Las APIs gratuitas de LLM son útiles cuando aún estás decidiendo qué construir, pero la palabra "gratis" oculta varias estructuras de oferta distintas. Algunos proveedores te dan una cuota gratuita recurrente. Otros exponen rutas de modelos gratuitas con topes diarios de solicitudes. Algunos ofrecen créditos de prueba de corta duración. Otros son gratuitos solo porque ejecutas el modelo localmente y tu propio hardware se convierte en el limitante.
Esta guía compara 12 APIs gratuitas de LLM en 2026 desde el punto de vista de un indie hacker: qué puedes probar sin un contrato de producción de pago, dónde suelen aparecer los límites de tasa, qué matices del tamaño de contexto importan y qué topes ocultos pueden romper un prototipo después de la primera demo.
La respuesta corta: usa APIs gratuitas para validar prompts, esquemas, latencia y ajuste del modelo. No trates un plan gratuito como capacidad de producción hasta que hayas revisado la página actual de cuota del proveedor, las reglas de activación de facturación, los límites específicos por modelo, la política de datos y la ruta de fallback.
Selecciones rápidas
| Casos de uso | Empieza aquí | Por qué |
|---|---|---|
| Pruebas rápidas de generación de texto alojada | GroqCloud o Google Gemini API | Ambos publican orientación sobre nivel gratuito/límites de tasa, y el proceso de incorporación es sencillo. |
| Probar muchas variantes de modelos gratuitas | OpenRouter | Los IDs de modelos gratuitos que terminan en :free facilitan una comparación amplia, pero los topes diarios dependen de los créditos. |
| Experimentos con apps de borde | Cloudflare Workers AI | La asignación diaria de Neurons y la integración con Workers son fáciles de entender para apps pequeñas. |
| Pruebas de modelos basadas en créditos | Hugging Face, Cerebras, Cohere, Replicate | Buenas para evaluaciones dirigidas, pero el tope suele ser por créditos o llamadas mensuales, no solo RPM. |
| Experimentos en la región de China o muy centrados en Qwen | Alibaba Cloud Model Studio o SiliconFlow | Útil cuando tu audiencia, facturación o acceso al modelo necesita infraestructura en la región de China. |
| Pruebas locales sin factura en la nube | Ollama o servidor llama.cpp | No hay límite de tasa del proveedor, pero el contexto, el rendimiento y la disponibilidad pasan a ser un problema de tu hardware. |
¿Qué cuenta aquí como una API gratuita de LLM?
Para esta comparación, una "API gratuita de LLM" significa al menos una de estas opciones:
- Cuota gratuita recurrente: Una asignación gratuita diaria/mensual documentada.
- Ruta de modelo gratuita: Una ruta de API alojada que puede llamarse sin precio por token bajo una política de modelo gratuito.
- Créditos de prueba: Un saldo de créditos de corta duración o de registro que puede gastarse a través de la API.
- API local gratuita: Un servidor local compatible con HTTP/OpenAI sin factura del proveedor.
Esa distinción importa más que el logotipo del proveedor. Una cuota recurrente puede soportar pruebas rápidas todos los días. Un crédito de prueba es mejor para una evaluación concentrada. Una API local es gratuita en dólares, pero no en RAM, GPU, tiempo de configuración ni operaciones.
Las 12 APIs gratuitas de LLM comparadas
| # | Proveedor | Mecanismo gratuito | Señal de límite de tasa publicada | Señal de contexto | Tope oculto a verificar | Mejor encaje |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Google Gemini API | Plan gratuito para los modelos compatibles de Gemini API | Google documenta RPM, TPM y RPD, con límites aplicados por proyecto y no por clave de API. Fuente: Límites de tasa de Gemini API. | Específico del modelo; revisa la fila del modelo exacto en AI Studio. | Actualización de facturación, cuota a nivel de proyecto, reglas de nivel de gasto y volatilidad de la fila del modelo. | Aplicaciones indie que necesitan un plan gratuito alojado serio antes de pagar. |
| 2 | GroqCloud | Acceso gratuito de nivel para desarrolladores a los modelos compatibles | Groq publica filas gratuitas específicas por modelo; entre los ejemplos de la tabla actual está openai/gpt-oss-120b con 30 RPM, 1K RPD, 8K TPM y 200K TPD. Fuente: Límites de tasa de Groq. |
Específico del modelo; revisa la fila de cada modelo antes de usar prompts largos. | Los topes diarios de solicitudes y de tokens son tan importantes como el RPM. | Prototipos de texto de baja latencia y herramientas de CLI. |
| 3 | Modelos gratuitos de OpenRouter | Variantes de modelo gratuitas, normalmente con IDs que terminan en :free |
OpenRouter documenta topes de solicitudes para modelos gratuitos, incluidos límites por minuto y techos diarios más bajos o más altos según los créditos de por vida comprados. Fuente: Límites de OpenRouter. | Específico del modelo y enrutable por proveedor; inspecciona la página del modelo y los metadatos de la respuesta. | La cuota diaria gratuita cambia después de comprar créditos; los límites del proveedor upstream aún pueden aparecer como 429. | Comparar muchas rutas gratuitas a través de una sola URL base compatible con OpenAI. |
| 4 | Hugging Face Inference Providers | Créditos mensuales incluidos | Hugging Face documenta créditos mensuales de Inference Providers: los usuarios gratuitos reciben un pequeño saldo mensual de crédito, con créditos incluidos mayores para puestos de pago. Fuente: Precios de Hugging Face Inference Providers. | Específico del proveedor y del modelo; muchas rutas exponen contexto en la página del modelo/proveedor. | Saldo de crédito, modo de clave de proveedor personalizada y facturación específica del proveedor después de agotar los créditos. | Probar modelos abiertos sin abrir cuentas en cada proveedor. |
| 5 | Cerebras Inference | Créditos de prueba gratuita con límite de tiempo | Cerebras documenta una prueba gratuita después de añadir un método de pago verificado, y su tabla de límites de tasa usa buckets de solicitudes y tokens como RPM, TPM no cacheados, TPM total, TPH y TPD. Fuente: Límites de tasa de Cerebras. | Específico del modelo; revisa por separado las filas de gpt-oss, Qwen y las compatibles con imágenes. |
Método de pago verificado, caducidad del crédito, buckets de tokens no cacheados y buckets de tokens totales. | Pruebas de velocidad de modelos abiertos específicos antes de comprometer gasto. |
| 6 | Cloudflare Workers AI | Asignación diaria gratuita de Neurons | Cloudflare documenta 10.000 Neurons por día en la tarifa de Workers AI y 300 solicitudes por minuto para Text Generation, salvo que un modelo requiera Workers Paid. Fuentes: Precios de Workers AI y Límites de Workers AI. | Específico del modelo; las páginas de modelos de Cloudflare definen el comportamiento de la tarea y del contexto. | Medición por Neuron, excepciones para modelos de pago, hora de restablecimiento en UTC y requisitos del plan Workers. | Apps edge, bots y pequeños experimentos serverless. |
| 7 | Cohere | Claves de evaluación gratuitas | Cohere documenta que las claves de evaluación son gratuitas pero limitadas, con variantes de chat más recientes limitadas a 1.000 llamadas a la API por mes y filas de chat de prueba a 20 solicitudes por minuto. Fuente: Límites de tasa de Cohere. | Específico del modelo; revise Command, Embed, Rerank y Parse por separado. | Límite mensual de llamadas, límites específicos por endpoint y límites de producción para los modelos más recientes. | Evaluaciones de Rerank, embedding y de la familia Command. |
| 8 | Alibaba Cloud Model Studio / Qwen | Cuotas gratuitas para nuevos usuarios o específicas del modelo | Alibaba publica una página de cuota gratuita de Model Studio y un flujo de activación aparte para llamar a los modelos fundacionales. Fuentes: Cuota gratuita de Model Studio y Activación de Model Studio. | Qwen y otras filas de Model Studio son específicas del modelo. | Duración de la cuota gratuita, activación de la cuenta, espacio de trabajo regional, activación de servicios facturables y unidades de tokens. | Apps con mucho uso de Qwen y pruebas en regiones de Asia/China. |
| 9 | SiliconFlow | Modelos gratuitos tras la verificación de la cuenta | La FAQ de SiliconFlow dice que se puede llamar a modelos gratuitos después de la verificación de nombre real, que las llamadas a modelos gratuitos se facturan a cero y que los límites fijos de modelos gratuitos se muestran en el catálogo de modelos. Fuente: FAQ de límites de tasa de SiliconFlow. | Específico del catálogo de modelos. | Verificación de nombre real, filas de límites solo del catálogo y requisitos de región/cuenta. | Pruebas de acceso a modelos del mercado chino donde SiliconFlow está disponible. |
| 10 | Replicate | Acceso a API basado en créditos y API pública de modelos | Replicate documenta 600 solicitudes de create-prediction por minuto, 3.000 RPM para otros endpoints, un estrangulamiento más fuerte cuando el crédito es bajo y un límite de 1 solicitud/segundo más 6 RPM cuando se concede crédito sin método de pago. Fuente: Límites de tasa de Replicate. | Específico del modelo; cada página de modelo define las entradas y los límites. | Saldo de crédito, estado del método de pago, arranques en frío y disponibilidad del propietario del modelo. | Pruebas de una amplia gama de modelos open source alojados y modelos multimedia. |
| 11 | API local de Ollama | API HTTP local gratuita | Ollama expone /api/generate, /api/chat, streaming y llamadas locales a localhost:11434. Fuente: Referencia de la API de Ollama. |
Controlado por el modelo local y opciones de ejecución en tiempo real, como los parámetros relacionados con el contexto. | Tu RAM/VRAM, tamaño del modelo, tiempo de actividad local y sin SLA gestionado. | Prototipos sin conexión, pruebas de datos privados y pruebas de humo locales de bajo coste. |
| 12 | Servidor de llama.cpp | Servidor local gratuito estilo OpenAI | llama-server admite errores estilo OpenAI, carga de modelos, /models, /props y opciones de servidor/ejecución en tiempo real, como la configuración del contexto. Fuente: README del servidor de llama.cpp. |
Establecido por el modelo GGUF y los indicadores del servidor, incluida la configuración del contexto. | Complejidad de compilación, rendimiento del hardware, memoria de contexto y concurrencia. | Desarrolladores que quieren el máximo control local y experimentos compatibles con OpenAI. |
La comparación que realmente importa
RPM es la cifra más fácil de comparar, pero rara vez es el límite que te sorprende primero. Las APIs gratuitas de LLM suelen fallar de una de seis maneras:
- Las solicitudes diarias se agotan antes que el RPM. Un servicio puede permitirte enviar 20 o 30 solicitudes por minuto, pero aun así detenerse después de un pequeño límite diario.
- Los límites de tokens por minuto castigan los prompts largos. Un cupo diario o por minuto de 200K tokens puede desaparecer rápidamente si pruebas retrieval, agentes de codificación o ventanas de contexto grandes.
- Los créditos no son lo mismo que la cuota. Hugging Face, Cerebras, Replicate y configuraciones similares basadas en créditos pueden parecer gratis hasta que se agota el saldo o vence la ventana de expiración.
- Los modelos gratuitos no son todos los modelos. Las rutas gratuitas suelen cubrir IDs de modelos seleccionados, variantes antiguas, modelos pequeños o rutas especiales
:free. - La activación de la facturación cambia el comportamiento. Añadir un método de pago puede desbloquear rutas de pago, límites más altos o un límite diario diferente. También puede exponerte a cargos si olvidas los límites estrictos.
- Las APIs locales trasladan el límite a tu máquina. Ollama y llama.cpp evitan la cuota del proveedor, pero un portátil no es un clúster de inferencia alojado.
Si estás decidiendo qué probar primero, elige el proveedor según el cuello de botella:
| Cuello de botella que te importa | Mejor punto de partida |
|---|---|
| Solicitudes por minuto | GroqCloud, Cloudflare Workers AI, Replicate |
| Pruebas de humo diarias sin coste | Google Gemini API, Cloudflare Workers AI, modelos gratuitos de OpenRouter |
| Comparación entre muchos modelos | OpenRouter, Hugging Face Inference Providers, Replicate |
| Velocidad de modelos abiertos | GroqCloud, Cerebras, rutas de pago estilo Fireworks tras la validación |
| Acceso específico por región | Alibaba Cloud Model Studio, SiliconFlow |
| Sin ruta de datos externos | Ollama, servidor llama.cpp |
Lista de verificación de topes ocultos
Antes de integrar una API gratuita de LLM en tu app, responde estas preguntas:
- ¿El mecanismo gratuito es recurrente, solo de prueba o solo con créditos?
- ¿Los límites son a nivel de cuenta, proyecto, clave o modelo?
- ¿La cuota se restablece a diario, mensualmente o solo tras una recarga manual?
- ¿Un método de pago cambia el tope o el riesgo de facturación?
- ¿Los tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché, segundos de audio, imágenes o neuronas se miden por separado?
- ¿El modelo gratuito admite la ventana de contexto que necesita tu flujo de trabajo?
- ¿Las llamadas a herramientas, el modo JSON, visión, streaming y embeddings están incluidos?
- ¿El proveedor entrena, registra o conserva tus datos de forma diferente en el nivel gratuito?
- ¿Puedes exportar los registros de uso antes de alcanzar el límite?
- ¿Cuál es tu plan alternativo cuando la ruta gratuita devuelve 429, 402 o un error de capacidad del proveedor?
Esa última pregunta importa porque la mayoría de las caídas del nivel gratuito no son dramáticas. Parecen un prototipo que funciona y que empieza a devolver errores de límite de tasa durante una demostración.
Un plan de prueba sencillo para APIs gratuitas de LLM
Ejecuta la misma evaluación pequeña en todos los proveedores antes de comparar respuestas:
- Prueba de latencia: 20 prompts cortos, con streaming activado y desactivado si está disponible.
- Prueba de contexto: 1K, 8K, 32K y el tamaño máximo real de tu prompt.
- Prueba de esquema: una salida JSON, una salida de estilo llamada a herramienta, una prueba de recuperación ante entrada mal formada.
- Prueba de coste/cuota: repetir hasta que el proveedor exponga la cuota restante, el comportamiento ante 429 o un tope diario.
- Prueba de fallback: cambiar de modelo o de proveedor sin modificar el código de la app.
Para endpoints compatibles con OpenAI, mantén pequeño el cambio en la app:
curl "$BASE_URL/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "MODEL_ID",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Devuelve solo JSON válido."},
{"role": "user", "content": "Resume los topes ocultos de esta API gratuita en un solo objeto."}
],
"temperature": 0.2
}'
Usa el mismo prompt, tiempo de espera, política de reintentos y configuración de max tokens para cada proveedor. De lo contrario, estarás comparando la configuración de tu cliente, no la API.
Cuándo los niveles gratuitos dejan de ser suficientes
Las APIs gratuitas de LLM son excelentes para aprender, demos y validación temprana. No sustituyen el enrutamiento en producción una vez que tienes usuarios, trabajos programados o bucles de agentes.
Ahí es donde ayuda un patrón de gateway. Flatkey está pensado para equipos que quieren una sola clave, un solo saldo y una sola factura mientras prueban y enrutan entre endpoints oficiales de modelos y herramientas de pago por llamada. Si ya has superado los experimentos con un solo proveedor, empieza con la guía de inicio rápido de la API de Flatkey, la guía del catálogo de modelos de IA y la guía de límites de cuota de APIs de IA antes de codificar de forma rígida otro cliente específico de un proveedor.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor API gratuita de LLM en 2026?
No existe una única mejor API gratuita de LLM. Google Gemini API y Cloudflare Workers AI son sólidas para experimentos recurrentes con cuota gratuita, GroqCloud es sólida para pruebas rápidas de texto alojadas, OpenRouter es sólida para comparar modelos gratuitos, y Ollama o llama.cpp son las mejores cuando no quieres pagar nada de nube.
¿Son seguras las APIs gratuitas de LLM para producción?
Úsalas en producción solo después de haber verificado los límites actuales, la política de datos, el comportamiento de facturación y la gestión de fallbacks. Muchos niveles gratuitos no tienen SLA de producción, tienen topes diarios más bajos o límites específicos por modelo que pueden cambiar.
¿Qué API gratuita de LLM tiene el límite de tasa más alto?
Depende del tipo de tarea y del modelo. Replicate publica RPM predeterminados altos por endpoint, Cloudflare publica límites a nivel de tarea como 300 RPM para generación de texto, y Groq publica RPM específicos por modelo más topes de tokens. El RPM más alto no siempre es la mayor capacidad utilizable.
¿Las APIs gratuitas de LLM incluyen ventanas de contexto largas?
A veces. Las ventanas de contexto suelen depender del modelo, no del nivel gratuito. Comprueba siempre la fila exacta del modelo y luego prueba el tamaño real de tu prompt, porque los límites de TPM pueden bloquear el uso de contexto largo antes de que lo haga la ventana de contexto anunciada del modelo.
¿Por qué incluir APIs locales en una lista de APIs gratuitas de LLM?
Las APIs locales son la única opción verdaderamente sin factura de proveedor. Son útiles para pruebas con datos privados, prototipos sin conexión y pruebas de humo repetibles. La desventaja es que tu máquina se convierte en el límite de tasa, la capa de fiabilidad y el plan de escalado.
