2026 年版、AI アプリ開発に使える無料 LLM API プロバイダー 5 選

AI アプリケーションの構築を始めるために、LLM の推論に費用を支払う必要はありません。現在では、学習やプロトタイプ作成、サイドプロジェクト、ハッカソン、実験などに十分な本物の無料 API アクセスを提供するプロバイダーが複数存在します。

私が最も感心するのは、無料でアクセスできるモデルの品質と規模です。プロバイダーによっては、NVIDIA Nemotron 3 Ultra, Laguna S 2.1, Mistral Medium, GPT-OSS-120B, そして最新の Gemini モデルといった大規模モデルを、自分でホストしたり API 呼び出しごとに課金されたりすることなく試すことができます。

この記事では、5 つの無料 LLM API プロバイダーを紹介し、それぞれが提供するモデルや無料利用枠、そして私が考える各プロバイダーの最適な活用場所について解説します。

1. GroqCloud

推論速度を重視するなら、まずおすすめしたいのが GroqCloud です。

無料プランでは、Groq Compound や GPT-OSS-20B、GPT-OSS-120B、Qwen3.6-27B など、意外なほど大規模なモデルにアクセスできます。ただし、利用制限はモデルごとに異なり、すべてのモデルで共通の枠があるわけではありません。

使用例:

from groq import Groq

client = Groq()
completion = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-120b",
    messages=[
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain PEP 8 in one sentence."
      }
    ],
    temperature=1,
    max_completion_tokens=2048,
    top_p=1,
    reasoning_effort="medium",
    stream=True,
    stop=None
)

for chunk in completion:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

Groq が気に入っている点は、無料枠が十分に使えて実際に何かを構築できることです。単なる数回のテスト呼び出しに留まらず、本格的な開発が可能です。また、推論速度が極めて速いため、チャットボットやエージェント型アプリケーションなど、素早いレスポンスが必要な場面でも重宝します。

2. OpenRouter

さまざまなモデルを試しやすくしたい場合におすすめなのが OpenRouter です。各プロバイダーごとにアカウントや API キーを作成する必要がありません。

現在、25 以上の無料モデルがリストアップされており、多くの無料エンドポイントには :free という接尾辞が付いています。また、openrouter/free を指定すると、ツール呼び出しや構造化出力など必要な機能に対応した利用可能な無料モデルに自動的にリクエストをルーティングしてくれます。

無料アカウントでは、現在 1 日あたり 50 リクエスト、1 分あたり 20 リクエスト の制限があります。ただし、少なくとも 10 ドル分のクレジットを購入すると、無料モデルの 1 日あたりの利用上限が 1,000 リクエスト に引き上げられます（モデル自体は引き続き無料です）。

使用例:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "How many r's are in the word 'strawberry'?"
        }
    ],
    extra_body={
        "reasoning": {
            "enabled": True
        }
    },
)

message = response.choices[0].message

print(message.reasoning)
print(message.content)

私にとって最大の利点は、モデルの多様性です。別のモデルを試すたびにアプリケーション全体を変更する必要はなく、基本的に同じ OpenAI 互換 API を使い続けることができます。

無料モデルは時期によって入れ替わるため、特定の無料エンドポイントに依存した本番環境用のアプリケーションを構築するのは避けるべきでしょう。ただし、学習やモデル比較の観点では、これを超えるものを見つけるのは難しいです。

3. Cloudflare Workers AI

Cloudflare Workers AI は少し特徴的で、ホストされた AI モデルと Cloudflare の広範なサーバーレス開発プラットフォームを統合しています。

現在、すべてのアカウントには毎日 10,000 Neurons（ニューロン）の推論リソース が無料で提供され、この枠は毎日リセットされます。このアプローチが素晴らしい点は、モデルが明示的に「$0」と表示されていなくても、無料で利用できるケースがあることです。多くのモデルには通常のトークン単価設定がありますが、Workers の無料プランで利用可能な限り、その使用料は毎日の 10,000 Neurons の枠内で賄うことができます。

また、古いモデルや小規模なモデルに限定されることもありません。Cloudflare は 2026 年 8 月 17 日 に Qwen3.8-27B を追加しました。これは推論機能、関数呼び出し、視覚認識をサポートし、262K のコンテキストウィンドウを備えた 270 億パラメータのビジョン・ランゲージモデルです。

使用例:

import os
import requests

ACCOUNT_ID = os.environ["CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID"]
API_TOKEN = os.environ["CLOUDFLARE_AUTH_TOKEN"]

response = requests.post(
    f"https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/"
    "@cf/qwen/qwen3.8-27b",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"
    },
    json={
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": (
                    "Write a Python function that reverses "
                    "a string without using slicing."
                ),
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
    },
)

print(response.json()["result"]["choices"][0]["message"]["content"])

これが Workers AI を魅力的にしている理由です。毎日の無料枠内に収まる限り、新しくリリースされた比較的大規模なモデルを、トークンごとに即時課金されることなく試すことができます。

LLM の呼び出しを超えて、より高度な活用をしたいなら Cloudflare をおすすめします。Workers AI と Workers、AI Gateway、Vectorize、その他の Cloudflare サービスを組み合わせることで、サーバーレスの AI アプリケーションを完結して構築できます。

ただし注意点として、無料アカウントで利用可能なモデルはすべてではありません。Cloudflare では現在、Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code、GLM-5.2 などリソースを多く消費する一部のモデルについて、Workers の有料プランへの加入が必要です。しかしながら、多くの有能なモデルは無料枠でも引き続き利用可能です。

4. Mistral

Mistral は、その無料プランが非常に興味深い offerings を提供しています。現在、無料プランでは月額 10 ドルの API クレジットが付与され、Mistral Studio の利用開始にはクレジットカードの登録も不要です。

重要なのは、この特典が単一の無料モデルに限定されない点です。この 10 ドル相当のクレジットは、Studio でアカウントに紐付けられた Mistral モデルの API 利用に対して使用できます。通常はトークン数に応じた課金が行われる最新モデルも含まれます。

Mistral の無料プランでは、そのエージェント型コーディング環境である Vibe Code にも制限付きでアクセス可能です。Vibe はターミナル、IDE、Web ブラウザのいずれからでも動作し、コードベースの解析、変更の実行、コマンドの走査、開発タスクの遂行などを行います。

特筆すべきは、この月額利用枠が Studio、API、そして Vibe Code の間で共有される点です。つまり、同じ無料クレジットで、API を通じて直接モデルを試すことも、エージェント型コーディングワークフローを体験することも可能です。

使用例:

from mistralai import Mistral

client = Mistral(
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.complete(
    model="mistral-medium-latest",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain PEP 8 in one sentence."
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Mistral は現在、一般的なタスクやコーディングには Mistral Medium を推奨しています。また、同社の API 全体では、テキスト生成、ドキュメントインテリジェンス、音声処理など、さまざまなワークロードに対応するモデルも提供されています。

ただし、重要な制限事項があります。10 ドルのクレジットは、すべての Mistral モデルやサービスに無条件でアクセスできる保証ではありません。無料プラン（Free organization）には独自のモデル利用可能状況とレート制限があり、一部の専門 API は異なる料金体系となっています。Studio のモデルピッカーや「使用量と制限」ページで、ご自身のアカウントで実際に何を利用できるかを確認できます。

この点から、Mistral の無料枠は従来の無料 API タイプよりも実用的だと感じます。これはつまり、現在の Mistral モデルを実験したり、Studio でアプリケーションを構築したり、Vibe Code を使ってエージェント型コーディングを試してみたりするための、毎月自動付与される小規模な AI バudget を手に入れたようなものです。

5. Google Gemini API

Google Gemini API は、最も強力な無料 API の一つです。特に最近では、最新モデルも無料枠で利用可能になりました。

例えば、Gemini 3.7 Flash は現在、無料枠において入力トークンと出力トークンの両方が無料で利用できます。これは Google が提供する Flash モデルの中で最も高性能なもので、コーディング、エージェントワークフロー、マルチモーダル推論に最適です。100 万トークンという広大なコンテキストウィンドウを持ち、最大 64K トークンの出力にも対応しています。

Google は現在、Gemini モデルやエージェントを構築する際には、新しい Interactions API の利用を推奨しています。

使用例:

import os
from google import genai

client = genai.Client(
    api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]
)

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="What is the latest stable version of Python?",
    generation_config={
        "max_output_tokens": 65536,
        "top_p": 0.95,
        "thinking_level": "medium",
    },
)

print(interaction.output_text)

私が Google の API を気に入っている点は、テキスト生成の枠を超えていることです。Gemini 3.7 Flashのようなモデルに無料でアクセスできるだけでなく、画像・音声・動画の理解や、無料のテキストおよびマルチモーダル埋め込みモデルも利用可能です。Google は同様の API エコシステムを通じて画像生成やテキストから音声への変換（TTS）モデルも提供していますが、これらは現時点では有料プランでの利用が必要です。

私にとって、この Gemini API は、複数のプロバイダーを切り替えることなく、LLM 開発、マルチモーダル AI、埋め込み技術、エージェント、そして生成 AI アプリケーションの学習に最適なプラットフォームです。

まとめ

私はこれらの無料 API を日常的に活用しています。Mistralは LLM アプリケーションや、私のSpokenlyによる音声入力ワークフローで重宝しており、Groqは Whisper モデルを使った高速な音声認識において特に役立っています。また、エージェント型アプリケーションの構築とテスト時には、無料のOpenRouterモデルも利用してきました。

私にとって最大の利点は、コストを最優先に考えなくて済むことです。クレジットカードを追加登録する必要がなく、実験中に誤って数千トークンを消費してしまわないか心配することもありません。無料で API に接続し、アプリケーションを構築し、さまざまなモデルを試して、何が機能するかを確認するだけで済みます。

Groq、Mistral、OpenRouter、Cloudflare、Google の 5 つのサービスを利用すれば、無料で学習や開発に必要な推論リソースが十分に用意されています。支払いなしでも驚くほど多くのものを構築できるのです。

利用制限は変更される可能性がありますが、LLM（大規模言語モデル）、AI エージェント、音声テキスト変換、マルチモーダル AI、API の実験やプロトタイピングにおいては、コストが開発の障壁になる必要はありません。