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大语言模型API付费？

网友: 技术文档 2025-08-08 00:36:57

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

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 或 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

sudo apt updatesudo apt install python3-pip python3-venv git -ypython3 -m venv llm-envsource llm-env/bin/activate

2️⃣ 安装 vLLM

pip install --upgrade pippip 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：

# 需要先登录 huggingfacehuggingface-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：

import openaiopenai.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）

  • Open WebUI：轻量美观的网页界面，兼容 OpenAI 接口

  • Text Generation Web UI：更高级、支持模型切换

  • FastChat：也支持 OpenAI API 和 Web Chat 界面

📘 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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