モデル数ではなくエビデンスで無料 AI API を比較する方法
検証されたアクセス、使える制限、互換性、失敗時の挙動、変更リスクで無料 AI API を比較します。モデルディレクトリの規模ではありません。
見せびらかしの指標を置き換える
ディレクトリは、新しいユーザーが資格情報を取得できるか・どのルートが動くか・いつ最後に確認されたかを示さないまま、多くのモデルを数えられます。したがって比較の最初の列はエビデンスの状態であるべきです。公式ソース、利用条件、検証日、再現可能なリクエスト結果。
検証された少数のルートは、未検証の大きなカタログより役に立つことがあります。FreeToken.link の目的は、発見をキーガイド・現在のエビデンス・直接テスト・変更モニタリングにつなぐことで、掲載モデルをすべて同等に取得可能なものとして扱わないことです。
アクセスを正直に比較する
「無料」はモデル変種・プロジェクトのティア・期限つきクレジット・別の条件付きルートを指すことがあります。OpenRouter は :free を付けることで無料変種を要求できることを文書化する一方、無料変種は有料版と制限や可用性が異なり得ると警告しています。この資格情報は細字ではなく比較表に載せるべきものです。
登録要件、あれば支払い要件、資格情報の範囲、地域情報、テストした正確なモデル識別子を記録します。今日成功したリクエストを、根拠のない「永久の無料アクセス」の約束に翻訳しないでください。
使える容量を比較する
Google の Gemini ドキュメントは、リクエスト・トークン・日次の制限がそれぞれ独立してプロジェクトを止め得ること、制限がモデルやティアで変わることを説明しています。Groq も組織スコープで複数のリクエスト・トークン次元を文書化しています。単一の「毎分リクエスト数」はどちらのシステムも表現できません。
小さな workloads フィクスチャを用意します。想定するプロンプトサイズ、出力サイズ、毎分リクエスト数、日次の量、許容できるリトライ遅延。そのフィクスチャを実際のアカウントで見える制限と比較し、429 の処理とバックオフをテストします。これがマーケティング表ではなく運用上の比較になります。
エビデンスマトリクスで決める
候補ごとに、検証されたアクセス・必要な機能・使える容量・観測できるエラー・ドキュメント品質・変更リスクで採点します。モデル品質は固定したプロンプト集合によるタスク固有のテストとして扱い、一般的なベンチマークやモデル数を自分の受け入れ基準の代わりにしません。
結果のそばにソースと検証日を示し、再チェックは FreeToken.link の Watchlist で予定します。透明なマトリクスは条件が変われば更新できますが、隠れた前提のあるランキングはすぐに陳腐化します。
よくある質問
- Q. モデル数が無料 AI API 比較として弱い理由は？／A. アクセスが取得可能か・どの機能が動くか・制限がどう適用されるか・いつ最後に検証されたかを示さないためです。
- Q. 最初に見るべき比較フィールドは？／A. 公式エビデンス、利用条件、検証日、必要な機能、アカウントレベルの制限、再現可能なリクエスト結果です。
- Q. 無料 API の比較はどのくらいの頻度で再確認すべきですか？／A. プロバイダーが変更を告知したとき、テストが失敗し始めたとき、モデル ID が変わったとき、予定したレビュー日が来たときです。
刊行上の開示
初稿は、公式ソースに基づく固定のファクトパックから、ローカルホストの basketikun/chatgpt2api ラッパーで生成されました。このラッパーは ChatGPT のウェブセッション経路を使うものであり、公式の OpenAI API ではありません。人間の編集者が保持した主張をすべて検証し、根拠のない性能含意を取り除き、公開前に workloads とエビデンスマトリクスのステップを加えました。