# 便宜免费的大模型 API 整合 （ 2025年11月11日 ） | 仲夏夜之梦
免费的大模型 API 整合 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～ 百度千帆大模型平台 先从千帆开始吧～下面是常用模型的参考价格： 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。 快速上手 访问控制台并...

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# 便宜免费的大模型 API 整合 （ 2025年11月11日 ）

约 1394 字大约 5 分钟

2025-11-11

## 免费的大模型 API 整合

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～

### 百度千帆大模型平台

先从千帆开始吧～下面是常用模型的参考价格：

模型名称 | 版本名称 | 服务内容 | 子项 | 在线推理 | 批量推理 | 单位
--- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
ERNIE Speed | ernie-speed-128k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.00012 | 元/千tokens
ERNIE Speed | ernie-speed-128k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.00024 | 元/千tokens
ERNIE Lite | ernie-lite-8k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.0012 | 元/千tokens
ERNIE Lite | ernie-lite-8k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.0024 | 元/千tokens
ERNIE Tiny | ernie-tiny-8k | 推理服务 | 输入 | 0 | 0.00008 | 元/千tokens
ERNIE Tiny | ernie-tiny-8k | 推理服务 | 输出 | 0 | 0.00016 | 元/千tokens

> 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。

#### 快速上手

1. 访问控制台并获取 API Key。
2. 使用下方示例进行快速测试。
3. 若遇错误，请检查模型名称与凭证有效期。

控制台：https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/apiKey

    import requests
    import json

    def main():
        url = "https://qianfan.baidubce.com/v2/chat/completions"
        API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
        payload = json.dumps({
            "model": "ernie-speed-128k",
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "You are a helpful assistant."
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "你好"
                }
            ]
        })
        headers = {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization': F'Bearer {API_KEY}'
        }
        response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
        print(response.text)

    if __name__ == '__main__':
        main()

> 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。

更多文档：https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/3m9b5lqft

### 讯飞星火大模型

接着，我们轻盈地来到星火～

- 官网：https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi
- 控制台：https://console.xfyun.cn/services/cbm?from=desk
- 模型说明：可见 Spark Lite，Token 余量为无限。

#### 快速上手

> 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。

1. 在控制台获取授权凭证并替换到示例中。
2. 选择 `Lite` 模型，按需开启 `web_search` 与 `stream`。
3. 若需要长内容输出，注意 8K tokens 限制，合理裁剪上下文。

    # encoding:UTF-8
    import json
    import requests

    # 请替换XXXXXXXXXX为您的 APIpassword, 获取地址：https://console.xfyun.cn/services/bmx1
    api_key = "Bearer XXXXXXXXXX"
    url = "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions"

    # 请求模型，并将结果输出
    def get_answer(message):
        #初始化请求体
        headers = {
            'Authorization':api_key,
            'content-type': "application/json"
        }
        body = {
            "model": "Lite",
            "user": "user_id",
            "messages": message,
            # 下面是可选参数
            "stream": True,
            "tools": [
                {
                    "type": "web_search",
                    "web_search": {
                        "enable": True,
                        "search_mode":"deep"
                    }
                }
            ]
        }
        full_response = ""  # 存储返回结果
        isFirstContent = True  # 首帧标识

        response = requests.post(url=url,json= body,headers= headers,stream= True)
        # print(response)
        for chunks in response.iter_lines():
            # 打印返回的每帧内容
            # print(chunks)
            if (chunks and '[DONE]' not in str(chunks)):
                data_org = chunks[6:]

                # print(f"DEBUG: raw data_org: {data_org}")
                chunk = json.loads(data_org)
                text = chunk['choices'][0]['delta']

                # 判断最终结果状态并输出
                if ('content' in text and '' != text['content']):
                    content = text["content"]
                    if (True == isFirstContent):
                        isFirstContent = False
                    print(content, end="")
                    full_response += content
        return full_response

    # 管理对话历史，按序编为列表
    def getText(text,role, content):
        jsoncon = {}
        jsoncon["role"] = role
        jsoncon["content"] = content
        text.append(jsoncon)
        return text

    # 获取对话中的所有角色的content长度
    def getlength(text):
        length = 0
        for content in text:
            temp = content["content"]
            leng = len(temp)
            length += leng
        return length

    # 判断长度是否超长，当前限制8K tokens
    def checklen(text):
        while (getlength(text) > 11000):
            del text[0]
        return text

    #主程序入口
    if __name__ =='__main__':

        #对话历史存储列表
        chatHistory = []
        #循环对话轮次
        while (1):
            # 等待控制台输入
            Input = input("\n" + "我:")
            question = checklen(getText(chatHistory,"user", Input))
            # 开始输出模型内容
            print("星火:", end="")
            getText(chatHistory,"assistant", get_answer(question))

### 腾讯混元大模型

- 计费与价格：https://cloud.tencent.com/document/product/1729/97731
- 文档与控制台：https://cloud.tencent.com/document/product/1729/111008
- 模型说明：`hunyuan-lite` 免费可用，适合轻量任务。

    import os
    from openai import OpenAI

    # 构造 client（建议使用环境变量管理密钥）
    api_key = os.getenv("HUNYUAN_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
    client = OpenAI(
        api_key=api_key,  # 混元 APIKey
        base_url="https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",  # 混元 endpoint
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="hunyuan-lite",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": "泥嚎"
            }
        ],
        extra_body={
            "enable_enhancement": True,
        },
    )
    print(completion.choices[0].message.content)

> 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。

## 低价大模型

### SCNet 平台

#### 简介

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。

#### 链接与文档

- 官网：https://www.scnet.cn/

#### 价格一览

模型 | 上下文长度 | 百万 tokens 输入价格 | 百万 tokens 输出价格
--- | --- | --- | ---
Qwen3-235B-A22B | 32K | 0.1 元 | 0.1 元
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 32K | 0.1 元 | 0.1 元
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32K | 1 元 | 4 元
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 32K | 0.1 元 | 6 元
QwQ-32B | 32K | 1 元 | 4 元
Qwen3-30B-A3B | 128K | 1 元 | 6 元
Qwen3-Embedding-8B | - | 0.1 元 | -

- 文档（计费与说明）：https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/modulefee.html

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。

- API 接口使用样例：https://www.scnet.cn/ac/openapi/doc/2.0/moduleapi/tutorial/apicall.html

## 小结

把上面这些“零钱包”级别的模型都翻完啦～

- 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。
- 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。

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！