Бесплатные LLM API 2026: сравниваем OpenRouter, Groq, Google AI Studio, Cerebras и другие провайдеры

Что значит «бесплатный LLM API» в 2026

В 2026 году рынок LLM API изменился до неузнаваемости. Ещё два года назад за доступ к приличной модели нужно было платить $20 в месяц за ChatGPT Plus или держать включённым GPU с семёркой. Сейчас OpenRouter насчитывает 13 платформ с реальными free-тарифами, и некоторые из них дают по миллиону токенов в день без привязки карты.

Проблема не в том, чтобы найти бесплатный API — а в том, чтобы понять, какой из них не заблокирует вас после пятого запроса. Маркетинговое «free» может означать три разных вещи.

Перманентный free tier — работает без карты, не истекает. Вы просто получаете лимит (например, 50 запросов в день) и можете им пользоваться годами. OpenRouter, Groq, Google AI Studio, Cerebras, Cloudflare Workers AI — все они дают именно такой доступ.

Триал-кредиты — $1-$30 на балансе, который сгорает через месяц или после первого пополнения. DeepSeek даёт 10 млн токенов, Baseten — $30. Годится для одного теста, не годится для постоянной работы.

Локальный инференс — вы скачиваете модель и запускаете у себя на машине через Ollama или vLLM. Бесплатно после покупки железа. Подходит, если вам важна приватность и нет ограничений по объёму.

Эта статья — про первую категорию. Про сервисы, которые дают настоящий, работающий free tier без скрытых условий.

OpenRouter — 20+ бесплатных моделей по одному API-ключу

OpenRouter — пожалуй, самая удобная стартовая точка. Один API-ключ, один OpenAI-совместимый эндпоинт для бенчмаркинга нескольких моделей от разных провайдеров. Не нужно регистрироваться в каждом сервисе отдельно.

Free tier OpenRouter включает 20+ моделей с лимитом 20 RPM и 50 запросов в день. Если пополнить баланс на $10, дневной лимит вырастает до 1 000 запросов — сам баланс при этом не тратится, это скорее депозит для повышения квоты.

Ключевое преимущество: OpenRouter сидит перед 70+ провайдерами и маршрутизирует трафик к ним. Через него можно достучаться до Groq (скорость), Cerebras (объём) или Google AI Studio (контекст) через один и тот же эндпоинт. Data training не используется — ваши промпты не уходят на обучение.

По данным собственного блога OpenRouter, платформа обрабатывает 100 триллионов токенов в месяц. Это одна из крупнейших инфраструктур для LLM-роутинга.

Когда выбирать: для прототипирования, сравнения моделей, мульти-провайдерных проектов. Если не знаете, с чего начать — начните с OpenRouter.

Google AI Studio — до 1 млн токенов контекста

Google AI Studio — сильный вариант для работы с длинными документами. Free tier даёт доступ к Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite и Gemini 2.0 Flash-Lite с контекстом до 1 миллиона токенов. Для сравнения: у Groq — 128K, у большинства других — 8K–32K.

Лимиты: 5–15 RPM, от 20 до 1 500 запросов в день в зависимости от модели. Карту привязывать не нужно. Gemini работает с текстом, изображениями и аудио. По данным vc.ru, это один из самых удобных вариантов для старта благодаря реальной фришке и широкой функциональности.

Важный нюанс: за пределами EU/UK/EEA Google может использовать ваши промпты для обучения моделей. API частично OpenAI-совместим, но для расширенных функций — file-based RAG, streaming, multimodal — лучше использовать нативный Google SDK.

Когда выбирать: для анализа длинных документов, мультимодальных задач, обработки аудио и изображений.

Groq — 320 токенов в секунду на Llama 3.3 70B

Groq — это специализированное LPU-железо, которое выжимает из Llama 3.3 70B около 320 токенов в секунду. По данным Artificial Analysis, это один из самых быстрых публичных эндпоинтов для этой модели.

Free tier: 30 RPM, 1 000 запросов в день. API полностью OpenAI-совместим — вы меняете только base_url и ключ. Карта не нужна. Data training не используется. Контекст — 128K токенов.

На практике 30 RPM означает примерно 1 запрос каждые 2 секунды. Для Telegram-бота, голосового ассистента или чата с пользователями этого хватает. Обзоры 2026 года ставят Groq в топ по соотношению скорость/бесплатные лимиты.

Когда выбирать: для real-time приложений, голосовых агентов, чатов, где важна скорость ответа.

Cerebras — примерно 1 млн токенов в день

Cerebras — менее известный, но очень щедрый вариант. Free API-ключ выдаётся через API playground без карты. Лимиты: 30 RPM, примерно 1 млн токенов в день на Llama 3.3 70B, Llama 3.1 8B и Qwen 3 235B.

Это квота, на которой реально собрать прототип, прогнать тесты, сделать внутренний инструмент и даже гонять длинные документы, если аккуратно считать токены. По данным vc.ru, авторы тестировали Cerebras на боте с 50–100 пользователями в день, и лимиты расходовались «очень демократично».

API OpenAI-совместим. Контекст — до 1M токенов на некоторых моделях. Data training не используется.

Когда выбирать: для пакетной обработки, прототипов с высокими требованиями к объёму, тестирования на реальных пользователях.

Cloudflare Workers AI — edge-инференс с квотой 10K нейронов

Cloudflare Workers AI — это LLM-инференс на границе сети (edge). Модели запускаются в дата-центрах Cloudflare рядом с пользователем, что даёт минимальную задержку.

Free tier: 10 000 нейронов в день (нейрон — единица расхода, примерно соответствует токену, но не идентична). После исчерпания — $0.011 за 1 000 нейронов. Доступно 20+ моделей: от LLM (Llama, Mistral) до embedding и image generation. Контекст — 2K–8K токенов, что меньше, чем у конкурентов.

Cloudflare Workers AI хорошо ложится на serverless-сценарии: проксирование, обработка вебхуков, лёгкие inference-цепочки. Если вы уже используете Cloudflare Workers для API, добавление LLM-эндпоинта занимает пять минут.

Когда выбирать: для edge-деплоя, serverless-архитектур, проектов внутри экосистемы Cloudflare.

GitHub Models — GPT-4o и Claude без подписки

GitHub Models — недооценённый вариант. Microsoft даёт бесплатный доступ к GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama и Phi через Azure-совместимый OpenAI-эндпоинт. Нужен только GitHub-аккаунт.

Лимиты: 15 RPM, 150–1 000 запросов в день в зависимости от модели. Карта не нужна. Встроенный playground для тестирования промптов перед интеграцией.

Это единственный способ получить GPT-4o и Claude 3.5 бесплатно без прокси-сервисов. Data training не используется. Контекст — от 8K до 128K токенов.

Когда выбирать: когда нужно протестировать frontier-модели (GPT-4o, Claude) перед покупкой платного доступа.

Mistral — 1 млрд токенов в месяц (Experiment tier)

Mistral — самый щедрый free tier по объёму: примерно 1 миллиард токенов в месяц на тарифе Experiment. Это на порядок больше, чем у любого конкурента. Codestral, Mistral Small, Mistral Large — все доступны в этом тарифе.

Но есть нюанс: чтобы включить API-ключи, нужно активировать подписку в аккаунте. Формально подписка бесплатная, но процесс регистрации сложнее, чем у OpenRouter или Groq. Кроме того, на Experiment tier ваши данные могут использоваться для обучения моделей — это указано в условиях.

Контекст — от 32K до 256K токенов. API OpenAI-совместим. Если вам нужно обрабатывать большие объёмы текста (логи, документооборот, датасеты) — Mistral Experiment tier даёт максимальный объём бесплатно.

Когда выбирать: для высокообъёмных задач, кодинга (Codestral), обработки больших корпусов текста.

Провайдеры с триал-кредитами и их реальная ценность

Триал-кредиты — это временные маркетинговые предложения. Они годятся, чтобы сравнить модели перед покупкой, но не для постоянного использования. Вот основные:

TokenMix в своём обзоре 15 free LLM API отмечает: триал-кредиты стоит рассматривать как evaluation-бюджет. Постройте реальный прототип на перманентном free tier (OpenRouter, Groq, Cerebras), а триалы используйте для сравнения платных моделей, которые планируете купить позже.

Скрытые ограничения «бесплатных» LLM API

Бесплатный API — не значит бесплатный во всех смыслах. Вот что нужно учитывать перед интеграцией.

Rate limits — главный враг. 20 RPM означает один запрос каждые 3 секунды. Для одного пользователя это нормально, для десяти — уже проблема. OpenRouter даёт 50 запросов в день, Groq — 1 000. Разница в 20 раз. Если вы строите публичного бота, Groq или Cerebras дадут больше свободы, чем OpenRouter.

Data training — неочевидный риск. Google использует промпты для обучения за пределами EU/UK/EEA. Mistral — на Experiment tier. Cohere — строго non-commercial. OpenRouter, Groq и Cerebras не используют ваши данные для обучения. Если конфиденциальность важна — проверяйте политику каждого провайдера.

Контекст — не у всех одинаковый. Cloudflare Workers AI даёт 2K–8K токенов — этого хватит на короткий диалог, но не на анализ документа. Groq — 128K, Google AI Studio — 1M. Выбор модели под задачу важнее выбора провайдера.

Качество моделей на free tier. Бесплатные эндпоинты часто работают на квантованных или удешевлённых версиях. Groq на Llama 3.3 70B показывает отличные результаты, но некоторые провайдеры могут отдавать более старые ревизии моделей на бесплатном тарифе.

Стабильность — не гарантирована. Free tier может измениться в любой момент. Репозиторий free-llm-api-resources регулярно обновляет статусы провайдеров — некоторые меняют лимиты каждые несколько месяцев.

Коротко: что выбрать под свою задачу

Универсального ответа нет, но есть три типовых сценария.

Прототип или MVP. Начинайте с OpenRouter — один ключ, 20+ моделей, никаких карт и регистраций. Если нужно больше запросов — добавьте Groq как быстрый эндпоинт для продакшн-нагрузки.

Работа с длинными документами. Google AI Studio с 1M контекста — лучший выбор. Для высоких объёмов — Mistral Experiment tier с миллиардом токенов в месяц (но с оговоркой про data training).

Реальный продакшн. Комбинируйте: Groq для скорости, Cerebras для объёма, GitHub Models для доступа к GPT-4o при необходимости. Все три не требуют карты и не используют данные для обучения. Обзоры 2026 года сходятся: лучшая стратегия — два-три провайдера с failover, а не один.

Что ещё важно знать