聚合全网免费大模型额度的思路与实践

大模型的免费额度有个特点：单看不够用，合起来很可观。这篇文章聊聊怎么把散落各处的免费额度聚合成一个可用的"模型底座"。

免费额度的几种来源

按获取门槛从低到高，大致分四类：

类型	例子	特点
免注册通道	AI Horde、部分 Playground	零门槛但限速、不稳定
开发者免费层	Groq、Cloudflare Workers AI、Gemini AI Studio	注册即送，速率有限额
订阅附带额度	各类 IDE/CLI 的 AI 助手免费层	质量高，但常限"仅限其产品内使用"
活动/教育计划	新用户赠金、学生包	量大，但有时效

需要特别提醒：第三类（订阅附带）往往在 ToS 里写了"仅限其 CLI/IDE 内使用"，绕过限制拿去开 API 属于灰色操作，风险自担。

聚合的核心：统一网关

思路很简单——在所有通道前面加一层自建网关：

1. 每个通道作为一个 provider 接入网关，填上各自的凭证；
2. 网关对外只暴露一个 OpenAI 兼容接口（/v1/chat/completions）；
3. 请求进来后由网关做路由：按模型能力、速率、剩余额度挑一个可用通道；
4. 单个通道撞了限制（402/403/429）自动 fallback 到下一个。

对上层应用（编码工具、聊天客户端、你自己的产品）来说，它看到的只是一个"永远有额度的模型"，模型名甚至可以只填一个 auto。

真实产出

我把 5 个免注册通道接进自建网关跑了一周日常任务，粗算下来：

• ~16 亿 tokens/月 的名义额度池（各家宣传额度加总）；
• 日常编码、问答、翻译类任务完全覆盖，一周只遇到 2 次限流，重试即恢复；
• 编码场景建议固定走 best-coding 路由组，比 auto 稳定。

下一步

网关只是底座。接下来我会把它接到自己的产品上：小工具用它的 API，中转服务拿它当上游。到时候继续在这里公开数据和代码。

一句话总结：免费额度是零成本的原料，网关是厨房，产品才是菜。