無料AI API完全マップ 2025
個人開発やプロトタイピングでAI APIのコストが気になるエンジニアは多い。実は2025年現在、驚くほど多くの高品質なAI APIが無料枠を提供している。KGAの開発チームが実際にプロジェクトで使い込んだ15サービスをレート制限と品質の観点から整理する。
Tier 1: メインで使える無料API
Groq: 現時点で最速の推論APIだ。Llama 3.1 70B、Mixtral 8x7B等がrate limit 30 RPM（requests per minute）で無料利用可能。Groqの独自チップLPUによる推論速度は圧倒的で、Llama 3.1 70Bで秒間800トークン以上。KGAではプロトタイプ段階でGroqを第一選択にしている。ただしcontextウィンドウが8Kと短い点に注意。
Google Gemini: Gemini 1.5 Flashが無料枠で15 RPM、日量1,500リクエスト。100万トークンのコンテキストウィンドウは他のフリーAPIを圧倒する。長文ドキュメントの分析やRAGのチャンク不要な全文投入に最適。Gemini 1.5 Proも2 RPMで利用可能で、品質はGPT-4oに迫る。Google AI Studioから直接APIキーを取得できる手軽さも魅力だ。
Mistral API: Mistral Smallが無料枠で利用可能。コーディングタスクでは同サイズのモデルの中で最高クラスの性能を持つ。ヨーロッパ拠点のためGDPR準拠を求めるクライアント向けプロジェクトで重宝する。
Tier 2: 補助的に使える無料API
Together.ai: アカウント登録時に$25のフリークレジットが付与される。Llama 3.1 405B、Qwen 2.5 72B等の大型モデルにアクセスでき、品質検証に最適。クレジット消費後も一部モデルが低レートで無料利用可能。
Hugging Face Inference API: 300,000以上のモデルに無料アクセス。レート制限は厳しいが（モデルにより異なる、概ね10-30 RPM）、特定タスクに特化したモデルを試すのに最適。テキスト生成だけでなく、画像分類、音声認識、翻訳等のspecializedモデルも含む。Serverless Inference Endpointsは起動に数秒かかるcold startがある点に注意。
Cloudflare Workers AI: Cloudflareアカウントで日量10,000ニューロン（概ね数百リクエスト相当）が無料。Llama 3.1 8B、Mistral 7B等が利用可能で、Workers上にデプロイしたアプリから直接呼べるのが便利。レイテンシもCloudflareのエッジ網のおかげで低い。
OpenRouter: 複数プロバイダのAPIを統一インターフェースで提供するルーターサービス。無料モデルとしてLlama 3.1 8B、Gemma 2 9B等が利用可能。APIフォーマットがOpenAI互換なので、既存コードの移行が容易。プロバイダ間のフォールバックも自動で行われる。
Tier 3: 特定用途で有用な無料API
Cohere: 検索とRAGに強い。Embed v3（埋め込みモデル）が月100,000回まで無料で、RAGパイプラインのembedding部分に最適。Rerank APIも無料枠があり、検索結果の精度向上に使える。Command R+は本番APIは有料だが、Cohere Playgroundで試用可能。
Replicate: 初回$5クレジット。画像生成（FLUX、Stable Diffusion）、音声合成（Bark）、動画生成等のマルチモーダルモデルが充実。テキスト系LLMよりもメディア生成の検証に使うのがコスパ良い。
Anyscale / Fireworks AI: 両社とも初回クレジット制。Anyscaleは$10、Fireworks AIは$1。推論速度はGroqに次いで速く、Llama系モデルのホスティングに特化している。
Perplexity API: 検索拡張生成（RAG）に特化したAPI。Sonar Smallモデルが有料だが、Perplexity Labsでは実験的に無料アクセスが可能な場合がある。Web検索結果を自動統合する機能はRAGの手間を大幅に削減する。
SambaNova: 独自チップRDUによる高速推論。無料枠は限定的だが、Llama 3.1 405Bの推論速度はGroqに匹敵する。
KGAの実務での使い分け戦略
プロジェクトフェーズごとの推奨構成を紹介する。アイデア検証期: Groq（速度重視でイテレーション）+ Gemini Flash（長文分析）。プロトタイプ期: Together.ai（大型モデルで品質検証）+ Hugging Face（特化モデル探索）。開発期: OpenRouter（フォールバック付きで安定性確保）+ Cloudflare Workers AI（エッジデプロイ検証）。本番移行: 有料APIまたはローカル推論に切り替え。
重要なのは、無料APIに本番依存しないことだ。レート制限の変更やサービス終了のリスクが常にある。KGAでは無料APIは検証とプロトタイプに限定し、本番環境では有料APIまたは自社インフラを使うポリシーを徹底している。
API切り替えを容易にするTips
複数のAPIを切り替えやすくするため、KGAでは統一的なabstraction layerを自作している。OpenAI互換のAPIフォーマットに統一し、環境変数でendpointとモデルを切り替えるだけで別プロバイダに移行できる。LiteLLMというOSSライブラリも同様の機能を提供しており、100以上のプロバイダをサポートしている。プロバイダ固有の機能（Geminiのコンテキストキャッシュ等）を使わない限り、この方法で十分だ。