大语言模型API付费?

下面是目前主流 大语言模型 API 的付费情况总览


🧠 一、主要大语言模型 API:是否付费对比

提供方 模型 是否免费 限制 / 说明
OpenAI GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o 付费为主 有免费额度(如 ChatGPT 免费版),API 调用大多需付费
Anthropic Claude 2 / Claude 3 付费为主 API 使用需订阅(如通过 Amazon Bedrock / Claude 官网)
Google Gemini Pro / 1.5 ✅(有限)/ ❌ 有免费层(限速),API 商业化使用需付费
Meta LLaMA 2 / LLaMA 3 开源免费 模型本身免费,但托管/推理费用另计(如用 AWS/GCP)
Mistral Mistral / Mixtral 开源免费 模型开放,API 接入商(如 HuggingFace)可能收费
Cohere Command R 付费为主 提供免费额度,API 商业化收费
Open-Source 自托管 LLaMA / Mistral / RWKV 等 ✅ 免费 模型和API都可自己部署,零成本但需计算资源
Hugging Face Transformers / Inference API ✅ / ❌ 免费模型下载,推理API免费有调用限制,商用或大流量需订阅

💰 二、典型付费 API 示例

1. OpenAI

复制代码
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
  • GPT-4o 单次调用价格(截至 2025):0.005-0.01 / 1K tokens

  • 免费额度:ChatGPT(免费版使用 GPT-3.5)


2. Google Gemini API

  • 免费开发计划有速率和配额限制

  • 商业级调用定价:

    • Gemini 1.5 Flash:$0.000125/token(输入)

    • Gemini 1.5 Pro:$0.0005/token(输入)


3. Anthropic Claude

  • API 接入通过官网或 Amazon Bedrock,价格与 OpenAI 类似

  • Claude 3 Opus 比 GPT-4 更强但更贵,约 $0.03/token(输出)


🆓 三、免费可用的开源 LLM 模型(推荐)

模型 特点 推荐部署方式
LLaMA 2 / 3 Meta 出品,效果强 使用 text-generation-webui 或 HuggingFace
Mistral / Mixtral 高性价比,小模型快 Docker 部署或 HuggingFace Spaces
Yi / InternLM / Qwen 中文效果优秀 自建推理服务(如 vLLM, FastChat

🧩 总结:什么是"付费"的?

  • 模型是开源的API 是免费的

  • ✅ 如果你自己部署模型,本地使用 0 成本

  • ❌ 如果调用别人的 API 云服务(OpenAI、Claude、Gemini),则通常需要 按 token 或调用次数付费


如何用免费的大语言模型开发项目,一些 部署方法API 替代方案 (例如 vLLM + Hugging Face 模型),搭建开源模型 API ?

好的,我们来一步步搭建一个 免费且功能强大的大语言模型 API 接口 ,你可以用来替代 OpenAI 或其他付费服务。本方案基于开源模型(如 LLaMA、Mistral、Qwen)+ 高性能推理引擎 vLLM,在 Linux 上部署。


✅ 一、系统前提

  • 操作系统:Linux (推荐 Ubuntu 20.04/22.04)

  • Python 版本:>=3.8

  • 显卡支持:NVIDIA GPU + CUDA 11+(可选,CPU 也能运行但较慢)

  • 推荐显卡:至少 8GB 显存(如 RTX 3060 以上)


🚀 二、安装 vLLM 并部署模型 API

1️⃣ 安装 Python 环境

复制代码
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv git -y
python3 -m venv llm-env
source llm-env/bin/activate

2️⃣ 安装 vLLM

复制代码
pip install --upgrade pip
pip install vllm

3️⃣ 下载开源大语言模型(如 Qwen 1.5, Mistral, LLaMA3)

以阿里巴巴的中文模型 Qwen1.5-7B-Chat 为例:

复制代码
# 需要先登录 huggingface
huggingface-cli login

# 运行 API 接口(模型会自动下载)
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat \
  --port 8000

🔁 可替换为任何 HuggingFace 上支持的模型,如:

  • mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

  • meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

  • baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat


🔌 三、模拟 OpenAI API 调用方式(兼容 openai.ChatCompletion.create()

你现在可以像这样调用自己的 LLM API:

复制代码
import openai

openai.api_key = "EMPTY"  # 不需要真实密钥
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好,请写一首唐诗。"}
    ]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

📦 四、支持模型列表推荐

模型名称 平台 特点
Qwen1.5-7B-Chat HuggingFace 中文强、速度快
mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 HuggingFace 英文强、轻量级
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct Meta 英文通用最优
THUDM/chatglm3-6b 中文推荐 低显卡也能跑

🧠 五、可选增强:前端 / Web UI(可选)


📘 六、下一步建议

  • 用 Nginx 反向代理模型 API,发布到公网

  • 加入 Web UI 或 Web 服务(比如 Flask、FastAPI)

  • 如果你没有 GPU,也可以部署量化模型(如 GGUF)+ llama.cpp

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