可以白嫖的 API

整理目前可用于开发测试的免费/可白嫖 AI 推理 API 方案。

1️⃣ Qwen 免费 API + ModelScope + 轮询方案

🔹 qwen-free-api

https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api

  • 可直接调用 Qwen 相关接口
  • 适合做中转 API
  • 可多账号部署

🔹 ModelScope 官方推理 API

https://www.modelscope.cn/docs/model-service/API-Inference/intro

  • 需要绑定阿里云账号
  • 有免费额度
  • 适合正式项目调试使用

🔹 推荐轮询工具

https://github.com/tbphp/gpt-load

  • 多 Key 轮询
  • 多平台混合
  • 提高稳定性
  • 阿里云百炼也可以接入 /gpt-load 轮询

2️⃣ GitHub Models 推理 API

https://github.com/marketplace?type=models

GitHub 官方提供模型推理能力：

  • 支持 GPT-4.1 等模型
  • 通过 GitHub 账号调用
  • 适合开发测试
  • 额度有限制

优点：

  • 官方渠道
  • OpenAI 兼容接口
  • 集成方便

3️⃣ OpenRouter 免费模型路由

https://openrouter.ai/openrouter/free/providers

特点：

  • 自动路由到随机免费模型
  • OpenAI 兼容格式
  • 不需要自己维护多个模型
  • 支持 Qwen / Llama / Mistral 等

适合作为：

  • 兜底接口
  • 备用模型池
  • 开发测试

4️⃣ Qwen / iFlow 转 API + 聚合

🔹 Qwen2API

https://github.com/Rfym21/Qwen2API

  • 把 qwen.ai 转换成 API
  • 支持多账户
  • 可做 Key 池

🔹 iflow2api

https://github.com/cacaview/iflow2api

  • 把 iflowcli 转换成 API
  • 支持自动调用

🔹 推荐聚合方案

https://github.com/justlovemaki/AIClient-2-API

  • 支持多模型统一聚合
  • 可统一成 OpenAI 接口格式
  • 配置稍微复杂
  • 适合做综合 API 网关

5️⃣ Gemini 2.5 Pro 免费 API

https://github.com/su-kaka/gcli2api

  • 免费使用 Gemini-2.5-Pro
  • 通过 gcli 转 API
  • 适合做高质量输出

6️⃣ NVIDIA 免费推理 API

https://build.nvidia.com/models

  • 英伟达官方模型推理平台
  • 可使用 GLM5 等模型
  • 提供免费调用额度
  • 适合测试和研究使用

7️⃣ MiniMax 免费 OAuth 调用

参考项目：

https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/extensions/minimax-portal-auth

支持 MiniMax 免费 OAuth 调用。

可以使用自写脚本 minimax-oauth.js 获取 access_key。
📥 下载 minimax-oauth.js

API 示例：

1
2
3
4
5
6
{
  "model": "MiniMax-M2.5",
  "apiKey": "your accesskey",
  "provider": "openai",
  "apiBase": "https://api.minimax.io/v1"
}

特点：

  • 不需要固定 API Key
  • 使用 OAuth 获取 access_key
  • 可做自动刷新

🔄 推荐组合策略

高可用白嫖方案示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
OpenRouter Free
↓
Qwen2API / qwen-free-api
↓
Gemini gcli2api
↓
MiniMax OAuth
↓
NVIDIA Build API

配合 gpt-load 做轮询，实现：

  • 多模型负载均衡
  • 自动故障切换
  • 提高可用性

📌 总结

类型 推荐指数 难度 适用场景
OpenRouter ⭐⭐⭐⭐ 简单 快速接入
qwen-free-api ⭐⭐⭐⭐ 中等 稳定自建
GitHub Models ⭐⭐⭐ 简单 开发测试
Gemini gcli2api ⭐⭐⭐⭐ 中等 高质量输出
MiniMax OAuth ⭐⭐⭐⭐ 中等 自动刷新 Key
NVIDIA Build ⭐⭐⭐ 简单 研究测试

适合做：

  • 聊天机器人
  • 自动化脚本
  • 插件开发
  • 聚合 API 网关
  • 低成本生产测试环境

修复 ARM 飞牛设备相册无法加载

问题现象

在 ARM 架构的飞牛设备上，相册服务无法正常加载，查看日志发现 imagesrv 启动失败。

错误日志位置：

1
/usr/local/apps/@appdata/trim.photos/log/error.log

错误日志内容如下：

原因分析

使用 ldd 检查 imagesrv 相关依赖时，发现缺少 FFmpeg 相关动态库：

系统自带的 FFmpeg 版本不满足 imagesrv 的依赖需求，需要手动安装较新的 ARM64 版本，并正确配置 LD_LIBRARY_PATH。

解决方案

1️⃣ 下载 FFmpeg（ARM64）

从官方构建仓库下载 ARM64 版本：

1
https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases/download/autobuild-2025-08-31-13-00/ffmpeg-n6.1.3-linuxarm64-lgpl-shared-6.1.tar.xz

2️⃣ 解压并安装

解压到 /opt/ffmpeg6/：

1
2
sudo mkdir -p /opt/ffmpeg6
sudo tar -xvf ffmpeg-n6.1.3-linuxarm64-lgpl-shared-6.1.tar.xz -C /opt/ffmpeg6 --strip-components=1

确保目录结构中包含：

1
2
3
4
/opt/ffmpeg6/
├── bin
├── lib
└── include

3️⃣ 修改 imagesrv systemd 服务

编辑服务文件：

1
sudo vi /etc/systemd/system/imagesrv.service

修改为如下内容（关键是 LD_LIBRARY_PATH）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
[Unit]
Description=Imagesrv Service
After=trim_main.service

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/trim/bin/imagesrv -o /usr/trim/logs/imagesrv.log -l info -u 0 -k 0 -C 1
Environment=LD_LIBRARY_PATH=/usr/trim/lib/imagesrv:/usr/trim/lib/mediasrv:/usr/trim/lib:/opt/ffmpeg6/lib
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

4️⃣ 重新加载并重启服务

1
2
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart imagesrv

验证结果

  • imagesrv 服务正常启动
  • 相册页面可正常加载
  • 错误日志不再出现 FFmpeg 相关缺失库提示