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title: 月13億トークン無料ってマジ？FreeLLMAPIで14社のAI無料枠を全部使い倒す
slug: freellmapi-free-llm-api-proxy-14-providers
description: FreeLLMAPIはGemini・Groq・Mistralなど14社の無料枠を1つのOpenAI互換エンドポイントに束ねるプロキシ。個人開発のAPIコストをゼロにする方法を解説。
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月13億トークン無料ってマジ？FreeLLMAPIで14社のAI無料枠を全部使い倒す

AIのAPIコスト、地味に痛くないですか？
FreeLLMAPIとは？　仕組みと対応プロバイダー
セットアップ手順（15分で動く）
使い方（base_urlを変えるだけ）
1. Python（openai ライブラリ）
2. TypeScript / Node.js
対応モデル一覧と用途別おすすめ
じさくエンジニア向け活用アイデア
注意事項（必ず読んでほしい）
まとめ
よくある質問（Q&A）

AIのAPIコスト、地味に痛くないですか？

個人開発でちょっとしたチャットボットを作る、副業プロジェクトにAIを組み込む、新しいモデルを試したい――そのたびにクレジットカードの残高が減っていく。GPT-4oを本番で使ったら月末に請求額を見て青ざめた、という経験がある人も多いはず。

実は各AIプロバイダーは、毎月かなり太っ腹な無料枠を提供している。GoogleのGemini APIは月100万トークン無料、GroqはLlama 3.3を分あたり数百リクエスト無料、SambaNovaはDeepSeek V3を無料で使える……。でも問題は14社それぞれにAPIキーを管理して、SDKを書き換えて、フェイルオーバーを実装してという作業が激しく面倒なこと。

それをまるごと解決するのが FreeLLMAPI だ。

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FreeLLMAPIとは？　仕組みと対応プロバイダー

[FreeLLMAPI（GitHub: tashfeenahmed/freellmapi）](https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi) は、14社のAIプロバイダーの無料枠を1つのOpenAI互換エンドポイントに集約するプロキシサーバーだ。2026年5月にGitHubで急上昇し、スター数6,322を超えた注目のOSSプロジェクト（MIT License / TypeScript製）。

どう動くのか

`
あなたのアプリ
↓ OpenAI互換リクエスト（base_url だけ変える）
FreeLLMAPIプロキシ（localhost:3000）
↓ 最適なプロバイダーにルーティング
Google / Groq / Mistral / SambaNova … （14社）
`

クライアント側はOpenAI SDKの base_url を変えるだけ。プロバイダーのAPIキーや切り替えロジックはプロキシ側が完全に隠蔽する。

主な機能

対応プロバイダー（2026年5月時点）

Google ― Gemini 2.5 Flash 等

Groq ― Llama 3.3 / 4、Qwen3

Cerebras ― Qwen3 235B

SambaNova ― DeepSeek V3.x、Llama 4、Gemma 3

Mistral ― Large 3、Codestral、Devstral

OpenRouter ― 無料モデル21個

GitHub Models ― GPT-4.1、GPT-4o

Cloudflare ― Kimi K2、GLM-4.7 等

Cohere ― Command R+ 等

Z.ai/Zhipu ― GLM-4.5 等

NVIDIA NIM

HuggingFace ― DeepSeek V4、Kimi K2.6 等

合計すると月約13億トークン（1.3B）が無料の範囲内で使える計算になる。個人開発で使い切るのはむしろ難しいレベルだ。

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セットアップ手順（15分で動く）

1. リポジトリをクローンして依存関係をインストール

`bash
git clone https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
cd freellmapi
npm install
`

Node.js 18以上が必要。まだ入っていなければ nvm か公式インストーラーで準備しておこう。

2. プロバイダーのAPIキーを取得する

使いたいプロバイダーのAPIキーを事前に発行しておく。全部そろえる必要はなく、Google + Groq + Mistralの3つだけでも十分すぎるほど使える。それぞれのコンソールでアカウントを作ればすぐに無料のAPIキーが発行できる。

3. セットアップコマンドを実行

`bash
npm run setup
`

対話式のプロンプトが起動し、各プロバイダーのAPIキーを順番に入力できる。入力したキーはAES-256-GCMで暗号化されてローカルのSQLiteに保存される。スキップしたいプロバイダーはそのままEnterでOK。

4. サーバーを起動

`bash
npm start
`

http://localhost:3000 でプロキシが起動する。ログに FreeLLMAPI running on port 3000 と表示されれば成功だ。

VPSで常時稼働させたい場合

自宅開発機だけでなく、外出先や副業プロジェクトのチームでも使いたいなら、VPSへのデプロイが便利だ。筆者は ConoHa VPS の512MBプランで動かしているが、Node.jsプロセス1つが動けばいいので月数百円で十分。pm2 か systemd でデーモン化しておくと再起動後も自動で立ち上がる。

`bash

pm2でデーモン化する例

npm install -g pm2
pm2 start npm –name freellmapi — start
pm2 save
pm2 startup
`

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使い方（base_urlを変えるだけ）

既存のOpenAI SDKコードをほぼそのまま流用できる。

Python（openai ライブラリ）

`python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
api_key=”freellmapi-xxxxxxxxxxxxxxxx”, # setupで発行されるトークン
base_url=”http://localhost:3000/v1″
)

response = client.chat.completions.create(
model=”gemini-2.5-flash”, # 使いたいモデルを指定
messages=[{“role”: “user”, “content”: “Rustで簡単なWebサーバーを書いて”}]
)
print(response.choices[0].message.content)
`

TypeScript / Node.js

`typescript
import OpenAI from “openai”;

const client = new OpenAI({
apiKey: “freellmapi-xxxxxxxxxxxxxxxx”,
baseURL: “http://localhost:3000/v1”,
});

const response = await client.chat.completions.create({
model: “llama-3.3-70b-versatile”,
messages: [{ role: “user”, content: “コードレビューしてください” }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
`

モデル名を変えるだけで別プロバイダーに切り替わる。429エラーになっても自動でフェイルオーバーするので、レート制限を意識せずに書けるのが最大のメリットだ。

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対応モデル一覧と用途別おすすめ

用途に応じてモデルを使い分けるとトークン節約と品質を両立できる。

コーディング・デバッグ

ターミナルからAIにコードを書かせるワークフローには [DeepSeek-Reasonixでターミナルからコーディング](https://devsideup.com/deepseek-reasonix-terminal-ai-coding-agent/) の記事も参考になる。

高品質な文章生成・チャット

リサーチ・推論

AIを使って調査・リサーチを自動化したい場合は [Local Deep ResearchでAI調査を自動化](https://devsideup.com/local-deep-research-local-llm-ai-research/) も合わせて読むとローカルLLM活用の幅が広がる。

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じさくエンジニア向け活用アイデア

個人開発

趣味アプリのAI機能をゼロコスト化: チャットUI、画像キャプション生成、コード解説機能など、マネタイズ前の段階ではAPIコストをかけたくない。FreeLLMAPIなら開発〜β公開まで完全無料で回せる。

複数モデルのA/Bテスト: フェイルオーバーの仕組みを使ってモデルごとのレスポンス品質を比較し、本番で使うモデルを選定できる。

副業・受託開発

クライアントへのデモ環境構築: 「とりあえず動くもの」を見せる段階のコストを抑えられる。本番移行時にプロバイダーを切り替えれば良い。

プロトタイプの量産: 複数の副業案件を掛け持ちしているなら、プロトタイプフェーズのAPIコストが積み上がりがち。FreeLLMAPIで全案件分をまかなえる。

学習・研究

プロンプトエンジニアリングの実験: 同じプロンプトを複数モデルに投げて比較するとき、モデルごとにSDKを書き換える手間がなくなる。

LLMアプリ開発の練習: LangChainやLlamaIndexのサンプルコードがそのまま使えるので、学習コストが低い。

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注意事項（必ず読んでほしい）

FreeLLMAPIは非常に便利だが、使う前に以下を理解しておくこと。

個人実験用途のみ

READMEに明記されている通り “For personal experimentation only”。本番サービスや商用プロダクトへの組み込みは想定外の使い方だ。

各プロバイダーのToS遵守

FreeLLMAPIはあくまでプロキシであり、実際のリクエストは各プロバイダーのAPIを通じて送信される。GeminiならGoogleのToS、GroqならGroqのToSに従う必要がある。自動化ツールやスクレイピングへの組み込みが禁止されているプロバイダーもあるため、利用規約は各自で確認すること。

無料枠にはレート制限がある

「月13億トークン」はあくまで合算値であり、個々のプロバイダーには分単位・日単位のレート制限（RPM/RPD）がある。短時間に集中した大量リクエストには向いていない。

APIキーの管理

プロバイダーのAPIキーをローカルに保存する設計上、共有サーバーへのデプロイや他人へのアクセス共有には十分注意すること。VPSで動かす場合はファイアウォールでポートを制限し、必要なIPのみ許可するのが基本だ。

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まとめ

FreeLLMAPIは「無料枠を1つにまとめる」というシンプルな発想で、個人開発・副業のAPIコスト問題をほぼ解決してしまうツールだ。OpenAI互換なので既存コードへの組み込みも最小限の変更で済み、自動フェイルオーバーのおかげでレート制限を意識する場面もほとんどない。

個人実験用途という制限はあるが、マネタイズ前のプロトタイプ開発・学習・趣味プロジェクトには申し分ない。まずはローカルで試してみて、継続的に使うなら ConoHa VPS に移してみよう。

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よくある質問（Q&A）

Q1. 商用サービスに組み込んでいいですか？

A. いいえ。FreeLLMAPI自体のライセンスはMITですが、プロジェクトは個人実験用途を明示しています。商用利用の場合は各プロバイダーの有料プランを直接契約してください。

Q2. セットアップ後に新しいプロバイダーを追加できますか？

A. npm run setup を再実行すれば追加・変更が可能です。既存のキーは上書きか保持かを選べます。

Q3. VPSで動かす場合、スペックはどれくらい必要ですか？

A. FreeLLMAPIはプロキシとして動作するだけなので、CPUはほぼ消費しません。メモリ512MB・ストレージ10GBあれば十分です。ConoHa VPS の最小プランでも快適に動作します。
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FreeLLMAPI：14のAIプロバイダー無料枠を束ねて月13億トークン無料で使う方法

月13億トークン無料ってマジ？FreeLLMAPIで14社のAI無料枠を全部使い倒す

AIのAPIコスト、地味に痛くないですか？