free-coding-models：25家免费编码模型供应商对比，配额、速度与Tier等级完整清单

free-coding-models：25家免费编码模型供应商对比，配额、速度与Tier等级完整清单

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用免费 API 写代码，最头疼的不是"用哪个工具"，而是"该用哪家的哪个模型"。开源工具free-coding-models（简称 FCM）把25 家免费 AI 供应商、271 个免费编码模型聚合到一个实时目录里：并行 ping 每个模型、展示真实延迟与稳定性评分，按 SWE-bench Verified 的Tier 等级（S+ 到 C）分档，再一键把选中的模型写进 OpenCode、Aider、Crush、Goose 等编码工具的配置中。你只需要注册任意一家供应商拿到免费 API Key，就能在几秒内找到"此刻最快、最稳"的免费编码模型。

为什么免费模型需要一份"实时对比清单"

免费额度每天都在变：有的供应商限 RPM，有的给一次性积分，有的干脆不用 Key。FCM 的目录由 sources.js 生成，并通过 scripts/generate-provider-table.mjs 自动同步成 docs/providers.md，保证 TUI、Web 仪表盘和智能路由读到的都是同一份最新数据。

💡FCM 对"免费"的定义很严格：免费是"供应商 + 模型"组合的属性，不是供应商整体的属性。只有当某个具体模型 ID 通过该供应商调用确实花 $0（永久免费层、:free变体或免费套餐等）时，它才会出现在目录里。同一套权重在 A 家免费、在 B 家收费，只保留免费那一行。

25家供应商完整清单：模型数量、配额与最佳Tier

下表按在线模型数量排序，完整版本（含环境变量说明）见 docs/providers.md：

几个值得圈出的重点 🎯：

• NVIDIA NIM是不需要信用卡的供应商里免费配额最大的（约 40 RPM）；
• Cerebras是全目录延迟最低的供应商，追求速度首选；
• Groq注册流程最快，3 分钟就能拿到 Key；
• Kilo、LLM7和 OVHcloud 沙箱甚至不用配 Key就能用（共享限额更紧）；
• 三家"无需 Key"或"免信用卡"的供应商，特别适合新手第一次试用。

配额徽章：Free / Limited / Metered 三种"免费"

目录里每家供应商都挂着一个配额徽章，颜色与 Web 仪表盘一致，一眼就能看出"免费"能坚持多久：

⚠️ 两个常识：免费额度会随时间缩水甚至消失（sources.js 内置了审计日志追踪每次移除）；限流按账号计算，"免费"指不花钱，不等于不限量。

如何看懂 Tier 等级：基于 SWE-bench Verified 的实力分档

FCM 用业界公认的编码基准SWE-bench Verified给每个模型分档，从 S+ 到 C 共 8 档：

在 TUI 里按T键即可循环切换 Tier 过滤（All → S+ → S → A+ …），按D循环切换供应商过滤——比如只想在 NVIDIA 的 S+ 模型里挑，两按搞定。

速度与稳定性：延迟、Stability Score 和 Verdict 怎么读

"平均延迟低"不代表好用——一个平均 250ms 但偶尔飙到 6 秒的模型，体感远不如稳定在 400ms 的对手。FCM 为此设计了 0-100 的Stability Score（详见 docs/stability.md）：

Stability = 0.30 × p95延迟 + 0.30 × 抖动 + 0.20 × 尖峰率 + 0.20 × 可靠性

即：p95 尾延迟（30%）、抖动标准差（30%）、超过 3000ms 的尖峰占比（20%）、HTTP 200 成功率（20%）。配合Verdict列的直观判定（Perfect 🟩 / Normal 🟢 / Spiky 🟡 / Slow 🟠 / Very Slow 🔴 / Overloaded 🔥 / Unstable 🟥），你能在 10 秒内判断"现在该用哪个"。

TUI 每一行还包含：最近一次往返延迟（Last P.）、滚动平均（Avg P.）、健康状态（Health）、可用性（Up%），以及跑真实补全得到的AI Latency 和 TPS（吞吐 token/秒）。完整列说明见 docs/stability.md，快捷键全表见 docs/tui.md。

快速上手：3步拿到"此刻最快"的免费模型

第 1 步 · 安装（需要 Node.js 18+，无需 sudo）：

npm install -g free-coding-models free-coding-models

第 2 步 · 拿一个免费 Key：注册任意一家即可开始，比如 Groq（最快注册）、Cerebras（延迟最低）、NVIDIA NIM（免信用卡且配额大）。Kilo / LLM7 甚至可以直接跳过。

第 3 步 · 选模型并一键启动：模型并行 ping、绿灯 ✅ 亮起后，↑↓选择、Enter直接把模型写入你的编码工具配置并启动。常用 CLI 组合：

free-coding-models --goose --tier S # 只筛 S 级，启动 Goose free-coding-models --crush --origin groq # 只看 Groq 模型，启动 Crush free-coding-models --fiable # 打印当前最可靠的一个模型后退出

更多玩法：free-coding-models web打开浏览器仪表盘（可分享带过滤参数的 URL 深链，见 docs/web-dashboard.md）；free-coding-models --daemon-bg启动智能模型路由——一个本地 OpenAI 兼容端点，任何工具指向http://localhost:19280/v1即可自动在可用模型间故障转移，完整文档见 docs/router.md。

写在最后：这份清单会持续更新

目录是活的：供应商下架（如 iFlow 已于 2026 年 4 月停运）、额度收紧都会被审计日志记录，docs/providers.md 里的"已移除供应商及原因"一节就是现成的避坑参考。被移出核心目录但仍有价值的资源留在 docs/resources.md。

给新手的选型建议：

1. 要速度：Cerebras、Groq、NVIDIA NIM（低延迟 + 稳定配额）；
2. 要模型多：onomeo（33 个）、通义 DashScope（29 个）、Pollinations（21 个）；
3. 零配置试玩：Kilo、LLM7，不用配 Key 直接开跑；
4. 怕额度断：优先选带Free徽章（而非 Limited）的供应商，多配几家 Key 分散用量。

选模型这件事，交给实时数据比交给记忆更靠谱——这也是 free-coding-models 存在的意义。

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