Хочется прикрутить умную LLM-модель к своему проекту, но платить за API желания нет. Знакомо? Добро пожаловать в клуб любителей халявного ИИ. Конечно, все мы мечтаем обрабатывать запросы мощным GPT-4 даром, но реальность такая: бесплатные способы существуют, просто каждый из них приходит с нюансами – от ограничений по количеству запросов до слегка менее блестящего интеллекта модели. Ниже разбираем все доступные варианты, как можно бесплатно использовать API больших языковых моделей (LLM) и что от них ожидать.
Агрегаторы с бесплатным доступом к моделям
OpenRouter (https://openrouter.ai) – один из самых известных агрегаторов LLM. Он позволяет через единый API ключ дергать разные модели (включая GPT-4, Claude, PaLM и кучу опенсорса). Фишка: у OpenRouter есть бесплатные версии моделей. Например, там доступны кастомные модели вроде DeepSeek (вариация Llama) и другие «:free» модели. Можно отправлять им запросы бесплатно, но придётся смириться с лимитами: максимум ~50 запросов в день для неоплативших пользователей. Раньше щедро давали 200 запросов, но быстро прикрутили кран до 50 – видимо, народ слишком разошёлся. Если очень нужно больше, есть хитрость: достаточно один раз купить кредитов на $10, и лимит магически поднимется до 1000 запросов/день на бесплатные модели. Да, заплатить, чтобы пользоваться бесплатно и больше – звучит как шутка, но такова политика. OpenRouter сам не хостит модели – за кулисами ваш запрос уходит сторонним провайдерам, которые рады угостить вас бесплатным ИИ (не из чистой благотворительности, а чтобы вы потом подсели на платные варианты). Вывод: OpenRouter удобен, легко встраивается через API, бесплатно дает попробовать несколько моделей. Качество этих бесплатных моделей вполне приемлемое для простых задач: они умеют болтать, помогать с текстом, зачастую менее придирчивы в цензуре, чем ChatGPT. Но до уровня GPT-4 им далеко, особенно в сложных вещах вроде многошаговой логики или глубокого кода. Зато никто не мешает сначала побаловаться бесплатными, а когда их интеллекта перестанет хватать – переключиться в том же API на что-то покруче (уже за денежку).
Hugging Face Inference API (https://huggingface.co) – крупнейший хаб open-source моделей тоже позволяет бесплатно дергать модели через REST API. Выбираете любую модель на сайте HuggingFace (у многих есть кнопка “Deploy” или прямое API), генерируете токен и вперёд. В чем подвох? Во-первых, лимиты: бесплатный аккаунт получает символические кредиты (порядка $0.10 в месяц) на использование серверless-эндпоинтов. Переводя на русский: хватит разве что на побаловаться. По факту ходят слухи про ограничение ~1000 запросов в день для залогиненных пользователей, но многое зависит от нагрузки и веса модели. Крупные модели (>10 ГБ) на халяву недоступны вовсе (если только Hugging Face не делает исключение для особо популярных). Зато моделей тысячи на выбор – от болтливых помощников до узкоспециализированных (коды, стихи, что угодно). Вывод: вариант неплох для единичных запросов и экспериментов. Качество? Как повезёт – зависит от выбранной модели. Можно даже бесплатную версию Llama-2 13B погонять или маленький GPT-J. Но стабильность невысока: долгие запросы могут отвалиться по таймауту, а при интенсивном использовании быстро получишь ответ 429 (Too Many Requests). В продакшен на одних бесплатных HuggingFace-инференсах не выйдешь, но для хобби-проектов или прототипа – почему бы и нет.
AI Horde (KoboldAI Horde) – это вообще отдельная история. Фактически, это краудсорсинговый бесплатный API генерации текста, где модели крутятся на компьютерах добровольцев по всему миру. Звучит диковато, но работает: есть REST API, куда шлёшь запрос, он ставится в очередь, и какой-то чужой GPU где-то генерирует тебе ответ. Ограничений по количеству нет, потому что всё на энтузиазме – бери сколько вывезешь. Правда, и контроль качества соответствующий: скорость непредсказуема (может, ответ придёт через 5 секунд, а может через 30, зависит от очереди), доступные модели разного калибра (в основном открытые типа различных Llama, Pygmalion для ролевого чата и пр.). Плюс, чтобы совсем уж не злоупотребляли, введена система очков: если делаешь слишком много запросов, приоритет твоих задач падает. Но платить не нужно, даже ключ API не обязателен (хотя со своим ключом лучше – так тебя идентифицируют и дают базовый приоритет). Вывод: AI Horde – для самых экономных и терпеливых. Это как автостопом путешествовать: бесплатно, но с комфортом бизнес-класса не сравнить. Качество ответов зависит от конкретной выбранной модели и от того, на чьём железе она крутится. Иногда можно получить очень приличный результат (особенно если выбрать 13B+ модель), а иногда – откровенную чушь или задержки. В общем, вариант на любителя, но он есть.
Бесплатные API от новых облачных провайдеров
Отдельно появились компании, которые держат свои облака и щедро делятся мощными моделями даром, чтобы привлечь разработчиков. У них, как правило, собственное железо (не на AWS же разоряться) и амбиции потеснить крупных игроков, заманивая нас бесплатным качественным сервисом:
- Mistral AI (https://mistral.ai) – европейский стартап, громко выстреливший своим открытым модельным весом Mistral 7B. Они не просто выложили модель в свободный доступ, но и запустили собственную платформу “La Plateforme”. Зарегистрировавшись, можно получить бесплатный API ключ и дергать их модели напрямую. Mistral явно хочет, чтобы разработчики потестили их модель без барьеров. Естественно, ограничения есть: бесплатный tier очень урезан по скорости и объёму. Точных чисел они публично не афишируют (на странице с лимитами упоминается лишь, что free tier предназначен для знакомства и прототипов, не для продакшена). По отзывам, можно примерно 1 запрос в секунду и до какого-то количества токенов в месяц, но в целом терпимо для малой нагрузки. Качество самой модели Mistral 7B – достойное для её небольшого размера. На простых задачах она удивляет умом, но чудес ждать не стоит: против 70-миллиардных гигантов ей сложно тягаться. Тем не менее, для базового чат-бота или текстовых задач Mistral API – вполне рабочая бесплатная опция. Без цензуры (может отвечать на что угодно), но и без гарантированного уровня “интеллекта” в сложных случаях. Зато бесплатно, без скрытых уловок, разве что придётся подтвердить номер телефона при регистрации.
- Cerebras AI Model Hub (https://inference.cerebras.ai) – компания Cerebras известна своими нестандартными чипами для ИИ. Они выложили в открытый доступ свои модели (например, Cerebras-GPT, да и открытые Llama тоже у них есть), а главное – дали доступ к ним через собственное API в облаке. Бесплатно. Регистрация на cloud.cerebras.ai – и получаете API ключ. Лимиты довольно щедрые: по данным пользователей, до 1 миллион токенов в день можно гонять на халяву! (Ого, да это же роман можно генерировать ежедневно.) Но чтобы жизнь мёдом не казалась, есть ограничения по скорости: не более ~30 запросов в минуту, а контекст сейчас урезан до 8k токенов на free tier (хотя модели поддерживают 128k, видимо, слишком жирно для всех сразу). В целом Cerebras даёт возможность бесплатно использовать крупные модели вроде Llama 70B или даже их версии кодовой модели (они подключили Qwen 34B, свои 13B и 111M модели и пр., судя по спискам). Качество зависит от выбранной модели: можно выбрать и что-то на уровне GPT-3 (их открытый GPT-3 13B, например, GPT-oss-120b – неплохой аналог старых GPT), а можно тот же Llama 70B в их исполнении. В любом случае, это ближе к топовым open-source моделям, которые вполне умные, хоть и чуть менее отполированные, чем закрытые API типа OpenAI. Огромный плюс – действительно большой суточный лимит, то есть для небольшого приложения ресурсов хватит с головой. Минус – контекст 8k и возможные временные снижения скорости, если наплыв желающих (они честно предупреждают, что при перегрузке могут резать throughput, чтобы всем хватило).
- Groq (https://console.groq.com) – ещё один игрок с собственным ускорителем (у Groq своя железка для машинного обучения). Они тоже запустили публичный Groq Cloud API с кучей открытых моделей, accessible бесплатно. У Groq весьма экзотический зоопарк моделей: помимо Llama 3.1 8B и 70B, есть Gemma2 9B (своя модель?), DeepSeek Llama 70B дистиллят, даже Whisper Large для распознавания речи – всё это доступно через API. Лимиты у них разные для разных моделей: самые тяжёлые (типа Llama 70B или какие-то экспериментальные Llama 4) ограничены ~1000 запросов в день, полегче модели – до 14 400 запросов/день. Ограничение по токенам примерно 500k в день на некоторые, на другие – до 1 млн. Есть и поминутные ограничения (несколько тысяч токенов в минуту). Звучит сложно, но суть: для реалистичного использования вполне хватает. Groq явно щедрит, надеясь впечатлить скоростью – их фишка в том, что очень быстро генерируют токены на своих процессорах. Качество, опять же, определяется моделью: взять Llama 70B – получите вполне солидный интеллект, близкий к GPT-3.5 по многим задачам. Взять что-то авторское поменьше – результат будет поскромнее. Но в любом случае, Groq Cloud – серьезный кандидат на роль бесплатного поставщика LLM: не каждый день встретишь сервис, где можно без оплаты гонять столько запросов. Из минусов – регистрация может занять время (они какое-то время были по инвайтам, но сейчас вроде открыто), и их API пока не такой популярный, могут встречаться баги или ограничения, о которых сразу не узнаешь. Тем не менее, для разработчика с пустым кошельком Groq – как манна небесная: быстрейший inference, нулевой ценник.
- SambaNova (https://sambanova.ai) – а вот здесь уже практически фантастика для фанатов больших моделей. SambaNova, известная своими мощными чипами, развернула сервис SambaNova Cloud и бесплатно (!) дает доступ к Meta Llama 3.1 70B и даже 405B параметров модель. Да-да, 405-миллиардная Llama 3.1, самая большая open-source модель от Meta, доступна через их API без платы. Им просто очень хочется похвастаться, что их железо единственное тянет такого монстра с разумной скоростью – 132 токена в секунду выдают на 405B модели, не каждый суперкомпьютер похвастается. Что нужно, чтобы прикоснуться к прекрасному? Зарегистрироваться на SambaNova Cloud (никакой очереди или отдельной оплаты не надо, free tier сразу доступен). Лимиты: они, разумеется, есть, но SambaNova явно стремится дать попробовать по максимуму. По информации из их пресс-релиза, free tier – для “любого, кто залогинится”, с базовыми ограничениями. Неофициально упоминаются ограничения порядка 20 запросов в минуту и несколько сотен тысяч токенов в день на бесплатном уровне – не плохо, учитывая, какие модели доступны. Качество моделей отличное: Llama 70B – одна из лучших открытых, а 405B Llama может в теории подбираться к уровню GPT-4 по некоторым задачам (если верить Meta, эта громадина – их ответ платным моделям). Используя SambaNova API, вы фактически получаете топовую мощь open-source ЛЛМ, и при этом ваши запросы летят молниеносно благодаря их оптимизированному железу. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Возможно. Есть подозрение, что такая щедрость не навсегда: сейчас их free tier – скорее промо-акция, “наслаждайтесь вечеринкой, пока она идёт”. В будущем могут урезать или начать монетизировать. Но пока это один из самых крутых бесплатных вариантов. Из нюансов: 405B модель очень требовательна, даже у SambaNova максимальная длина контекста и стабильность могут иметь ограничения. И будьте готовы разбираться с их немного сыроватой документацией – сервис новый, информации мало, придётся местами действовать интуитивно.
Бесплатные пробные тарифы у крупных LLM-провайдеров
Помимо всех этих новых друзей, не забываем и про старых игроков, которые тоже предлагают что-то бесплатно – правда, на пробу и понемногу:
- OpenAI – сама по себе API OpenAI (ChatGPT, GPT-4) бесплатной не бывает, но при регистрации нового аккаунта вам дают $5-18 в виде кредитов (точная сумма меняется, иногда щедрее, иногда меньше). Эти кредиты можно потратить через API. Этого хватит, чтобы сделать несколько тысяч запросов к модели GPT-3.5 или десяток-другой запросов к GPT-4, и ощутить всю мощь. Но когда кредит иссякнет – всё, придётся платить настоящими деньгами. И новый аккаунт ради халявы каждые 2 недели создавать не выйдет: OpenAI привязывается к телефону, банковской карте и вообще очень бдительно следит за такими трюками. Так что рассматривайте это как разовое демо. Качество, конечно, супер – вы получаете ту самую ChatGPT-интеллект, но долго эксплуатировать не удастся.
- AI21 Labs (Jurassic-2) – израильские ребята, их модели Jurassic-2 когда-то претендовали на конкурентов GPT-3. У них тоже есть фри-триал: новый аккаунт получает кредит на $10 в AI21 Studio (платформа, где и Playground, и API ключ). Кредит действует 3 месяца. На $10 можно более-менее основательно погонять их модели (расценки у них что-то около $0.0003 за токен на младшей модели, так что в тысячи токенов точно можно бесплатно нагенерировать). Опять же, после выработки кредита – стоп машина, нужна оплата. Качество Jurassic-2 Ultra (большая модель) примерно сопоставимо с GPT-3 (чуть слабее на понимании сложных инструкций, но в целом умная). Их более мелкие модели Mid, Lite – уже попроще. В целом, вариант неплохой для кратковременного эксперимента, особенно если интересуют задачи на английском тексте (модели AI21 хорошо владеют англоязычным стилем, но с русским у них хуже). Важно: API21 требует регистрацию, но кредит дают без карты – можно просто взять и использовать.
- Cohere – еще один коммерческий провайдер LLM (модели Command, Xlarge и т.д.). Cohere предлагает бесплатный trial API key для разработчиков, позиционируя как "evaluation mode". Лимит жесткий: 1000 вызовов API в месяц на бесплатном ключе. Плюс ограничения по запросам в минуту (например, чат-эндпоинт не больше ~20 запросов/мин). Имея такой ключ, можно интегрировать Cohere API в приложение без оплаты, но только для легкого трафика. Если пытаешься превысить – начнут отказывать в запросах. Качество моделей Cohere вполне достойное для многих задач: они умеют поддерживать беседу, генерировать связанный текст, выполнять команды. Не GPT-4, конечно, но сопоставимо с где-то GPT-3. Отлично подходят для английского текста, для русского – средне (их модели обучены в основном на англоязычных данных). Хороший вариант, если нужно быстро прикрутить коммерчески устойчивую модель бесплатно на этап прототипа. Только не забудьте, что через месяц активной разработки ваш счётчик 1000 запросов может внезапно обнулиться.
- Microsoft Azure/OpenAI на Azure – Microsoft любит завлекать в свою облачную платформу. Если у вас раньше не было Azure-аккаунта, можно получить $200 кредита на 30 дней при регистрации. Эти деньги вполне можно пустить на Azure OpenAI Service, где доступны GPT-3.5, GPT-4, Codex и др. Таким способом реально бесплатно погонять настоящие модели OpenAI через API, только не напрямую, а через Azure (чуть своя специфика API, но разберётесь, документация есть). Опять же, радость временная: месяц прошёл – кредит сгорел, дальше плати. Но как способ устроить тест-драйв GPT-4 API бесплатно – работает. Учтите, доступ к Azure OpenAI требует подачи заявки даже внутри Azure – не мгновенно дают, но для учебных и тестовых целей обычно одобряют. Аналогично Google Cloud давал $300 кредитов, которые можно потратить на PaLM API (Model Garden), где есть модели типа PaLM 2, кодовые модели (Codey). Там тоже регистрация и привязка карты, конечно.
Как видим, крупные ребята в основном балуют бесплатным пробником, а не полноценным бессрочным доступом. Тем не менее, если задача одноразовая или на пару недель – можно прожить и на этих пробниках, жонглируя аккаунтами разных сервисов.
Сравнение качества и подводные камни
Стоит ли игра свеч? Качество бесплатных LLM-API покрывает широкий спектр. Наилучшее качество дадут, безусловно, те варианты, где фигурируют модели уровня GPT-4 или близко к нему – но они почти всегда либо ограничены по времени, либо по объёму. Открытые модели типа Llama 70B, Mistral 7B, DeepSeek и прочие, доступные через бесплатные сервисы, сейчас уже достаточно умные для многих задач. Они поддерживают контекст, отвечают на вопросы, могут генерировать связные тексты, программный код тоже в некоторой степени пишут. Однако, не ждите от них чудес там, где требуется понимание скрытого смысла, тонкий юмор или глубокое рассуждение на многие шаги вперед – тут они могут оплошать. Иногда бесплатная модель вдруг начинает генерировать ерунду или повторяться – это сигнал, что вы дошли до её интеллектуального потолка. Например, Mistral 7B при всём уважении – довольно маломощный мозг по нынешним меркам, и хоть она быстрый и относительно смышлёный малыш, против взрослого GPT-4 ей не выстоять. Llama 70B куда лучше – по тестам часто конкурирует с GPT-3.5, но всё же бывает менее стабилен и точен.
Ограничения по токенам и скорости – второй важный момент. Бесплатные сервисы, как мы убедились, щедры на токены (Cerebras, Groq – миллионы символов в сутки), а некоторые более жадные (Cohere – всего тысяча запросов в месяц). Прежде чем выбрать, трезво оцените свои потребности: если делаете чат-бота для пары друзей, хватит и OpenRouter с 50 запросами/день. Если хотите интегрировать LLM в рабочий процесс с сотнями запросов, придётся смотреть в сторону Cerebras/Groq/SambaNova – там лимиты шире. Скорость же может стать сюрпризом: не все бесплатные решения быстры. Собственные облака (Mistral, Groq, SambaNova) обещают высокую скорость, иногда превосходящую даже OpenAI. А вот AI Horde или Hugging Face free – могут отвечать с задержками в десятки секунд. Так что для realtime приложений некоторые бесплатные API просто не подойдут.
Условия использования и “плата данными”. Помните старую мудрость: если сервис бесплатный, то продукт – это вы. Многие бесплатные LLM-сервисы сохраняют и анализируют ваши запросы. Например, OpenRouter открыто заявляет, что бесплатные провайдеры могут тренировать свои модели на ваших запросах (отчасти поэтому им выгодно раздавать доступ). То есть отправляя любой конфиденциальный текст в бесплатный API, будьте готовы, что он может где-то осесть в обучающей выборке. Если это критично – либо платите за приватные уровни (некоторые сервисы за деньги обещают “Zero Data Retention”), либо поднимайте свое локальное решение. Кстати, модерация и фильтры: в бесплатных open-source моделях почти нет цензуры. Они не скажут вам “извините, не могу на такое ответить” – скорее ответят прямо, что бы вы ни спросили. Для кого-то это плюс (можно генерировать любой контент без ограничений), для кого-то минус (легко получить этически или фактически некорректный ответ). Коммерческие API (OpenAI, Cohere) даже в бесплатном режиме всё равно фильтруют токсичные или запрещённые темы согласно своей политике.
И наконец, стабильность. Бесплатные сервисы могут внезапно измениться. Сегодня дают 1000 запросов в день, а завтра снизят до 100 – как было с OpenRouter, пользователи проснулись однажды, а лимит уже урезан. Или вообще прикроют лавочку, как это часто бывает с щедрыми бета-программами после набора аудитории. Поэтому, строя что-то серьёзное на бесплатном API, имейте план Б. В лучшем случае – возможность быстро переключиться на платный тариф того же сервиса для продолжения работы, в худшем – мигрировать на другую модель.
Заключение
Бесплатно пользоваться LLM через API – реально, выбор шире, чем могло показаться. От относительно качественных решений (бесплатный доступ к Llama 70B через SambaNova или Cerebras – очень даже ничего, можно получить ответы почти уровня топ-моделей) до откровенно экспериментальных (краудсорсинговый AI Horde, где результат – лотерея). В зависимости от ваших задач и терпения можно выбрать любой способ или даже комбинировать несколько.
Если подытожить с каплей сарказма: бесплатный сыр бывает, и иногда он даже съедобен. Просто иногда за ним приходится побегать и мириться с тем, что это не пармезан выдержки 36 месяцев, а так – хорошая отечественная брынза. Но и брынза, знаете ли, иногда заходит лучше, чем ничего. Так что дерзайте – пробуйте разные варианты, играйтесь с лимитами. Возможно, на стадии прототипа вам этих халявных возможностей хватит с головой. А уж если проект выстрелит и потребуется что-то более надежное и мощное – что ж, придётся раскошелиться. Зато вы будете точно знать, за что платите, потому что испытали все бесплатные LLM на вкус и цвет.
Счастливого вам программирования и пусть ваш бюджет останется цел! Используйте мудро то, что дают бесплатно, и не забывайте получать от этого удовольствия – ведь мало что приносит такую тихую радость, как заставить искусственный интеллект работать на себя бесплатно.