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title: 便宜免费的大模型 API 整合 （ 2025年11月11日 ）
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createTime: 2025/11/11 13:54:02
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permalink: /article/free_model_api/
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## 免费的大模型 API 整合
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嗨～如果你在找既温柔又省荷包的小模型，就把它们悄悄收进这里吧！它们也许不是夜空最亮的那颗星，却能在摘要、划重点、轻声问答的小角落里，给你软软又稳稳的陪伴哦～
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### 百度千帆大模型平台
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先从千帆开始吧～下面是常用模型的参考价格：
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| 模型名称 | 版本名称 | 服务内容 | 子项 | 在线推理 | 批量推理 | 单位 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| ERNIE Speed | ernie-speed-128k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.00012 | 元/千tokens |
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| ERNIE Speed | ernie-speed-128k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.00024 | 元/千tokens |
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| ERNIE Lite | ernie-lite-8k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.0012 | 元/千tokens |
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| ERNIE Lite | ernie-lite-8k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.0024 | 元/千tokens |
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| ERNIE Tiny | ernie-tiny-8k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.00008 | 元/千tokens |
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| ERNIE Tiny | ernie-tiny-8k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.00016 | 元/千tokens |
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> 提示：单纯调用 API 接口属于在线推理，当前显示为 0 元；批量推理按量计费。
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#### 快速上手
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1. 访问控制台并获取 API Key。
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2. 使用下方示例进行快速测试。
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3. 若遇错误，请检查模型名称与凭证有效期。
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控制台：[https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/apiKey](https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/apiKey)
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```python
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import requests
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import json
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def main():
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url = "https://qianfan.baidubce.com/v2/chat/completions"
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API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
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payload = json.dumps({
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"model": "ernie-speed-128k",
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"messages": [
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{
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"role": "system",
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"content": "You are a helpful assistant."
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},
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{
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"role": "user",
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"content": "你好"
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}
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]
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})
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headers = {
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'Content-Type': 'application/json',
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'Authorization': F'Bearer {API_KEY}'
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}
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response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
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print(response.text)
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if __name__ == '__main__':
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main()
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```
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> 小贴士：将 `YOUR_API_KEY` 替换为你的密钥，建议使用环境变量管理凭证；请勿在公共仓库提交 Key。
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更多文档：[https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/3m9b5lqft](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/3m9b5lqft)
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### 讯飞星火大模型
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接着，我们轻盈地来到星火～
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- 官网：[https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi](https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi)
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- 控制台：[https://console.xfyun.cn/services/cbm?from=desk](https://console.xfyun.cn/services/cbm?from=desk)
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- 模型说明：可见 Spark Lite，Token 余量为无限。
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#### 快速上手
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> 小贴士：如需联网检索，启用 `web_search`；流式输出可以提升交互体验。
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1. 在控制台获取授权凭证并替换到示例中。
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2. 选择 `Lite` 模型，按需开启 `web_search` 与 `stream`。
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3. 若需要长内容输出，注意 8K tokens 限制，合理裁剪上下文。
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```python
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# encoding:UTF-8
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import json
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import requests
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# 请替换XXXXXXXXXX为您的 APIpassword, 获取地址：https://console.xfyun.cn/services/bmx1
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api_key = "Bearer XXXXXXXXXX"
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url = "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions"
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# 请求模型，并将结果输出
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def get_answer(message):
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#初始化请求体
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headers = {
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'Authorization':api_key,
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'content-type': "application/json"
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}
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body = {
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"model": "Lite",
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"user": "user_id",
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"messages": message,
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# 下面是可选参数
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"stream": True,
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"tools": [
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{
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"type": "web_search",
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"web_search": {
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"enable": True,
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"search_mode":"deep"
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}
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}
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]
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}
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full_response = "" # 存储返回结果
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isFirstContent = True # 首帧标识
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response = requests.post(url=url,json= body,headers= headers,stream= True)
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# print(response)
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for chunks in response.iter_lines():
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# 打印返回的每帧内容
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# print(chunks)
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if (chunks and '[DONE]' not in str(chunks)):
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data_org = chunks[6:]
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# print(f"DEBUG: raw data_org: {data_org}")
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chunk = json.loads(data_org)
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text = chunk['choices'][0]['delta']
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# 判断最终结果状态并输出
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if ('content' in text and '' != text['content']):
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content = text["content"]
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if (True == isFirstContent):
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isFirstContent = False
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print(content, end="")
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full_response += content
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return full_response
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# 管理对话历史，按序编为列表
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def getText(text,role, content):
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jsoncon = {}
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jsoncon["role"] = role
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jsoncon["content"] = content
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text.append(jsoncon)
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return text
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# 获取对话中的所有角色的content长度
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def getlength(text):
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length = 0
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for content in text:
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temp = content["content"]
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leng = len(temp)
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length += leng
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return length
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# 判断长度是否超长，当前限制8K tokens
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def checklen(text):
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while (getlength(text) > 11000):
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del text[0]
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return text
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#主程序入口
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if __name__ =='__main__':
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#对话历史存储列表
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chatHistory = []
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#循环对话轮次
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while (1):
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# 等待控制台输入
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Input = input("\n" + "我:")
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question = checklen(getText(chatHistory,"user", Input))
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# 开始输出模型内容
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print("星火:", end="")
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getText(chatHistory,"assistant", get_answer(question))
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```
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### 腾讯混元大模型
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- 计费与价格：[https://cloud.tencent.com/document/product/1729/97731](https://cloud.tencent.com/document/product/1729/97731)
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- 文档与控制台：[https://cloud.tencent.com/document/product/1729/111008](https://cloud.tencent.com/document/product/1729/111008)
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- 模型说明：`hunyuan-lite` 免费可用，适合轻量任务。
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```python
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import os
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from openai import OpenAI
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# 构造 client（建议使用环境变量管理密钥）
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api_key = os.getenv("HUNYUAN_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
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client = OpenAI(
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api_key=api_key, # 混元 APIKey
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base_url="https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1", # 混元 endpoint
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)
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completion = client.chat.completions.create(
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model="hunyuan-lite",
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messages=[
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{
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"role": "user",
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||
"content": "泥嚎"
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||
}
|
||
],
|
||
extra_body={
|
||
"enable_enhancement": True,
|
||
},
|
||
)
|
||
print(completion.choices[0].message.content)
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||
```
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> 小贴士：请勿在公共仓库提交任何真实密钥；使用环境变量或密钥管理服务更安全。
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## 低价大模型
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### SCNet 平台
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#### 简介
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SCNet 是一个面向人工智能和科学计算的一站式算力与 AI 平台，提供从数据管理、模型训练到部署的完整链路服务，同时结合国产超算硬件和多模态模型生态，让企业和开发者能更高效地使用 AI。
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#### 链接与文档
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- 官网：[https://www.scnet.cn/](https://www.scnet.cn/)
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#### 价格一览
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| 模型 | 上下文长度 | 百万 tokens 输入价格 | 百万 tokens 输出价格 |
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|---|---|---|---|
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| Qwen3-235B-A22B | 32K | 0.1 元 | 0.1 元 |
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| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 32K | 0.1 元 | 0.1 元 |
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| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32K | 1 元 | 4 元 |
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||
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 32K | 0.1 元 | 6 元 |
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||
| QwQ-32B | 32K | 1 元 | 4 元 |
|
||
| Qwen3-30B-A3B | 128K | 1 元 | 6 元 |
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| Qwen3-Embedding-8B | - | 0.1 元 | - |
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- 文档（计费与说明）：[https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/modulefee.html](https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/modulefee.html)
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目前看到的价格最低的 Qwen3-235B-A22B 模型的 API，相比前面的免费模型，性能更强。
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- API 接口使用样例：[https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/apicall.html](https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/apicall.html)
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## 小结
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把上面这些“零钱包”级别的模型都翻完啦～
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- 百度千帆、讯飞星火、腾讯混元都给出「免费在线额度」，日常轻量问答、摘要、润色完全够用；记得把 Key 藏进环境变量，别手滑推到 GitHub。
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- 如果任务量突然暴涨，SCNet 的 Qwen3-235B-A22B 只要 0.1 元/百万 tokens，性价比直接拉满，当“备胎”也安心。
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一句话：先薅免费的，薅不动再掏 0.1 元，让荷包和模型一起“稳稳幸福”吧！
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