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# 编程Agent可用的6个免费 AI API
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/6-free-ai-apis-for-coding-agents/
- Published: 2026-08-06T17:00:39.000Z
- Updated: 2026-10-13T15:11:08.000Z
- Description: 必备资源和 API 密钥，让你一分钱都不用花。
- Author: admin
- Tags: AGENT, #Import 2026-10-14 14:41

你了解我。我永远不会停止寻找免费 AI 资源。

事实上，在处理敏感和私密文档时，本地 AI 是必需的。但对于其他一切，一个免费且强大的 AI 是最好的选择。

正如我在上一篇文章中提到的，使用 AI 编码 Agent（配合免费层级的 AI）的最佳方式是构建你自己的应用，并牢记一条简单的规则：你的 AI 驱动应用必须能够与一个你可以在本地运行的小型 AI 模型协同工作。

所以今天我将列出 6 个你可以与你的编码 Agent（我习惯用 OpenCode）一起使用的必备免费资源：我还会分享 Python 代码片段，方便你测试它们或在你的演示中使用。

下面列出的资源都不需要任何形式的充值，只需一个普通的注册流程。

> ⚠️ 注意：我不会按重要性顺序来介绍这 6 个资源，而是从最不为人知的开始！

## 1\. Zenmux 免费 API

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-oBRfSRnjOjuPDnka12MqAA.png)

```
base_url="https://zenmux.ai/api/v1"
api_key="<ZENMUX_API_KEY>"
model="stepfun/step-3.7-flash-free"

```

[ZenMux](https://zenmux.ai/aboutus?ref=hubwiz.com) 是一个 AI 服务平台，旨在简化和统一对各种人工智能模型的访问。

根据他们的网站介绍，"ZenMux"这个名字结合了两个概念：

- **Zen（禅）：** 他们的目标是处理 AI 系统的复杂性，让用户可以享受简单、流畅的体验（一个账户、一个 API、一个平台）。
- **Mux（多路复用器）：** 他们聚合来自主要 AI 提供商（如 OpenAI、Anthropic、Google 和 DeepSeek）的授权渠道，并智能地把任务路由到最佳可用模型。

**ZenMux 的主要特点包括：**

- **可靠性与保障：** 他们强调"补偿驱动"模式，即如果某个服务或模型表现不佳，会有内置的补偿机制。
- **面向开发者：** 该平台专为开发者打造，提供统一的 SDK、可观测性、可追溯性和透明的定价，帮助管理从开发到生产的 AI 集成。
- **质量控制：** 他们专注于路由到最佳模型，不依赖"降级副本"，确保 AI 输出的质量可验证、可追溯。
- **愿景：** 他们旨在充当 AI 应用的"可信访问和承保层"，其"Assured by ZenMux"状态是 AI 构建者安全和可靠的信号。

简而言之……ZenMux 是一个帮助开发者通过单一、可靠的服务更轻松地集成、监控和优化多个 AI 模型使用的工具。**而且它通过 API 调用提供了几个免费模型**。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-hcKooYUPNBNyfVj7qy6WHw.png)

注册非常简单。从[主网页](https://zenmux.ai/?ref=hubwiz.com)点击右上角的 Sign In。你有 3 个选项（我选择 GitHub）。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-qe2dZk9BGcQLJk8DLQqAFQ.png)

有几个套餐：你需要选择免费（默认）套餐，然后从 Pay As You Go 菜单或直接从模型卡片创建 API 密钥。请看下面的截图。

进入你的个人资料 —— PAYG API —— 创建一个新的 API 密钥

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![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-mNRENvpZrp22SRjjjgGLvw.png)

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记得把它保存在安全的地方！

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或者你也可以浏览模型，从那里创建。

你可以在搜索框中[输入 free 来浏览模型](https://zenmux.ai/models?sort=newest&keyword=free&ref=hubwiz.com)，获取所有可用的免费 Endpoint。

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然后点击 API Requests，向上查看详细信息和代码片段。

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下面是一个简单的 Python 代码片段，用于在你的应用或流水线中使用这些免费模型……

```
#pip install openai

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
 base_url="https://zenmux.ai/api/v1",
 api_key="<ZENMUX_API_KEY>",
)
# Chat Completion
completion = client.chat.completions.create(
 model="stepfun/step-3.7-flash-free",
 messages=[
 {
 "role": "user",
 "content": "What is the meaning of life?"
 }
 ]
)
print(completion.choices[0].message.content)
# Responses API
responses = client.responses.create(
 model="stepfun/step-3.7-flash-free",
 input="What is the meaning of life?"
)
print(responses)

```

## 2\. GROQ 免费 API

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-417sYmkf38eFCaLZP5loVw.png)

```
base_url="https://api.groq.com/openai/v1"
api_key="GROQ_API_KEY"
model="qwen/qwen3.6-27b"

```

**Groq** 是一家专注于超快、低成本**推理**（运行预训练 AI 模型以生成响应的过程）的专业 AI 基础设施公司。

与在 GPU（如 Nvidia 的 H100）上托管 AI 模型的传统云提供商不同，Groq 开发了自己的定制硅架构，称为**语言处理单元（LPU）**。

#### LPU 架构的关键技术特性：

- **确定性执行：** LPU 不依赖运行时复杂的动态调度（这会在 GPU 上导致不可预测的延迟尖峰），而是采用软件优先的方法。Groq 的编译器在执行开始之前就把每一次计算预先调度到单个时钟周期。
- **片上 SRAM：** LPU 不从较慢的外部高带宽内存（HBM）获取权重，而是把模型权重直接存储在高速度的片上 SRAM 中。这完全消除了内存瓶颈，并把访问速度提高了大约 20 倍。
- **惊人的吞吐量：** 由于这种架构，Groq 以前所未有的速度交付开源大语言模型。例如，它可以以**每秒 560–840 个 token（TPS）以上的速度运行 Llama 3.1 8B 这样的小型模型，并以280–394 TPS** 的速度运行 Llama 3.3 70B 这样的大型模型。
- **即插即用兼容性：** Groq 的 API 完全兼容 OpenAI。你只需修改两行代码就能把现有应用切换到 Groq——`base_url`（指向 `[https://api.groq.com/openai/v1](https://api.groq.com/openai/v1)`）和你的 API 密钥。

*注意：Groq 不构建自己的基础模型；他们托管由他人开发的开源权重模型，如 Meta 的 Llama 系列、Qwen、Mistral 以及 OpenAI 的开源权重模型。*

#### 关于 GroqCloud 免费 API 层级

[Groq](https://groq.com/?ref=hubwiz.com) 通过 GroqCloud 提供了一个能力很强的**免费层级**，让开发者无需输入信用卡即可构建、测试和原型化应用。这一层级的主要限制是**速率限制**，而不是模型访问受限——这意味着你可以访问平台上所有可用的模型。

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![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-kW-u1_O1JIxQ_ob5eq1WpA.png)

#### 免费层级限制与能力：

正如你所看到的，免费层级中有相当多出色的 LLM，每天 14,000 次请求，每天最多 500,000 个 token。

你有[几种注册选项](https://console.groq.com/home?ref=hubwiz.com)：如下面这些

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-O421kR45g0mwWSVklsvQXA.png)

注册完成后，创建一个 API 密钥，开始你的冒险吧。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-QV5BRfsT1b_sgWL4cPKQ2A.png)

这里有几个可免费使用的模型……

```
llama-3.1-8b-instant
llama-3.3-70b-versatile
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct
openai/gpt-oss-120b
qwen/qwen3-32b
qwen/qwen3.6-27b

```

下面是如何用 Python 使用它：

```
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
 api_key="GROQ_API_KEY",
 base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
)
response = client.responses.create(
 input="Explain the importance of fast language models",
 model="openai/gpt-oss-20b",
)
print(response.output_text)

```

你也可以使用专门的 groq SDK

```
#using the groq sdk - pip intall groq

from groq import Groq
client = Groq(api_key="GROQ_API_KEY")
completion = client.chat.completions.create(
 model="llama-3.3–70b-versatile",
 messages=[
 {
 "role": "user",
 "content": ""
 }
 ],
 temperature=1,
 max_completion_tokens=1024,
 top_p=1,
 stream=True,
 stop=None
)
for chunk in completion:
 print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

```

## 3\. Puter.js

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-HoXiop1ACVlnN4QCpiJE4Q.png)

```
puter_token = "your_superLONG_puterJS_token"  #API Key
model = "openai/gpt-5.4-nano"        #Model
BASE_URL = "https://api.puter.com/puterai/openai/v1"

```

[Puter](https://docs.puter.com/?ref=hubwiz.com) 不适合 Coding Agent：它是一个完整的 JavaScript 现成框架。无论如何，我将很快向你展示如何在你自己的 Python 应用（或者你用 Opencode 亲手打造的 AI 驱动应用）中使用它！

**Puter.js** 是一个无服务器、无需密钥的 JavaScript 库，让你完全在前端代码（浏览器端 JavaScript）中构建全栈 Web 应用。它消除了构建后端、配置服务器或管理云服务的需求。

只需在 HTML 中放入一个 `<script>` 标签，或运行 `npm install @heyputer/puter.js`，你的应用就能立即获得一整套后端工具包：

- **AI 网关：** 用一行代码与数百个高级 LLM（如 Claude、GPT、Gemini 和 DeepSeek）交互。
- **云存储与数据库：** 直接从浏览器读写文件，并使用快速的 NoSQL 键值存储。
- **内置认证：** 无需设置 OAuth 或认证服务器即可实现简单的用户登录系统。
- **托管与网络：** 即时托管静态网站或发起请求，无需担心 CORS 限制。

#### 免费 API 层级如何运作（"用户付费"模式）

Puter.js 处理"免费层级"的方式与几乎所有其他云平台都不同。它不是给*开发者*一小桶最终会用完或在流量激增时崩溃的月度积分，而是采用**用户付费模式**。

以下是它如何让你 100% 免费：

1. **无需 API 密钥：** 你不需要注册 API 密钥，意味着没有什么可泄露、可窃取或硬编码到前端代码里的。
2. **用户买单：** 当访问者使用你应用中需要云基础设施或 AI token 的功能（如与模型聊天或保存文件）时，Puter 会通过提示用户使用自己的 Puter 账户登录（通过一个简洁的弹窗）来自动处理。
3. **零扩展成本：** 因为每个用户都用各自的 Puter 账户进行认证并承担自己的计算/AI 开销，**你作为开发者支付的费用正好是 0 美元**。
4. **无限可扩展性：** 无论你的应用有 1 个用户还是 100 万个用户，运行成本都为零。你永远不必担心你的项目爆火后收到一笔巨额意外账单。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-8Bt3YoyM9-AfvzXl9nixlg.png)

#### 如何注册？

你有上面提到的所有选项。进入后，你会看到 Puter 的应用和主界面。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-PvWXbHyI6yYVnGWlaMVwwQ.png)

从同一个主菜单中，你可以在左侧面板浏览到 Home 和账户详情。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-oBSXiEUYCK8j-mJxUq0gXw.png)

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-vPKeH60prBRXMIF_XizOUw.png)

在 Account 部分，你可以看到分配给你的用户名，以及创建 API Token 的选项（我们需要它来测试 Python 代码）。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-TP1OX-R9raOS_323gbz8dQ.png)

Puter.js 不适合 Agent 框架，但对于其他一切来说，它是一个强大的工具。你有 400 多个模型，基本上都是免费的。

你可以用以下参数把它用于你的聊天应用：

```
puter_token = "your_superLONG_puterJS_token"  #API Key
selected_model = "openai/gpt-5.4-nano"        #Model
BASE_URL = "https://api.puter.com/puterai/openai/v1"

```

> **Puter.js**

我更喜欢把 TOKEN 放在 Python 代码之外：所以我把它保存在 CLI 应用同目录下名为 `config.json` 的文件中

```
{
    "token": "your_superLONG_puterJS_token",
    "model": "openai/gpt-5.4-nano"
}

```

例如，我让 Opencode 为我编写了一个多轮、多行的聊天 CLI 应用，就像下面这个：它会读取 `config.json` 文件，并由 puter.js 模型驱动对话。

```
import json
import sys
import os
from openai import OpenAI, APIError

# Import Rich and Prompt Toolkit utilities
from rich.console import Console
from rich.markdown import Markdown
from rich.panel import Panel
from rich.text import Text
from prompt_toolkit import prompt
# Initialize the global rich console object
console = Console()
def load_config(config_path="config.json"):
    """Loads configuration data from config.json."""
    if not os.path.exists(config_path):
        console.print(f"[bold red]Error:[/bold red] Configuration file '{config_path}' not found.")
        sys.exit(1)

    try:
        with open(config_path, "r") as f:
            config = json.load(f)
            if not config.get("token"):
                console.print("[bold red]Error:[/bold red] Puter 'token' missing from config.json")
                sys.exit(1)
            return config
    except json.JSONDecodeError:
        console.print("[bold red]Error:[/bold red] Failed to parse config.json.")
        sys.exit(1)
def main():
    config = load_config()

    puter_token = config["token"]
    selected_model = config.get("model", "gpt-4o")
    console.print("[bold cyan]Connecting to Puter's new OpenAI-compatible API layer...[/bold cyan]")

    client = OpenAI(
        base_url="https://api.puter.com/puterai/openai/v1",
        api_key=puter_token
    )
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant running via Puter platform."}
    ]
    # Display welcome message inside a styled panel with hotkey instructions
    welcome_text = Text()
    welcome_text.append(f"Active Model: ", style="bold magenta")
    welcome_text.append(f"{selected_model}\n\n", style="italic green")
    welcome_text.append("Editing Rules:\n", style="bold underline yellow")
    welcome_text.append("• Press ", style="dim")
    welcome_text.append("Enter", style="bold white")
    welcome_text.append(" to create a new line.\n", style="dim")
    welcome_text.append("• Press ", style="dim")
    welcome_text.append("Alt + Enter", style="bold reverse white")
    welcome_text.append(" (or Esc then Enter) to send your message.\n\n", style="dim")
    welcome_text.append("Commands: ", style="bold blue")
    welcome_text.append("type 'exit' or 'quit' to close. Type 'clear' to reset history.", style="yellow")

    console.print(Panel(welcome_text, title="[bold reverse cyan] Multi-Line Conversation Started [/bold reverse cyan]", border_style="cyan"))
    while True:
        try:
            # Print a clean prompt indicator using Rich first
            console.print("\n[bold reverse green] You [/bold reverse green] (Alt+Enter to send):")

            # Use prompt_toolkit to safely accept multi-line entries
            user_input = prompt(" ❯ ", multiline=True).strip()

            if not user_input:
                continue

            if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
                console.print("[bold red]Ending session. Goodbye![/bold red]")
                break

            if user_input.lower() == 'clear':
                messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant running via Puter platform."}]
                console.print("\n[bold yellow]✨ Chat context wiped clean for a fresh start. ✨[/bold yellow]\n")
                continue
            messages.append({"role": "user", "content": user_input})
            with console.status("[bold yellow]Thinking...[/bold yellow]", spinner="dots"):
                response = client.chat.completions.create(
                    model=selected_model,
                    messages=messages
                )

            ai_response = response.choices[0].message.content

            console.print(f"\n[bold reverse blue] AI ({selected_model}) [/bold reverse blue]")
            console.print(Markdown(ai_response))
            console.print("[dim]─" * console.width + "[/dim]")

            messages.append({"role": "assistant", "content": ai_response})
        except APIError as e:
            console.print(f"\n[bold red]Puter Platform API Error:[/bold red] {e}\n")
        except KeyboardInterrupt:
            # Catching Ctrl+C inside prompt_toolkit drops to a clean next line or exits gracefully
            console.print("\n[bold red]Session interrupted. Exiting...[/bold red]")
            break
        except Exception as e:
            console.print(f"\n[bold red]An unexpected framework error occurred:[/bold red] {e}\n")
if __name__ == "__main__":
    main()

```

现在让我们转向最普遍、同时也最慷慨的免费 API 层级。

## 4\. Gemini 免费 API

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-5i4ObMdVcO4tul_f.png)

```
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
api_key="GEMINI_API_KEY"
model="gemma-4-31b-it"

```

最常用的电子邮件账户服务可能仍然是 Gmail：也许你还没有意识到，**用你基本的电子邮件账户，你就有权访问许多 Gemini 或 Gemma 模型，无需任何订阅费用**或信用卡。

你只需前往 [https://aistudio.google.com/](https://aistudio.google.com/?ref=hubwiz.com) 并使用你的电子邮件账户凭据登录。

如果你想先查看定价，点击顶栏的 Pricing 选项，你将被重定向到 [https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?ref=hubwiz.com)。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-AO7A20oCe7adz34B.png)

进入定价页面后，你就能看到哪些模型包含免费层级。例如，Gemini 3.5 Flash 也有免费层级的 API 调用。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-g6ZJGLByyurQe-bb.png)

登录后，创建一个 API 密钥和一个项目：这是追踪 API 调用和计算限制的方式。

很酷的一点是，你可以在免费层级中查看每个模型的每日请求数（RPD）。请看下面……

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-hH0JRMp6iV5uyEO4.png)

想象一下你可以用这些做什么：

- Gemma 4 26B MoE 每天 1500 次请求
- Gemma 4 31B 每天 1500 次请求
- Gemini 3.1 Flash Lite 每天 500 次请求

现在剩下的问题就是如何在我们的电脑上使用所有这些资源。

## 5\. NVIDIA Nim 免费

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-F2VxGgjDlhjl0otxtO_w2g.png)

```
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1"
api_key="NVIDIA_API_KEY"
model="nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b"

```

NVIDIA 是 AI 和 GPU 计算时代的领导公司。他们不仅提供免费培训，还为一些最好的可用 LLM 提供免费 API 调用。

具体来说，NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）是一组易于使用的微服务，旨在加速生成式 AI 模型在任何 NVIDIA 加速基础设施上的部署。当你访问 [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com/?ref=hubwiz.com) 时，作为开发者，你可以访问一个庞大的企业级 AI 模型目录（包括 Llama 3、Mistral 和 NVIDIA 自家的 Nemotron），它们运行在高性能 NVIDIA GPU 上。

#### 免费层级：它是如何运作的

NVIDIA 提供一种"先试后买"的模式，专为原型开发和研究设计。以下是免费访问的结构：

- **初始积分：** 注册 NVIDIA 开发者计划后，你通常会获得 **1,000 个免费 API 积分**。这些积分让你无需自己的 GPU 硬件即可向托管的 NIM Endpoint 发起请求。
- **申请更多：** 如果你用完最初的 1,000 个积分，通常可以通过提供企业邮箱申请更多积分（总计可达 5,000）。这个升级通常还包括一份 **90 天的 NVIDIA AI Enterprise 许可证**，允许更深入地评估该平台。
- **转向速率限制：** 2025 年中的近期报告表明，NVIDIA 一直在把一些用户从严格的积分制转向**速率限制模式**以支持持续开发。只要使用严格限于非生产、开发目的，这就能支持持续的原型开发（大约**每分钟 40 次请求**）。

#### 免费目录的主要特点

1. **兼容 OpenAI 的 API：** 目录中的所有模型都遵循标准的 OpenAI API 格式。你只需把 `base_url` 改为 NVIDIA 的 Endpoint 并提供你的 API 密钥，就可以把它们集成到现有应用中。
2. **模型多样性：** 你不仅限于文本 LLM。目录包括专门模型：
- **推理与聊天：** Llama 3.3、Mistral 和 Nemotron。
- **视觉与多模态：** 能够处理图像和视频的模型。
- **编码：** DeepSeek-Coder 和 Qwen-Coder 等专门模型。
- **BioNeMo：** 用于药物发现和蛋白质折叠的专门模型。

**3\. 可移植性：** NIM 的一个独特之处在于，一旦你使用免费云 API 完成了原型开发，就可以**下载同一个 NIM 容器**，在你自己的本地 NVIDIA 硬件（RTX 电脑或工作站）或私有云上运行。

当然……有一些使用限制。

虽然该 API 可以免费用于开发，但 NVIDIA 区分了"开发"和"生产"：

- **免费/开发者层级：** 非常适合构建概念验证的学生、研究人员和爱好者。你在开发者计划会员期间都可以访问。
- **NVIDIA AI Enterprise：** 一旦进入生产环境就需要。它为商业应用提供企业级安全、专门支持和更高的稳定性。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-ofZiVK0h8OvPgmPt.png)

#### 获取你的 API 调用

从 [https://build.nvidia.com/](https://build.nvidia.com/?ref=hubwiz.com) 或 [https://developer.nvidia.com/nim](https://developer.nvidia.com/nim?ref=hubwiz.com) 注册。确认电子邮件，并验证你的手机号码（你会收到一个验证码）。然后就可以开始了！

在你的个人资料中添加一个 API 密钥（并把它保存在你的电脑上某处！！！）

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-70lu46UKcikSE4eZ.png)

文档整理得很好，也很清晰。但如果你看不懂，就把链接粘贴到任何 AI 驱动的搜索引擎中并请求澄清。我在少数情况下也这么做过。

## 6\. Mistral 免费 API

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/1-NMc7BYmcXgAF8uMi-wHlCQ.png)

```
base_url="https://api.mistral.ai/v1"
api_key="MISTRAL_API_KEY"
model="ministral-14b-2512"

```

我记得在 2025 年 2 月就已经谈过 [Mistral](https://mistral.ai/?ref=hubwiz.com) 的免费层级。现在是时候再次考虑他们慷慨的层级了。

事实上，一旦你开始为个人自动化脚本调用商业云 API，探索前沿 AI 很快就会变成一项昂贵的爱好。幸运的是，欧洲 AI 巨头 [Mistral AI](https://mistral.ai/?ref=hubwiz.com) 为开发者和爱好者提供了一个非常慷慨的免费层级。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/08/0-cLchrJoibrKrdAzW.png)

Mistral 通过一个完全兼容 OpenAI 标准格式的 API，完全免费地提供其顶级前沿模型的访问。这意味着，如果你编写一个简单的 Python 自动化脚本，你就可以无缝地使用 Mistral 的基础设施，而无需输入信用卡。

- **探索者的优势：** Mistral 明确优先考虑数据隐私，让你可以轻松选择退出模型训练，使你的数据始终属于自己。它为你提供了一个坚如磐石、生产级云沙盒，让你零资金投入测试自主 Agent 或自定义界面。
- **最佳用例：** 为你的后台自动化脚本、家庭仪表板提供动力，或者在投入本地托管大规模模型之前测试代码工作流。

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你可以在下面了解更多关于 Mistral AI 的信息：

[**超越 ChatGPT：你今天就可以使用的 4 个隐藏瑰宝级开源 AI 项目**](https://medium.com/artificial-intel-ligence-playground/beyond-chatgpt-4-hidden-gem-open-source-ai-projects-you-can-use-today-57ad913907f0?ref=hubwiz.com)

#### 如何在 5 分钟内开始

前往 [https://chat.mistral.ai/](https://chat.mistral.ai/?ref=hubwiz.com) 注册：你有 Google、Apple 或 Microsoft 账户等注册选项。

进入后，你会获得与 Anthropic 网页应用相同的体验，包括工作区、vibe coding 和聊天应用。

如果你想在 Opencode、MiMo Code 或你个人创建的应用中使用 Mistral 模型，请前往 [http://console.mistral.ai/](http://console.mistral.ai/?ref=hubwiz.com) 并使用新创建的凭据登录。

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点击右上角的个人资料，进入 API Keys 创建一个新的。

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如果你前往 [https://console.mistral.ai/home](https://console.mistral.ai/home?ref=hubwiz.com)，可以获取所有 OPEN 模型并浏览列表。

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但要验证你可以免费访问哪些模型，最简单的方式是直接从 Console 点击[左侧面板的 Limits](https://admin.mistral.ai/plateforme/limits?ref=hubwiz.com) 进度条。

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注意，这里的模型已经显示了调用 mistral API Endpoint 时要使用的相同模型名称。例如，下面是从定价/限制页面和模型卡片中看到的 Ministral 14b 2512 的模型卡片。

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让我们看一个简单的 Python 示例：

```
from openai import OpenAI

# Initialize the client with Mistral's base URL and your API key
client = OpenAI(
    base_url="https://api.mistral.ai/v1",
    api_key="YOURMISTRALAPIKEY"  # Grabs the key fro Mistral Console
)
# Make the chat completion call
response = client.chat.completions.create(
    model="ministral-14b-2512",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "How far is the moon from earth?"
        }
    ]
)
# Print the response content
print(response.choices[0].message.content)

```

就是这样！相应地修改模型名称：这里我按照模型卡片使用了 `ministral-14b-2512`。

## 7、结束语

要自由地使用 AI Agent 编码，没有比拥有免费层级选项更好的方式了。这是永远不耗尽 token 的最佳途径。

事实上，请记住编码 Agent 是 token 消耗大户。

我从未见过哪个应用能第一次就成功运行，而且上下文里至少消耗了 50k 个 token。

现在我已经给了你几个选项。是时候把它们全部投入使用了！

---

原文链接: [Six ways to give a free AI model to your Coding Agent](https://freedium-mirror.cfd/https://medium.com/artificial-intel-ligence-playground/six-ways-to-give-a-free-ai-model-to-your-coding-agent-dbdda7735eaf?ref=hubwiz.com)

汇智网翻译整理，转载请标明出处

> **这是「Agent / MCP」专题的一部分。**完整地图见：[Agent / MCP / 自动化完全指南](https://www.hubwiz.com/blog/agent-stack/)