最佳免费 LLM API：开发者必备，构建AI应用、聊天机器人等 (2025 指南)

构建 AI 应用不一定需要先绑定信用卡。现在有不少优秀的免费 LLM API，可以帮助开发者验证想法、快速原型，甚至上线项目，完全不需要前期成本。

过去几周我一直在测试免费的OpenRouter LLM API，这是一个统一访问多个顶尖AI模型的平台。下面是我认为在不同场景下值得关注的几个模型。每个都有各自的优势，我会分享实际使用中的一些体会。

通用开发最佳免费 LLM API

这些模型在各种任务中表现出色，是大多数 AI 应用的不错起点。

DeepSeek: DeepSeek V3 0324 - 旗舰级通用模型

这是 DeepSeek 旗舰聊天模型家族的最新版本。作为一个拥有 685B 参数的混合专家（MoE）模型，它代表了 DeepSeek 在通用任务领域的当前最高水平。

当许多模型都走向专业化时，DeepSeek V3 的目标是在各种领域都保持强大而广泛的性能。如果你刚开始一个新项目，还不确定未来需要哪种类型的智能，那么选择它是一个既安全又强大的赌注。由于它在许多不同的基准测试中都表现出色，因此也是一个很好的性能基准模型。

TNG: DeepSeek R1T Chimera - 平衡推理与效率

这个模型是一个"奇美拉"（Chimera），它通过融合两个不同模型的优点而诞生：DeepSeek-R1 的强大推理能力和 DeepSeek-V3 的高效率。

在实践中，这意味着它既能很好地思考问题，又不会过于迟钝。它是一个可靠的"多面手"。如果你的应用需要混合内容生成和逻辑推理，但又无法承受纯推理模型带来的高延迟，那么这是一个绝佳的折中选择。对于那些需要既智能又快速的功能来说，它是一个明智之选。

对话式 AI 和聊天应用最佳免费 LLM API

这些模型特别适合构建需要自然对话、上下文感知和响应交互的对话式 AI 应用。

Z.AI: GLM 4.5 Air - 为聊天机器人设计的灵活推理模式

GLM 4.5 Air 吸引我的是它的混合推理方法。你可以在为复杂推理设计的"思考模式"和为快速实时交互设计的"非思考模式"之间自由切换。

这种灵活性在实际开发中非常有用。例如，在构建聊天机器人时，你可以用"思考模式"处理用户初次输入的、包含大量上下文的查询，然后在后续的对话中切换到速度更快的"非思考模式"。它拥有 131K 的上下文窗口，非常适合构建需要兼顾深度与响应速度的复杂对话代理。更棒的是，你只需要一个简单的布尔标志（reasoning_enabled）就能控制它的行为，对开发者非常友好。

代码和智能体任务最佳免费 LLM API

这些模型在代码生成、调试和复杂工程工作流程中表现出色，非常适合开发工具和自动化。

Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1 - 专为代码智能体而生

这是一个新颖且有趣的模型，专为代码智能体（Agentic Coding）任务设计。它不是又一个通用的模型，而是为解决真实世界的软件工程任务进行了深度微调。它在 SWE-Bench 这个权威基准测试上高达 73.4% 的问题解决率，有力地证明了它的实力。

对开发者来说，这意味着它在工具使用、多轮交互和遵循复杂指令方面都经过了优化——这些都是构建可靠代码智能体的关键能力。如果你正在开发一个涉及代码生成、自动调试或任何多步骤工程流程的项目，KAT-Coder-Pro V1 绝对应该在你的首选试用列表上。256K 的上下文窗口对于需要理解整个代码库的任务来说也是一个巨大的优势。

DeepSeek: R1 0528 - 为需要透明度的开源推理而生

DeepSeek R1 的核心特性在于它对开源推理的承诺。该模型旨在提供与 OpenAI o1 相媲美的性能，同时提供完全开放的推理过程（reasoning tokens）。

这对于那些不仅想知道答案"是什么"，更想了解模型"如何"得出答案的开发者来说，意义重大。这对于调试复杂的提示词或构建注重可解释性的应用非常有价值。虽然它是一个庞大的 671B 参数模型，但在单次推理中只激活 37B 参数，使其在计算上保持了可管理性。如果你重视透明度和控制力，这个模型就是为你准备的。

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B - 代码生成领域的重磅选手

Qwen3 Coder 是另一个专业选手，而且是个"猛兽"。它是一个 480B 参数的 MoE 模型（35B 激活），专门为函数调用、工具使用以及对整个代码库进行长上下文推理等代码智能体任务进行了优化。

它那高达 262K 的上下文窗口非常惊人，在需要理解大型代码库的任务中非常实用。我发现它在处理复杂的代码重构，或者生成依赖于多个其他文件的代码时，效果特别好。这里有一个实用小贴士：服务提供商提到，即使在免费套餐中，超过 128k tokens 的请求也可能会有不同的计费规则，所以在处理超大输入时需要留意一下。

OpenAI: gpt-oss-20b - 轻量且易于部署

OpenAI 发布开源权重模型可不是天天都有的事。这个 21B 参数的 MoE 模型专为效率而设计，每次传递只有 3.6B 激活参数。

它最大的优势在于其可部署性。它为低延迟推理进行了优化，可以在消费级或单 GPU 硬件上运行。这对于希望自托管或在本地运行模型，而又不想在基础设施上投入巨资的独立开发者或小团队来说，是一个极好的选择。它支持函数调用和工具使用等智能体功能，使其成为一个功能全面的选择。

为你的项目选择最佳免费 LLM API

这个模型是一个"奇美拉"（Chimera），它通过融合两个不同模型的优点而诞生：DeepSeek-R1 的强大推理能力和 DeepSeek-V3 的高效率。

DeepSeek: DeepSeek V3 0324 - 旗舰级的通用模型

这是 DeepSeek 旗舰聊天模型家族的最新版本。作为一个拥有 685B 参数的混合专家（MoE）模型，它代表了 DeepSeek 在通用任务领域的当前最高水平。

DeepSeek: R1 0528 - 为需要透明度的开源推理而生

DeepSeek R1 的核心特性在于它对开源推理的承诺。该模型旨在提供与 OpenAI o1 相媲美的性能，同时提供完全开放的推理过程（reasoning tokens）。

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B - 代码生成领域的重磅选手

OpenAI: gpt-oss-20b - 轻量且易于部署

OpenAI 发布开源权重模型可不是天天都有的事。这个 21B 参数的 MoE 模型专为效率而设计，每次传递只有 3.6B 激活参数。

如何选择合适的模型

有了这些优秀的免费选项，如何选择完全取决于你的项目需求。这里有一份快速指南可以帮助你决策：

代码智能体开发：首选 Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1，它拥有专业的工程任务解决能力；或者选择 Qwen3 Coder 来处理大型代码库的分析。
需要透明的推理过程：如果你需要洞察模型的思考过程，DeepSeek: R1 0528 是毫无疑问的最佳选择。
对话式 AI 和聊天机器人：Z.AI: GLM 4.5 Air 以其双模式在速度和智能之间取得了很好的平衡。
考虑自托管和效率：OpenAI: gpt-oss-20b 专为在平价硬件上部署而设计。
寻找强大的通用模型：TNG: DeepSeek R1T Chimera 在推理和速度之间提供了很好的平衡，而 DeepSeek V3 则是任何新项目的强大而安全的选择。

当免费不再够用时

这些免费 API 对于起步和验证想法来说是无价的。但我们都知道成功的项目会成长，在某个时刻，你可能面临一个选择：是否应该投资一个提供更好性能和可靠性的付费 LLM API？这会让你的定价改变多少？

这时，问题从"我如何构建这个？"变成了"这能盈利吗？"不同的 API 定价差异巨大，再加上服务器成本、数据库费用和其他基础设施，计算变得复杂起来。

这是每个 AI SaaS 创始人都会面临的挑战：

💸 成本不透明：每月 LLM API 调用实际会花费多少钱？
🤔 定价困惑：$19/月还是 $29/月？订阅制还是积分制？如何保证盈利？
📊 财务规划困难：需要多少用户才能达到盈亏平衡？

在做出决定之前，我建议花几分钟对你的商业模式进行一次快速的"沙盘推演"。我们专门为此构建了一个免费工具 Muon——它帮助你：

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