開発者向け最適な無料LLM API：AIアプリ、チャットボットなどを構築（2025年ガイド）
開発者がチャットボット、AIアプリケーション、副プロジェクトを構築する際に役立つ、厳選された無料LLM APIのリストです。
AIを活用したアプリケーションの開発は、必ずしもクレジットカードから始める必要はありません。現在、開発者がアイデアを検証したり、機能を試作したり、前払い費用なしでプロジェクトを立ち上げたりするのに役立つ、優れた無料のLLM APIがいくつか利用可能です。
この数週間、無料のOpenRouter LLM APIを試用してまいりました。このAPIは、複数の高品質なAIモデルへの統一アクセスを提供しています。以下では、さまざまな用途で注目すべきモデルをご紹介します。それぞれに特徴があり、実際に使用した経験から得た知見をお伝えいたします。
汎用開発向けの最適な無料LLM API
これらのモデルは、多様なタスクで優れた性能を発揮し、ほとんどのAIアプリケーションの出発点として適しています。
DeepSeek: DeepSeek V3 0324 - フラッグシップ汎用モデル
これはDeepSeekのフラッグシップチャットモデルファミリーの最新バージョンです。685BパラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルとして、汎用タスクにおける現在の最高水準を表しています。
多くのモデルが専門化を進める中で、DeepSeek V3はさまざまな分野で強力で幅広い性能を目指しています。新規プロジェクトを開始する際に、どのような種類の知能が必要になるかまだ確信が持てない場合、このモデルは安全で強力な選択肢となります。多くのベンチマークで良好な性能を示すため、性能評価の基準としても有用です。
TNG: DeepSeek R1T Chimera - 推論と効率のバランス
このモデルは「キメラ」と呼ばれるもので、2つの異なるモデルの利点を融合して生まれたものです。DeepSeek-R1の強力な推論能力とDeepSeek-V3の高い効率を組み合わせています。
実際の使用では、問題を十分に検討しつつ、遅延が大きくならないという利点があります。信頼できる汎用モデルです。アプリケーションがコンテンツ生成と論理的推論の両方を必要とするが、純粋な推論モデルによる遅延を許容できない場合、このモデルは優れた妥協案となります。知能的でありながら合理的な速度を必要とする機能の構築に適しています。
会話型AIとチャットアプリケーション向けの最適な無料LLM API
これらのモデルは、自然な対話、コンテキストの認識、応答性の高いインタラクションを必要とする会話型AIアプリケーションの構築に特に適しています。
Z.AI: GLM 4.5 Air - チャットボット向けの柔軟な推論モード
GLM 4.5 Airの注目すべき点は、ハイブリッド推論アプローチです。複雑な推論向けの「思考モード」と、迅速なリアルタイムインタラクション向けの「非思考モード」の間で切り替えが可能です。
この柔軟性は実際の開発で非常に役立ちます。例えば、チャットボットの構築では、初期のコンテキストが豊富なユーザークエリに思考モードを使用し、その後の会話ターンでより高速な非思考モードに切り替えることができます。131Kのコンテキストウィンドウを備え、深さと応答性を両立させる洗練された会話エージェントの構築に適しています。シンプルなブールフラグ（reasoning_enabled）でこの動作を制御できる点も、開発者に優しい設計です。
コーディングとエージェントタスク向けの最適な無料LLM API
これらのモデルは、コード生成、デバッグ、複雑なエンジニアリングワークフローで優れた性能を発揮し、開発ツールや自動化に理想的です。
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1 - エージェントコーディング専門
これはエージェントコーディングタスク専用に設計された、新しく興味深いモデルです。通常の汎用モデルではなく、実世界のソフトウェアエンジニアリングタスク向けに微調整されています。SWE-Benchベンチマークでの高い解決率（73.4%）が、その能力を示す強力な証拠です。
開発者にとって、これはツール使用、多ターンインタラクション、複雑な指示の遵守といった点で最適化されていることを意味します。これらは信頼できるコーディングエージェントを構築するための重要な能力です。コード生成、自動デバッグ、または多段階のエンジニアリングワークフローを含むプロジェクトを開発している場合、KAT-Coder-Pro V1はぜひ試すべきモデルの一つです。256Kのコンテキストウィンドウは、リポジトリレベルの理解を必要とするタスクにとって大きな利点となります。
DeepSeek: R1 0528 - 透明性の高いオープンソース推論向け
DeepSeek R1の主要な特徴は、オープンソース推論へのコミットメントです。このモデルはOpenAIのo1に匹敵する性能を目指し、完全にオープンな推論トークンを提供します。
これは、答えが「何であるか」だけでなく、モデルが「どのように」答えに至ったかを理解したい開発者にとって重要です。複雑なプロンプトのデバッグや、説明可能性が重要なアプリケーションの構築に役立ちます。671Bパラメータという大規模なモデルですが、推論パスごとに37Bのみを活性化するため、計算上は管理しやすいものとなっています。透明性と制御を重視する場合、このモデルが適しています。
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B - コード生成の強力な選択肢
Qwen3 Coderはもう一つの専門モデルで、強力な性能を備えています。480BパラメータのMoEモデル（35B活性）で、関数呼び出し、ツール使用、エージェントコーディングタスク向けに最適化されています。
262Kのコンテキストウィンドウは大規模で、コードベース全体の理解を必要とするタスクに非常に有用です。複雑なリファクタリングや、他の多くのファイルに依存するコード生成で特に効果的であると感じています。実用的アドバイス：プロバイダーによると、128kトークンを超えるリクエストについては、無料ティアでも料金体系が異なる可能性があるため、大規模な入力処理時には注意が必要です。
OpenAI: gpt-oss-20b - 軽量で展開しやすいモデル
OpenAIがオープンウェイトモデルをリリースするのは珍しいことです。この21BパラメータのMoEモデルは効率を重視して設計されており、パスごとに3.6Bの活性パラメータのみです。
最大の利点は展開のしやすさです。低遅延推論向けに最適化されており、コンシューマグレードまたはシングルGPUハードウェアで実行可能です。インフラに多額の投資をしたくない個人開発者や小規模チームにとって、自ホスティングやオンプレミスでのモデル実行に最適な選択肢です。関数呼び出しやツール使用などのエージェント機能をサポートしており、多用途なモデルとなっています。
プロジェクトに適した無料LLM APIの選択
これらの優れた無料オプションの中から選択する際は、プロジェクトのニーズに完全に依存します。以下に意思決定を助ける簡単なガイドをご紹介します：
- エージェントコーディング向け：専門スキルを活かしたKwaipilot: KAT-Coder-Pro V1から始め、大規模コードベース分析にはQwen3 Coderを選択
- 透明性の高い推論向け：モデルの思考プロセスを確認する必要がある場合、DeepSeek: R1 0528が明確な勝者
- 会話型AIとチャットボット向け：Z.AI: GLM 4.5 Airはデュアルモードにより速度と知能のバランスが良好
- セルフホスティング/効率重視：OpenAI: gpt-oss-20bはアクセスしやすいハードウェアでの展開向けに設計
- 強力な汎用モデル探し：TNG: DeepSeek R1T Chimeraは推論と速度のバランスが良く、DeepSeek V3はあらゆる新規プロジェクトの強力で安全な選択肢
無料では不十分な場合
これらの無料APIは、スタートアップとアイデア検証に非常に有用です。しかし、成功するプロジェクトは成長し、ある時点で決断を迫られるかもしれません。より優れた性能と信頼性を提供する有料LLM APIへの投資を検討すべきか？それが価格設定にどのような影響を与えるか？
その時点で、問題は「これをどのように構築するか？」から「これで利益を生み出せるか？」へと移ります。異なるAPIの価格設定は大きく異なり、サーバーコスト、データベース費用、その他のインフラを加えると、計算は急速に複雑になります。
これはすべてのAI SaaS創業者がつきまとう課題です：
- 💸 不明確なコスト：月々のLLM API呼び出しは実際にいくらかかるのか？
- 🤔 価格設定の混乱：$19/月か$29/月か？サブスクリプションかクレジットベースか？収益性をどのように確保するか？
- 📊 財務計画の難しさ：損益分岐点に到達するには何人のユーザーが必要か？
その決断を下す前に、ビジネスモデルの簡単な「サンドボックス」分析を行うことをおすすめします。この目的のために、Muonという無料ツールを開発いたしました。以下の機能を提供します：
- ⚡ 迅速なコスト見積もり：LLM API価格と使用量を入力すると、即座に正確なコスト予測が得られます
- 💰 価格戦略の策定：サブスクリプション、クレジットベース、固定収益モデルの比較により、最適なものを選択
- 📈 収益性の予測：さまざまなユーザー規模におけるコスト、収益、利益曲線の可視化
軽量で完全に無料、すべてのデータをローカルに保存し、登録不要です。JSONインポート/エクスポートに対応しており、チームメンバーと仮定を共有し、価格戦略を議論しやすくなっています。ご活用いただければ幸いです：Muonウェブサイト