硅基流动免费模型完整列表：2026年最新整理与使用指南

硅基流动（SiliconFlow）作为国内领先的AI算力平台，凭借其丰富的模型库和慷慨的免费额度，吸引了大量开发者和AI爱好者。然而，平台上的模型种类繁多，哪些是真正免费可用的？免费额度如何分配？如何高效调用？本文为你提供一份完整的免费模型清单，并附上详细的使用步骤和代码示例，助你零成本上手主流AI模型。

硅基流动免费模型一览

截至2026年4月，硅基流动平台提供数十款免费模型，覆盖文本生成、代码、图像、语音等多个领域。以下为精选的免费模型完整列表，按类型分类：

| 模型名称 | 类型 | 上下文长度 | 免费额度（每月） | 备注 |

|---------|------|-----------|----------------|------|

| Qwen2.5-72B-Instruct | 文本生成 | 128K tokens | 200万 tokens | 阿里通义千问系列，中文优化 |

| DeepSeek-V3 | 文本生成 | 128K tokens | 100万 tokens | 深度求索出品，推理能力强 |

| GLM-4-9B-Chat | 文本生成 | 128K tokens | 500万 tokens | 智谱AI，轻量级模型 |

| CodeLlama-34B-Instruct | 代码生成 | 16K tokens | 100万 tokens | Meta出品，专注代码 |

| Stable Diffusion 3.5 | 图像生成 | 512x512 | 100张图片 | 开源图像生成模型 |

| Whisper-large-v3 | 语音转文字 | 无限制 | 1000分钟 | OpenAI开源的语音模型 |

| BGE-M3 | 文本嵌入 | 8192 tokens | 1000万 tokens | 检索增强生成（RAG）专用 |

> 注意：免费额度按月更新，未使用部分不累积。部分模型（如DeepSeek-V3）虽标注免费，但高峰时段可能限流，建议错峰使用。

如何获取并使用免费模型

#### 1. 注册与获取API密钥

访问硅基流动官网，点击“注册”并完成实名认证（需手机号）。注册成功后，进入“控制台” -> “API密钥”页面，点击“创建密钥”，复制生成的密钥字符串（格式如sk-xxxx）。请勿泄露密钥，建议存储到环境变量中。

#### 2. 查看实时免费模型列表

平台免费模型会动态调整，建议定期检查官方文档或使用API查询。执行以下Python代码即可获取当前所有免费模型：

import requests

替换为你的API密钥
api_key = "YOUR_API_KEY"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

获取模型列表
response = requests.get(
    "https://api.siliconflow.cn/v1/models",
    headers=headers
)
models = response.json()

筛选免费模型（free字段为true）
free_models = [m for m in models["data"] if m.get("free", False)]
for m in free_models:
    print(f"模型ID: {m['id']}, 名称: {m['name']}")

输出示例：

模型ID: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct, 名称: Qwen2.5-72B-Instruct
模型ID: deepseek-ai/DeepSeek-V3, 名称: DeepSeek-V3
模型ID: THUDM/glm-4-9b-chat, 名称: GLM-4-9B-Chat
...

#### 3. 调用文本生成模型（以Qwen2.5为例）

硅基流动兼容OpenAI API格式，使用Python的openai库即可调用。以下为完整示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
        {"role": "user", "content": "请用中文解释什么是机器学习。"}
    ],
    max_tokens=500,
    temperature=0.7
)

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

参数说明：

• model：必须使用完整模型ID（如上表所示）。
• max_tokens：单次生成最大token数，免费模型通常限制为4096。
• temperature：控制输出随机性，0-2之间，创意任务可设0.8-1.0。

#### 4. 调用图像生成模型（Stable Diffusion 3.5）

图像生成需使用专用端点，请求格式略有不同：

response = client.images.generate(
    model="stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
    prompt="一只穿着宇航服的猫在火星上散步，数字艺术风格",
    n=1,
    size="512x512"
)

image_url = response.data[0].url
print(f"生成图片URL: {image_url}")
可进一步下载图片
import requests
img_data = requests.get(image_url).content
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(img_data)

免费额度管理与优化技巧

#### 1. 免费额度消耗计算

• 文本模型：按token计费。中文约1.5个汉字/ token，英文约0.75个单词/ token。假设你每天调用Qwen2.5-72B生成5000 tokens（约7500汉字），每月消耗约150万 tokens，低于200万免费额度。
• 图像模型：每张图消耗1次免费次数，每月100张。
• 语音模型：按音频时长计费，每分钟约消耗1次免费额度。

#### 2. 避免超额的策略

• 使用轻量模型：对于简单任务（如文本分类），优先选择GLM-4-9B-Chat（500万免费额度）而非Qwen2.5-72B。
• 限制输出长度：设置max_tokens=200可大幅节省token，适合简短回答。
• 批处理请求：合并多个问题到一次请求中，减少API调用次数。

#### 3. 监控使用量

登录硅基流动控制台 -> “用量统计”，可查看每日/每月消耗。建议设置“用量告警”，当使用量达到80%时自动邮件通知，避免意外超额。

常见问题（FAQ）

Q1：硅基流动免费模型是否支持商用？

A：免费模型多为开源模型（如Qwen、DeepSeek），其开源协议通常允许商用，但需遵守各自许可（如Apache 2.0或MIT）。建议商用前查阅模型官方文档。

Q2：免费额度用完后会怎样？

A：额度耗尽后，API调用会返回429 Too Many Requests错误。若需继续使用，可充值购买按量付费套餐（约0.5元/百万 tokens），或等待下月额度重置。

Q3：为什么有些模型在列表里但调用时报错？

A：可能原因：1）模型ID不完整（需包含组织名，如Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct）；2）免费模型已下线，请用上述代码重新查询；3）API密钥权限不足，检查是否创建了正确的密钥。

Q4：能否同时使用多个免费模型？

A：可以。免费额度按模型独立计算，例如你可以同时调用Qwen2.5-72B和GLM-4-9B，分别消耗各自的200万和500万 tokens。

Q5：硅基流动和OpenAI API兼容吗？

A：完全兼容。只需将base_url改为https://api.siliconflow.cn/v1，即可使用OpenAI SDK调用硅基流动模型。对于需要中转多平台API的场景，推荐访问openllmapi.com，它提供一站式API中转，统一管理不同厂商的模型调用。

总结与延伸阅读

硅基流动的免费模型覆盖了从文本到图像的主流需求，每月数百万tokens的额度足以支撑个人项目和小型应用。合理利用轻量模型和token限制，可以长期零成本运行。若需更多免费额度信息，推荐访问yangmao.ai 免费额度汇总，那里整理了各大平台的免费资源对比。对于追求更低成本或统一API调用的开发者，AI API 省钱方案提供了实用的策略，包括利用openllmapi.com进行多模型负载均衡，进一步降低使用成本。