18k Star 的 FreeLLMAPI：把 28 家免费 API 捏成一个端点，Claude Code 和 Codex 们终于能共用额度了

器匠·开发者工具 技术创作者 2026-08-08 1883 阅读

你有没有过这种经历——想用 Claude Code 跑一个中型项目，结果免费额度两天就用完了。换到 Codex，又被限速。再注册一个账号，流程折腾半天。

FreeLLMAPI 试图回答一个很具体的问题：能不能把 28 家平台的免费额度，捏成一个统一 API，让所有编程 Agent 共用？

这个项目目前在 GitHub 上有 18,075 颗星、2,640 个 Fork，最近一次更新是 2026 年 8 月 7 日的 v0.6.9。TypeScript 写的，MIT 协议。

它到底在做什么

FreeLLMAPI 是一个本地运行的 OpenAI 兼容代理网关。你在各个平台注册免费账号，把 API Key 填进它的管理界面，它会自动做三件事：

第一，合并成一个端点。 无论你用的是 Claude Code、Codex CLI、Cline、Continue 还是其他 14 种编程 Agent，只需要把 base URL 指向 http://localhost:3001/v1，API Key 填它给你的统一 Key，就能调用背后所有平台的模型。

第二，智能路由和自动切换。 它会维护一个”Fallback Chain”——你给支持的模型排个顺序，当前一个被限速（429）或报错（5xx）时，自动切到下一个，全程不需要你介入。Chain 的顺序可以从管理界面拖拽调整。

第三，跟踪配额，不让你踩线。 每个平台每个模型每日的 RPM/RPD/TPM/TPD 都有计数器，路由会主动避开接近配额的 Key。

根据项目 README 的说法，28 家免费平台的额度加起来，大约是每月 40 亿 Token。这个数字听起来夸张，但考虑到大多数平台的免费层都只有几百万到几千万 Token/月，乘以 28 家，确实能凑出这个量级。

支持的免费平台包括 Google（Gemini 系列）、Groq、Cerebras、OpenCode Zen、Mistral、OpenRouter、Cloudflare Workers AI、Cohere、HuggingFace、Zhipu（智谱）、NVIDIA NIM、ModelScope（Qwen3、DeepSeek V4、GLM-5），以及另外 17 家。完整清单在 freellmapi.co/models。

适合谁，不适合谁

适合你如果：

  • 同时用多个编程 Agent（Claude Code、Codex、Gemini CLI 等），不想每个都单独注册账号
  • 在探索不同的模型能力，想在一个界面里比较各家效果
  • 个人项目或学习场景，免费额度够用，不想为 API 付费
  • 已经在用需要 OpenAI 兼容端点的工具或插件

不适合你如果：

  • 需要稳定的生产级服务——免费平台的限速和可用性本身就不保证
  • 跑的是正经商业项目——用别人的免费额度做商业用途存在合规风险，项目 README 里明确写了 “Personal experimentation only”
  • 对延迟敏感——多一次本地代理转发，加上路由切换，延迟会比直连高

几个值得注意的细节

模型目录自动更新。 路由会每 12 小时从 freellmapi.co 拉取签名的模型目录，包括新增模型、配额变化、兼容性修复，不需要你手动 git pull。但这个功能需要付费年费 $19 才能保持”实时”更新（免费用户目录更新较慢）。

Fusion 模式有意思。 你可以请求一个叫 fusion 的虚拟模型，路由会把你的 Prompt 同时发给多个不同的免费模型，然后用一个评判模型把多个回复合并成一个。有种”模型 ensemble”的意思，但依赖免费层的响应速度，实际体验因 Chain 配置而异。

Key 加密存储。 你的各平台 API Key 以 AES-256-GCM 加密保存在本地 SQLite 数据库里，解密只在请求时内存中进行。应用对外只暴露一个统一的 freellmapi-… Bearer Token。这个设计至少比你把 Key 写在 .env 里强。

桌面端也有。 macOS 有 DMG 安装包，Windows 有 .exe Installer，不需要 Docker，直接从 Releases 页面下载。启动后在菜单栏运行，有一个玻璃弹出层显示实时请求统计。

快速上手

一条命令启动（需要 Docker）：

curl -fsSL https://freellmapi.co/install.sh | bash

启动后打开 http://localhost:3001，在 Keys 页面填入各平台 API Key，在 Fallback Chain 页面拖拽排序，然后在 Keys 页顶部复制统一 API Key。

给 Claude Code 配置（自动生成配置脚本）：

npx freellmapi setup-claude --url http://localhost:3001 --api-key <unified-key>

这条命令会自动备份现有的 ~/.claude.json，然后写入新配置，不会直接覆盖。也有 freellmapi launch 模式——Key 只注入到子进程，不落盘，更安全。

和同类方案比怎么样

项目 README 附了一张对比表，对象是 OpenRouter、LiteLLM 和 Portkey。简单说：

  • OpenRouter 是商业服务，要钱；FreeLLMAPI 是本地开源方案，免费
  • LiteLLM 是更重的框架，适合企业场景；FreeLLMAPI 专注于”聚合免费额度”这个单一场景
  • Portkey 偏观测和治理；FreeLLMAPI 偏路由和额度管理

如果你只有一个具体场景——把多个平台的免费 API 合并成一个端点给编程 Agent 用，FreeLLMAPI 是目前这个方向上最专注的选项。

下一步建议

  1. 如果你用 Docker，先跑一条 curl -fsSL https://freellmapi.co/install.sh | bash 试试，本地起一个不会损失什么
  2. 看一下 docs/clients.md，里面有你用的那个 Agent 的具体配置步骤
  3. 如果你在团队里有多个人跑不同的编程 Agent，可以考虑把 FreeLLMAPI 部署在局域网的一台机器上，大家共用一个端点——但注意 Key 是加密存在那台机器上的，信任边界要想清楚
  4. 关注一下 Fusion 模式，实际测试多模型并行 + 合并的效果是否真的比单模型好，这个场景目前社区反馈还不多

项目地址：https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
官网（模型目录）：https://freellmapi.co/models

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