Free LLM API বিকল্প 2026: আসলে কী free

Updated 2026-07-15

বিনামূল্যে LLM API call করার real উপায় আছে: provider free tier, OpenRouter free model variant, crowdsourced AI Horde, এবং নিজের hardware-এ মডেল চালানো। প্রতিটিরই সমস্যা আছে, সাধারণত rate limit, queue, বা data term, এবং এই guide প্রতিটি সমস্যা স্পষ্টভাবে দেখায়।

দ্রুত উত্তর: বিনামূল্যে LLM API ব্যবহারের চারটি উপায়

একটাই recommendation চাইলে: Google AI Studio বা OpenRouter free variant-এ prototype করুন, শক্তিশালী GPU থাকলে private বা high-volume workload local-এ চালান, এবং দৈনিক cap real session কেটে দেওয়া শুরু করলেই সস্তা pay-as-you-go-তে সুইচ করুন। এই guide-এর বাকি অংশ প্রতিটি বিকল্পের documented সীমা, প্রতিটির সাথে যুক্ত সমস্যা, এবং কখন কয়েক ডলার paid credit শুধু free-এর চেয়ে কম ঝামেলার তার হিসাব কভার করে।

  • Provider free tier: Google AI Studio (Gemini), Groq, Mistral, এবং GitHub Models কম request cap সহ free API key দেয়। Prototyping-এর জন্য সেরা।
  • OpenRouter free মডেল: :free tag দেওয়া model variant, এক key-তে প্রতি মিনিট ও প্রতি দিনে request সীমা সহ। দ্রুত অনেক মডেল sample করার জন্য সেরা।
  • AI Horde: volunteer GPU-র crowdsourced cluster। সত্যিকারের free, কোনো hard quota নেই, কিন্তু প্রতিটি generation-এর জন্য queue-তে অপেক্ষা করতে হয়।
  • Local মডেল: নিজের machine-এ Ollama বা llama.cpp। Zero per-token খরচ, শুধু আপনার hardware দ্বারা সীমাবদ্ধ।

"free AI API no limit"-এর সত্যতা

কোনো সীমা ছাড়া free AI API বলে কিছু নেই, এবং একটা খুঁজে বের করতে সন্ধ্যা নষ্ট করার আগে কেন তা বোঝা কাজে লাগে। Inference চলে GPU-তে যার প্রতি ঘণ্টায় real টাকা খরচ হয়। যে কেউ আপনাকে বিনামূল্যে token পরিবেশন করছে সে সেই খরচ কোথাও থেকে পুষিয়ে নিচ্ছে, আর honest mechanism মাত্র চারটি: rate limit যা আপনাকে ছোট রাখে, queue যা আপনাকে অপেক্ষা করায়, term যা provider-কে আপনার prompt থেকে শিখতে দেয়, অথবা আপনার নিজের electricity bill কারণ hardware আপনার নিজের। এই চারটা mechanism-এর বাইরে যা কিছু আপনাকে সন্দিহান করা উচিত। GitHub এবং Discord-এ "unlimited free key" তালিকা সাধারণত scraped বা stolen key যা কয়েক দিনের মধ্যে মরে যায়, অথবা reverse-engineered endpoint যা কারো term of service লঙ্ঘন করে এবং আপনি যা পাঠান তার সব log করতে পারে। এসবের মাধ্যমে personal data, বা আপনার ব্যবহারকারীদের data, পাঠাবেন না। তাই বাস্তব প্রশ্ন কখনো "unlimited free API কোথায়" নয় বরং "কোন সীমাটা আমি সবচেয়ে বেশি মেনে নিতে রাজি: cap, queue, data term, নাকি hardware"।

Free tier সীমা তুলনা

নিচের টেবিলে সারাংশ দেওয়া আছে প্রতিটি free বিকল্প কী দেয় এবং বাস্তবে কী খরচ করায়। Quota প্রায়ই বদলায়, তাই সংখ্যাগুলোকে লেখার সময়কার documented বা community-reported আনুমানিক ধরুন এবং এর উপর build করার আগে প্রতিটি provider-এর বর্তমান doc-এ যাচাই করুন।

নির্ভর করার আগে প্রতিটি provider-এর documentation-এ quota যাচাই করুন। এগুলো প্রায়ই বদলায়।
বিকল্পযা পাবেনসীমা (আনুমানিক, লেখার সময়)সমস্যা
Google AI Studio (Gemini)বর্তমান Gemini মডেলের জন্য free API keyকম per-minute request cap সাথে দৈনিক quota, মডেল ভেদে ভিন্নFree-tier prompt Google product improve করতে ব্যবহৃত হতে পারে; quota prototype-আকারের
OpenRouter :free মডেলএক key-এর নিচে free model variant-এর rotating setপ্রায় 20 requests/min এবং প্রায় 50 requests/day; বর্তমান doc অনুযায়ী এককালীন credit কেনার পর প্রায় 1,000/dayদৈনিক cap মাঝ-conversation-এ পড়ে; free variant কোনো নোটিশ ছাড়া আসে-যায়
Groq free tierOpen-weight মডেলে খুব দ্রুত inferencePer-minute এবং per-day token cap, মডেল ভেদে ভিন্নশুধু open-weight catalog; sustained ব্যবহারের জন্য cap টাইট
Mistral free tierLa Plateforme-এ Experiment planপ্রতিটি endpoint-এ rate limitFree plan term-এ data sharing অন্তর্ভুক্ত; production traffic-এর জন্য নয়
GitHub Modelsঅনেক hosted মডেলে Playground সহ API accessআপনার GitHub plan-এর সাথে যুক্ত ছোট request ও token quotaEvaluation-এর জন্য তৈরি; ceiling ইচ্ছাকৃতভাবে কম
AI HordeCrowdsourced volunteer GPU clusterকোনো fixed quota নেই; community-তে অর্জিত kudos অনুযায়ী priorityQueue সময় সেকেন্ড থেকে অনেক মিনিটে দোলে; model list volunteer-দের উপর নির্ভর করে
Local (Ollama, llama.cpp)নিজের hardware-এ unlimited tokenআপনার VRAM এবং inference গতির উপর সীমাবদ্ধবড় মডেলে গুরুত্বপূর্ণ GPU লাগে; পুরো stack নিজে maintain করতে হয়

OpenRouter free মডেল: :free variant কীভাবে কাজ করে

OpenRouter কিছু মডেলকে :free suffix সহ তালিকাভুক্ত করে। সেই variant-এ request-এর কোনো খরচ নেই, এবং endpoint OpenAI-compatible, তাই custom base URL গ্রহণ করা যেকোনো client সেগুলো ব্যবহার করতে পারে। Account-wide সীমাই real সীমাবদ্ধতা: একটা fresh account-এ প্রায় প্রতি মিনিটে 20 request এবং নিচু double digit-এর দৈনিক request cap, OpenRouter-এর প্রকাশিত doc অনুযায়ী একবার ছোট credit কেনার পর প্রায় 1,000 requests per day-তে বাড়ে। নির্ভর করার আগে দুটো জিনিস জানা দরকার। প্রথমত, :free মডেলের সেট rotate করে: এই মাসে যে মডেল free সেটা পরের মাসে paid বা চলে যেতে পারে, তাই একটা ID hardcode করা fragile। দ্বিতীয়ত, free-variant traffic prompt-logging term সহ provider-এর দিকে route হতে পারে, যা OpenRouter প্রতি provider প্রকাশ করে। কোনোটাই scandal না, দুটোই free-র মূল্য।

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-chat:free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'
# Pick any ID ending in :free from their model list; the set rotates.

AI Horde: সত্যিকারের free, community-চালিত, queue সহ

AI Horde এই তালিকার একমাত্র বিকল্প যার system-এ কোথাও কোনো billing নেই। Volunteer-রা তাদের GPU একটি shared cluster-এ যুক্ত করে, এবং যে কেউ, এমনকি anonymous-ও, text বা image generation job সেখানে জমা দিতে পারে। Rate limit-এর বদলে এটা kudos ব্যবহার করে: একটি priority currency যা compute দিয়ে বা community-তে অংশগ্রহণ করে অর্জন করা যায়। Anonymous job queue-র পেছনে বসে; active contributor আগে সেবা পায়। এই design থেকে trade-off-গুলো সরাসরি আসে। অপেক্ষার সময় অনির্দেশ্য, শান্ত দিনে কয়েক সেকেন্ড থেকে peak-এ অনেক মিনিট। উপলব্ধ model list যা volunteer-রা host করছে তাই, বেশিরভাগ open-weight community মডেল, frontier commercial মডেল নয়। এবং throughput কোনো API business যা দেয় তার কাছাকাছিও না, তাই এটা hobby project, experimentation এবং ধৈর্যের জন্য মানানসই, latency-sensitive app-এর জন্য নয়। আপনার use case যদি casual এবং asynchronous হয়, AI Horde-ই সবচেয়ে honest "সত্যিই free" উত্তর যা বিদ্যমান। প্রতিবার দুই সেকেন্ডে response দরকার হলে, এটা তা নয়।

Local-এ মডেল চালানো: hardware-এর পরে free

Local inference কোনো term ছাড়া unlimited token পাওয়ার একমাত্র পথ। Ollama সবচেয়ে সহজ entry point: এটা quantized open-weight মডেল download করে এবং localhost-এ একটি OpenAI-compatible server expose করে, তাই যেকোনো hosted API-র জন্য আপনি যে client code লিখতেন তা অপরিবর্তিত কাজ করে। সমস্যাটা hardware। 7B থেকে 12B range-এর ছোট মডেল একটি modern laptop বা 8 থেকে 16 GB VRAM সহ একটি consumer GPU-তে গ্রহণযোগ্যভাবে চলে। যে বড় open-weight মডেল commercial quality-র কাছাকাছি পৌঁছায় তার বেশিরভাগ মানুষের মালিকানার চেয়ে অনেক বেশি memory চায়, এবং দীর্ঘ context-এ prompt processing consumer card-এ ধীর। Electricity এবং setup ও update-এ যে সময় খরচ হবে তার জন্য বাজেট রাখুন।

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # required by the SDK, ignored by Ollama
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.1:8b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

কখন $3 pay-as-you-go free-কে হারায়

Free আপনার সময় খরচ করলে আর free থাকে না। যেই মুহূর্তে দৈনিক cap একটি চলমান session কেটে দেয়, বা আপনার build করা :free variant হারিয়ে যায়, বা queue আপনার app-কে ভাঙা মনে করায়, তখন সামান্য paid credit সস্তা বিকল্প হয়ে যায়। কার্যকর মডেলে token price এখন এত কম যে এক কাপ কফি সপ্তাহের পর সপ্তাহ ভারী chat ব্যবহারের অর্থ যোগায়। APIsRouter ঠিক এই trade-off ঘিরে তৈরি একটি gateway: https://api.apisrouter.com/v1-এ একটি OpenAI-compatible API, কোনো subscription ছাড়া pay-as-you-go, এবং /topup-এ কোনো signup ছাড়া checkout যেখানে আগে পেমেন্ট করেন এবং key ইমেইলে আসে। আপনার প্রথম top-up +100% balance যোগ করে, global মডেল official মূল্যের 20% কমে চলে, এবং চীনা মডেল official রেটের নিচে। টেবিলটি দেখায় catalog মূল্যে $3 credit কী কেনে।

*4,000 input token এবং 300 output token-এর typical chat request ধরে হিসাব করা। catalog-এ kimi-k2.6 এবং mimo-ও আছে।
মডেলCatalog মূল্য (প্রতি 1M token, in/out)$3*-তে আনুমানিক chat
deepseek-v4-flash$0.126 / $0.252~5,100
deepseek-v4-pro$0.3915 / $0.783~1,600
glm-5$0.514 / $2.314~1,000
gemini-3.5-flash$1.20 / $7.20~430
grok-4.5$1.60 / $4.80~380
claude-sonnet-4-6$2.40 / $12.00~220
curl https://api.apisrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-APIsRouter-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

সাধারণ প্রশ্ন

কোনো সীমা ছাড়া সম্পূর্ণ free LLM API আছে কি?

না। প্রতিটি free বিকল্পই rate cap, queue, data term, বা আপনার নিজের hardware দিয়ে সীমাবদ্ধ। AI Horde-এর কোনো quota নেই বলে unlimited-এর সবচেয়ে কাছাকাছি, কিন্তু আপনি community queue-তে অপেক্ষা করেন। Local মডেল token-এ unlimited কিন্তু আপনার GPU দ্বারা সীমাবদ্ধ।

Free LLM API key কীভাবে পাব?

দ্রুততম পথ হলো Google AI Studio, যা প্রায় এক মিনিটে একটি free Gemini key ইস্যু করে, এবং OpenRouter, যেখানে একটি account দিয়ে :free tag দেওয়া যেকোনো model variant call করতে পারেন। GitHub Models একটি GitHub account দিয়ে free access দেয়। তিনটিই rate-limited এবং prototyping-এর জন্য।

OpenAI API কি free ব্যবহার করা যায়?

না। ChatGPT-র একটি free web tier আছে, কিন্তু সেটা একটি consumer product, API access নয়। OpenAI API প্রথম request থেকেই per-token বিল করে, তাই free experimentation চাওয়া developer-রা সাধারণত Gemini free tier, OpenRouter free variant, বা একটি local মডেল দিয়ে শুরু করে।

Google Gemini API কি free?

Google AI Studio-র মাধ্যমে Gemini-র একটি real free tier আছে per-minute এবং per-day quota সহ যা মডেল ভেদে ভিন্ন। Free tier-এ, Google-এর term prompt তাদের product improve করতে ব্যবহারের অনুমতি দেয়, তাই sensitive কিছু পাঠানোর আগে বর্তমান data term চেক করুন।

JanitorAI বা SillyTavern-এর জন্য কি free LLM API ব্যবহার করতে পারি?

Technically হ্যাঁ যেখানে provider একটি OpenAI-compatible endpoint expose করে, কিন্তু দৈনিক request cap দীর্ঘ chat session হঠাৎ শেষ করে দেয়, ঠিক যখন সবচেয়ে খারাপ লাগে। প্রথমে প্রতিটি provider-এর content policy এবং platform-এর term চেক করুন, এবং ব্যবহার বয়স-উপযুক্ত রাখুন। স্থির session-এর জন্য, কম-খরচ pay-as-you-go মডেল সাধারণ upgrade পথ।

GitHub বা Discord-এ শেয়ার করা free API key কি নিরাপদ?

না। শেয়ার করা key তালিকা সাধারণত stolen বা scraped credential যা দ্রুত revoke হয়ে যায়, এবং unofficial "free proxy" endpoint আপনি যা পাঠান তার সবকিছু log করতে পারে। এগুলো ব্যবহার করলে downstream account ban-ও হতে পারে। Official free tier, AI Horde, বা local মডেলে থাকুন।