国内免费 API 渠道汇总
文章整理了国内主流大模型平台的免费 API Token 渠道,包括智谱 AI、Moonshot、MiniMax、讯飞星火、腾讯云、阿里云百炼、硅基流动等。作者详细列出了各平台的新用户注册赠送额度、有效期内包含的模型种类(如 GLM、Kimi、DeepSeek 等),并针对开发者提供了接入 OpenClaw 等工具的建议。文末还提醒用户注意实名认证要求及额度有效期,避免超额扣费。
文章整理了国内主流大模型平台的免费 API Token 渠道,包括智谱 AI、Moonshot、MiniMax、讯飞星火、腾讯云、阿里云百炼、硅基流动等。作者详细列出了各平台的新用户注册赠送额度、有效期内包含的模型种类(如 GLM、Kimi、DeepSeek 等),并针对开发者提供了接入 OpenClaw 等工具的建议。文末还提醒用户注意实名认证要求及额度有效期,避免超额扣费。
文章非常详尽地汇总了国内主流大模型API的免费获取渠道与操作步骤,极具实操价值;距离当前时间较近,时效性强,但缺乏深度技术剖析与新颖观点。
作者将 OpenCode Go 和 Command Code GOAT 两个 10 美元/月的套餐接入自己的 Sub2API 网关,基于 64,648 条使用记录和小规模质量测试进行实测对比。两者月额度均为 80 美元,OpenCode 短时额度更大(5 小时 16 美元、周 40 美元),GOAT 为 14/35 美元。在相近规模流式请求中 GOAT 耗时中位数和 P95 更短,400 错误也显著更少。结论:接自己的 Agent 或通用 API 客户端优先 GOAT;用于兼容的 coding agent 且集中跑任务则选 OpenCode Go。文章还讨论了处理费、高峰定价、参数兼容问题和模型是否量化等细节。
本文是详细的保姆级教程,讲解如何通过本机中转站 Magpie 和 WorkBuddy AI 海外版账号,让 Codex 免费使用 DeepSeek V4.1 Flash 模型。作者介绍了从注册 WorkBuddy AI 账号、安装 Magpie、配置插件、将 Codex 接入 Magpie 的完整流程,并通过路由记录和积分验证免费模型的真实使用。进一步还介绍了路由组功能,实现自动任务分配:复杂任务(架构设计、bug 排查、代码评审)交给 GPT-6 Astra,代码编写等任务交给免费的 DeepSeek。全文在 Mac 环境下实操,包含一个 3D 网页开发的完整实践案例及踩坑经验分享。
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型,性能更强、任务完成更快、输出更短,实现性能与成本的帕累托改进,已在官网、App 和 API 上线。模型通过强化学习自反馈优化端到端项目开发能力,覆盖游戏创建到 3D 建模等完整项目构建,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具优化。同时 Search & Fetch API 面向所有人开放,基于自研搜索引擎,每端点 $0.75/千次调用,已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。
本文详细介绍了火山引擎豆包语音合成模型 2.0 的免费 API 申请与接入流程。作者一步步讲解了注册火山引擎控制台、开通语音合成 2.0 服务领取免费额度、创建 API Key 的方法,并说明音色 ID 与资源 ID 必须配对的规则。文章以 whiteboard-video Skill 为例演示了配置方法,并用 PowerShell 测试接口调用。同时整理了踩坑记录,包括 403 权限错误(需重建 Key)、音色与资源 ID 不配对、Key 泄露处理、Windows 手动安装 FFmpeg 等常见问题,最后提示通过用量统计合理节省免费额度。
这是一篇本地部署 LLM 的完整入门教程。文章首先说明开源模型(Qwen、DeepSeek、GLM 等)已接近闭源前沿约四个月,而 API 订阅配额却在缩水,因此本地部署的价值日益凸显。教程从 Step 0 开始:检查内存、按内存三分之二规则选择模型、安装 Ollama 并运行第一个模型。随后解释了本地模型的核心优势(数据隐私、零边际成本、不受限)与局限(性能不及闭源前沿),分析了订阅补贴经济的不可持续性,并指导读者根据任务需求选择硬件,强调容量决定装得下、带宽决定跑得快、利用率决定是否划算。
作者宣布「从零手写大模型」系列完结,共20篇,包括推理篇15篇和训练篇5篇。推理篇涵盖分词器、嵌入层、位置编码、自注意力机制、多头注意力、残差连接、层归一化、Transformer模块等内容;训练篇涵盖损失函数、反向传播、梯度下降、Adam优化器和学习率调度。每篇都有可练习的代码示例,帮助读者理解模型如何生成文字以及如何从误差中学习更新参数。作者强调理论公式是精华,代码多被PyTorch封装。系列笔记已发布在个人网站上,欢迎交流指正。
文章以 DeepSeek 开源的 V4-Flash-Vision-Exp 为例,深入浅出地讲解大模型的本质:一个做矩阵运算的超大函数。作者介绍了模型文件结构(权重分片、config.json、tokenizer.json),并详细解析输入输出处理流程,包括文本分词、BPE 算法、Embedding、MoE 混合专家架构、概率性输出与自回归生成机制。此外还逐项解读了核心参数,如词表大小、网络层数、注意力头数、YaRN 长上下文伸缩、视觉模块和 FP8/FP4 低精度量化等,帮助读者建立对大模型原理的整体认知。
作者盘点了 DeepSeek Harness 生态中社区评分最高的 TOP 10 必备插件,包括插件市场入口 dsh-market、视觉扩展 modlens、界面全家桶 dsh-web-ui、VS Code 风格侧边栏、@ 文件引用、原生桌面端、多源搜索、跨会话记忆 OpenViking、费用看板和本地知识库精读等。并给出新手三步走建议:先装市场、视觉和界面插件,再按需补齐搜索与记忆能力。文末附上全部插件的 GitHub 仓库与一键安装命令。
本文梳理了 LLM API 格式的演进史。从早期 Chat Completions 的无状态聊天映射,到各厂商接口分叉,再到 Agent 时代为解决状态管理和缓存问题诞生的 Responses API。新 API 引入了服务端状态、检查点分支及内置云端工具,模糊了模型与 Agent 的边界。随着 DeepSeek 宣布原生兼容该接口,预示着 Responses API 正取代旧标准,成为 AI 行业的新共识。