiencia de tokens de DeepSeek-V3.

En la práctica, esto se traduce en un modelo que es bueno para pensar en problemas sin ser lento. Es un generalista sólido. Si tu aplicación requiere una mezcla de generación de contenido y razonamiento lógico, pero no puedes permitirte la latencia de un modelo puramente enfocado en razonamiento, este es un excelente compromiso. Es una gran elección para crear características que necesiten ser tanto inteligentes como razonablemente rápidas.

Mejores API LLM gratuitas para IA conversacional & aplicaciones de chat

Estos modelos están particularmente bien adaptados para crear aplicaciones de IA conversacional que requieren diálogo natural, conciencia de contexto e interacciones responsivas.

Z.AI: GLM 4.5 Air - Inferencia flexible para chatbots

Lo que llamó mi atención sobre GLM 4.5 Air es su enfoque de inferencia híbrida. Puedes alternar entre un "modo de pensamiento" para razonamiento complejo y un "modo no pensamiento" para interacciones más rápidas en tiempo real.

Esta flexibilidad es realmente útil. Para un chatbot, podrías usar el modo de pensamiento para la consulta inicial del usuario rica en contexto, luego alternar al modo no pensamiento más rápido para los turnos de conversación subsiguientes. Con una ventana de contexto de 131K, está bien adaptado para crear agentes conversacionales sofisticados que necesiten equilibrar profundidad con responsividad. La capacidad de controlar este comportamiento a través de un simple flag booleano (reasoning_enabled) lo hace muy amigable para desarrolladores.

Mejores API LLM gratuitas para codificación y tareas agenticas

Estos modelos sobresalen en generación de código, debugging y flujos de trabajo de ingeniería complejos, haciéndolos ideales para herramientas de desarrollo y automatización.

Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1 - Un especialista en codificación agentica

Este es un modelo nuevo e interesante diseñado específicamente para codificación agentica. No es solo otro modelo general; ha sido afinado para tareas reales de ingeniería de software. Su alta tasa de resolución (73.4%) en el benchmark SWE-Bench es una fuerte señal de sus capacidades.

Para desarrolladores, esto significa que está optimizado para uso de herramientas, interacciones multi-turno y seguir instrucciones complejas - todo crítico para crear agentes de codificación confiables. Si estás trabajando en un proyecto que involucra generación de código, debugging automatizado o cualquier flujo de trabajo de ingeniería multi-paso, KAT-Coder-Pro V1 debería estar en la parte superior de tu lista para probar. La ventana de contexto de 256K es también un enorme plus para comprensión a nivel de repositorio.

DeepSeek: R1 0528 - Para razonamiento open-source transparente

La característica clave de DeepSeek R1 es su compromiso con el razonamiento open-source. El modelo apunta a rendimiento comparable al de OpenAI's o1, proporcionando tokens de razonamiento completamente abiertos.

Esto es un gran problema para desarrolladores que quieren entender cómo un modelo llega a una respuesta, no solo cuál es la respuesta. Es invaluable para debuggear prompts complejos o crear aplicaciones donde la explicabilidad es importante. Aunque es un modelo masivo de 671B parámetros, solo activa 37B durante un paso de inferencia, manteniéndolo manejable. Si valoras la transparencia y el control, este es el modelo para ti.

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B - Una potencia para generación de código

El Qwen3 Coder es otro especialista, pero es una bestia. Es un modelo MoE de 480B parámetros (35B activo) optimizado para tareas de codificación agentica como llamadas de función, uso de herramientas y razonamiento de contexto largo sobre repositorios de código enteros.

Su ventana de contexto de 262K es masiva y realmente útil para tareas que requieren entender una gran base de código. Lo he encontrado particularmente efectivo para refactoring complejo o al generar código que depende de muchos otros archivos. Un consejo práctico: el proveedor nota que la tarificación puede cambiar para solicitudes que excedan 128k tokens, así que es algo a tener en mente para entradas muy grandes, incluso en el nivel gratuito.

OpenAI: gpt-oss-20b - Ligero y desplegable

No es todos los días que OpenAI lanza un modelo de pesos abiertos. Este modelo MoE de 21B parámetros está diseñado para eficiencia, con solo 3.6B parámetros activos por paso.

La ventaja más significativa aquí es la desplegabilidad. Está optimizado para inferencia de baja latencia y puede ejecutarse en hardware de consumidor o GPU única. Esto lo hace una opción fantástica para desarrolladores indie o equipos pequeños que quieren auto-hospedar o ejecutar un modelo en-premise sin romper el banco en infraestructura. Soporta características agenticas como llamadas de función y uso de herramientas, haciéndolo una elección versátil.

Elegir la API LLM gratuita correcta para tu proyecto

Con estas excelentes opciones gratuitas, la elección depende completamente de las necesidades de tu proyecto. Aquí hay una guía rápida para ayudarte a decidir:

• Para codificación agentica: Empieza con Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1 para sus habilidades especializadas o Qwen3 Coder para análisis de grandes bases de código.
• Para razonamiento transparente: DeepSeek: R1 0528 es la elección clara si necesitas ver el proceso de pensamiento del modelo.
• Para IA conversacional y chatbots: Z.AI: GLM 4.5 Air ofrece un excelente equilibrio entre velocidad e inteligencia con sus modos dobles.
• Para auto-hospedaje/eficiencia: OpenAI: gpt-oss-20b está diseñado para despliegue en hardware accesible.
• Para un generalista fuerte: TNG: DeepSeek R1T Chimera ofrece un buen equilibrio entre razonamiento y velocidad, mientras que DeepSeek V3 es una opción poderosa y segura para cualquier nuevo proyecto.

Cuando lo gratuito no es suficiente

Estas API gratuitas son invaluables para empezar y validar ideas. Pero todos sabemos que los proyectos exitosos crecen, y en algún punto, podrías enfrentar una decisión: ¿Deberías invertir en una API LLM paga que ofrezca mejor rendimiento y confiabilidad? ¿Cuánto cambiaría eso tu tarificación?

En este punto, la pregunta cambia de "cómo construyo esto?" a "puede esto ser rentable?" La tarificación de diferentes API varía dramáticamente, y cuando agregas costos de servidor, gastos de base de datos y otra infraestructura, las matemáticas se vuelven rápidamente complejas.

Este es el desafío que enfrenta cada equipo de fundador SaaS de IA:

• 💸 Costos poco claros: ¿Cuánto cuestan realmente las llamadas API LLM mensuales?
• 🤔 Confusión de tarificación: ¿$19/mes o $29/mes? ¿Suscripción o basado en créditos? ¿Cómo asegurar rentabilidad?
• 📊 Dificultades de planificación financiera: ¿Cuántos usuarios necesitas para alcanzar el punto de equilibrio?

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