免费AI API怎么选？Gemini、OpenRouter与Ollama的区别和接入方法

资料核对：2026年10月10日｜适用于学习接入和低成本验证

免费AI API怎么选？如果你想学习官方接口，可以先看Gemini免费层；如果想对比多款模型，可以看OpenRouter的免费模型；如果主要考虑本地数据与离线运行，可以了解Ollama。三条路线的申请方式、限制和成本不同。

最容易踩的坑，是把“免费聊天网页”“会员附带功能”“免费API额度”混为一谈。能在网页上免费提问，并不意味着程序也能免费调用；本地模型没有按次云端费用，也不代表不消耗硬件、电力和维护时间。

本站原创选择示意图，非平台界面截图。

先用三句话描述自己的需求

选择服务前写清：你要处理什么数据，每天大约多少次请求，失败时是否可以等待。如果只是学习“如何让程序得到一条回复”，不需要为了高并发提前付费；如果接口面向客户，免费层的可用性和限额就必须认真评估。

一个具体例子：每天把十条公开产品说明整理成三点摘要，可以先用免费层验证。若要每小时处理几千条实时订单，就要评估容量、数据政策和稳定性，不能只看单次价格为零。

三条路线有什么区别？

路线	接入方式	更适合的起步任务	需要检查的限制
Gemini官方免费层	AI Studio项目与API Key	学习官方SDK、短文本验证	模型免费资格、项目额度、数据政策
OpenRouter免费模型	账户密钥与OpenAI兼容接口	用同一工具比较多款模型	免费模型ID、平台限额、上游容量
Ollama本地模型	本机服务与已下载模型	本地实验、离线资料处理	内存、模型大小、许可证与运行速度

这个表用于选择入门路线，不是模型能力排名。各平台的最新条件应从当前控制台和文档确认。

路线一：使用Gemini官方免费层

从Google AI Studio创建测试项目与API Key，检查官方价格页面中所选模型的免费层，再用短文本调用。完整步骤可以看Gemini API免费申请教程。

关键是同时确认“模型”和“功能”。文字免费，不代表搜索、图片或其他工具也在同一免费范围内。用免费层时查看数据使用规则，公开文章片段适合起步，客户合同和内部源代码不宜未经审核直接上传。

如果频繁出现429，先检查项目速率限制。不要以为增加密钥数量就增加项目总额度。详见Google速率限制文档。

路线二：用OpenRouter比较免费模型

OpenRouter提供多模型接入。操作时先去官方免费模型目录找当前可用的候选，确认输入和输出价格、上下文长度，以及适用的数据处理说明。

许多免费变体的模型ID以:free结尾，必须复制完整ID。模型的显示名称和接口ID可能不同，少写后缀也可能选到另一种计费变体。免费调用仍有频率与日用量约束，条件见免费变体说明及接口限额文档。

在支持OpenAI兼容接口的聊天工具里，常见设置是：

服务商类型：OpenAI兼容
API基础地址：https://openrouter.ai/api/v1
API Key：在工具的密钥设置里输入自己的OpenRouter密钥
模型：从免费模型目录复制完整模型ID

有的工具让你填“基础地址”，有的要求“完整请求地址”。后者可能需要/chat/completions，不要不看字段说明就重复追加。OpenRouter的Key用于OpenRouter，不能直接拿它请求Google或OpenAI官方地址。

第一次只发送一句短问题。如果报错，先看工具是否能显示错误正文，再检查地址和模型ID。确认接入正确后，才比较回答质量。

路线三：通过Ollama运行本地API

从Ollama官网安装软件，选择适合机器配置的模型。新手可以从较小的本地模型开始，避免一下载就占满磁盘或内存。

官方快速入门演示了本地模型与接口。以下是一个本地文字练习，先下载模型：

ollama pull gemma4:e2b
ollama run gemma4:e2b

下载需要网络；首次运行后，输入一句短问题确认可用。选择其他模型时，把后续代码里的名称也同步替换。硬件能否流畅运行，需在你的机器上测试，不能由模型参数量单独保证。

在Windows PowerShell中，可以调用本机接口：

$ollamaRequest = @{
  model = 'gemma4:e2b'
  messages = @(@{role='user'; content='请用一句简体中文解释API。'})
  stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 5
$ollamaBytes = [System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($ollamaRequest)
$ollamaReply = Invoke-RestMethod -Uri 'http://localhost:11434/api/chat' -Method Post -ContentType 'application/json; charset=utf-8' -Body $ollamaBytes
$ollamaReply.message.content

这请求的是本机服务。要实现离线处理，应使用已经下载到本地的模型，并确认所用工具没有调用云端模型或联网功能。不要把本地接口直接暴露到公网。

用同一份小样本做比较

准备五条公开资料，每条都有你能核对的事实，再固定要求：

请把每条资料整理成3点摘要。
必须保留日期、数量与限制条件。
不要添加资料没有说明的内容。
最后单独列出无法确定的信息。

记录四项：事实正确了几条、哪些地方要人工修改、等待多久，以及有没有碰到限制。这里是在检查你的任务适配度，不是做通用榜单。

例如一款模型回答很快，但经常漏掉“仅限首月”的条件，后续核对成本可能高于另一款稍慢的模型。把人工修改时间算进去，才知道哪个方案真正省成本。

从免费测试走向日常使用

成功接入后，保存已完成结果，对失败项单独重试；增加请求间隔，并限制单次输入长度。每周检查模型ID、额度与用量，避免免费型号调整后继续使用旧配置。

需要公开上线的服务，再评估是否要付费容量或本地部署。免费额度适合验证，长期预算应包含接口、服务器、存储和人工维护。

常见问题

OpenAI或Claude有没有永久免费的官方API？

不要把偶发试用或第三方免费活动当成永久承诺。以各官方账户中的账单、额度和当前活动条件为准；本文也不提供来源不明的共享密钥。

“免费Token”是不是可以复制来用的密钥？

不是。Token通常是用量计量单位，API Key才是调用凭据。共享Key可能失效、泄露数据或产生他人的费用。

本地模型一定比云端省钱吗？

取决于使用频率和硬件。已有合适电脑做小实验可能成本低，但高并发、模型维护和硬件升级需要另外计算。

第三方工具连不上，应该马上换服务吗？

先确认基础地址、密钥、模型ID和请求格式，再用API报错排查指南定位。服务端额度不足与本地网络故障，解决方式不同。

先选一条路线完成小样本，再按结果决定是否迁移。能解释自己的用量、错误和输出质量，比收集几十个“免费接口”更有价值。