Cómo comparar APIs de IA gratuitas con evidencia, no por número de modelos
Compara APIs gratuitas por acceso verificado, límites utilizables, compatibilidad, comportamiento ante fallos y riesgo de cambio; no por el tamaño del catálogo.
Sustituye la métrica vanidosa
Un directorio puede contar muchos modelos sin mostrar si un usuario nuevo puede obtener una credencial, qué ruta funciona o cuándo se revisó por última vez. La primera columna de comparación debería ser el estado de evidencia: fuente oficial, elegibilidad, fecha de verificación y un resultado de petición reproducible.
Un grupo pequeño de rutas verificadas puede ser más útil que un catálogo grande sin probar. El propósito de FreeToken.link es conectar el descubrimiento con la guía de claves, la evidencia actual, la prueba directa y la monitorización de cambios, sin tratar todos los modelos listados como igualmente obtenibles.
Compara el acceso con honestidad
«Gratis» puede describir una variante de modelo, un nivel de proyecto, un crédito temporal u otra ruta condicional. OpenRouter documenta que añadir :free pide una variante gratuita, pero advierte de que esas variantes pueden tener límites o disponibilidad distintos de las versiones de pago. Esa cualificación va en la comparación, no en letra pequeña.
Registra los requisitos de registro, el requisito de facturación si existe, el alcance de la credencial, la información de región disponible y el identificador exacto del modelo probado. No traduzcas la petición exitosa de hoy en una promesa de acceso gratuito permanente.
Compara la capacidad utilizable
La documentación de Gemini explica que los límites por petición, por token y diarios pueden detener un proyecto de forma independiente, y que varían por modelo y nivel. Groq documenta varias dimensiones de peticiones y tokens a nivel de organización. Un único número de peticiones por minuto no representa ninguno de los dos sistemas.
Usa un fixture pequeño de carga: tamaño esperado del prompt, tamaño de salida, peticiones por minuto, volumen diario y retraso de reintento aceptable. Compáralo con los límites visibles en la cuenta real y prueba el manejo del 429 y el backoff. Eso produce una comparación operativa, no una tabla de marketing.
Puntúa la decisión
Puntúa cada candidato por acceso verificado, capacidades requeridas, capacidad utilizable, errores observables, calidad de documentación y riesgo de cambio. Deja la calidad del modelo como una prueba específica con un conjunto fijo de prompts; no sustituyas tus criterios de aceptación por un benchmark general o el conteo de modelos.
Publica la fuente y la fecha de verificación junto al resultado, y programa reverificaciones con la Watchlist de FreeToken.link. Una matriz transparente se actualiza cuando cambian las condiciones; una lista ordenada con supuestos ocultos se vuelve obsoleta rápido.
Preguntas frecuentes
- P. ¿Por qué el número de modelos es una forma débil de comparar? / R. Porque no muestra si el acceso es obtenible, qué capacidades funcionan, cómo se aplican los límites ni cuándo se verificó la ruta por última vez.
- P. ¿Qué campos importan primero? / R. Evidencia oficial, elegibilidad, fecha de verificación, capacidades requeridas, límites a nivel de cuenta y un resultado de petición reproducible.
- P. ¿Cada cuánto reverificar una comparación de APIs gratuitas? / R. Cuando el proveedor anuncie un cambio, cuando una prueba empiece a fallar, cuando cambie un ID de modelo o cuando llegue tu fecha de revisión programada.
Divulgación de publicación
El primer borrador se generó con el wrapper local basketikun/chatgpt2api a partir de un paquete fijo de hechos de fuentes oficiales. Ese wrapper usa una ruta de sesión web de ChatGPT y no es la API oficial de OpenAI. Un editor humano verificó cada afirmación retenida, eliminó implicaciones de rendimiento sin respaldo y añadió los pasos de carga y de matriz de evidencia antes de publicar.