> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AIHubMix 上的免费 AI 模型 > 免费 AI 模型：2026 年在 AIHubMix 上零成本构建 AI 应用的终极指南 AIHubMix 上的免费 AI 模型：零成本调用主流大模型 **免费 AI API 是 2026 年最快交付 AI 功能的方式** —— 但大多数「免费」平台都伴随着信用卡、试用到期或意料之外的用量上限。AIHubMix 走的是另一条路：一个统一、兼容 OpenAI 的网关，提供 **27+ 个真正免费的 LLM 与图像生成模型**（由平台补贴），涵盖 OpenAI 的 GPT-5.5、GPT-Image-2，Google 的 Gemini 3，智谱 GLM-5.1，Kimi，MiniMax 以及小米 MiMo。无需信用卡，无试用到期，一把 API Key 用遍所有主流模型。 ## 🚀 最新更新：GPT-5.5 与 GPT-Image-2 现已免费 AIHubMix 致力于为用户争取最大价值。本次更新中，OpenAI 两款最新旗舰模型的免费版 —— **GPT-5.5 与 GPT-Image-2** —— 正式上线。由于 OpenAI 官方 API 并不提供这两款模型的免费访问，AIHubMix **持续投入补贴推理成本**，将顶级模型的使用门槛降到零。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) 在推理深度、Agent 编排、工具调用、代码生成与数据分析方面全面升级 —— 当前 OpenAI 综合能力最强的可用模型。在 AIHubMix 上免费使用，是不按 token 付费就能将 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1 对比的最快途径。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) API 调用示例 ```python Python theme={null} import openai client = openai.OpenAI( api_key="", # 替换为在 AIHubMix 生成的 Key base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.5-free", # 模型推理深度默认为 medium messages=[ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ], temperature=0.7 # 默认为 1 ) print(response.choices[0].message.content) ``` ```python Responses-API theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Hello, how are you?" ) print(response.output_text) ``` ```typescript TypeScript theme={null} import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "", baseURL: "https://aihubmix.com/v1", }); const response = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.5-free", messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }], temperature: 0.7, }); console.log(response.choices[0].message.content); ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-5.5-free", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}], "temperature": 0.7 }' ``` [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) 产品摄影、海报、头像、插画、电商素材、社媒图、直播封面 —— 主流图像生成场景一次调用全覆盖，输出达到商用级品质。这是 OpenAI 首款内置推理能力的图像模型，在拉丁文、中日韩、印地文等多种文字上达到约 99% 的字符级文本渲染准确率。 **API 调用示例** ```python Python_generate theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", # 替换为在 AIHubMix 生成的 Key base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.images.generate( model="gpt-image-2-free", prompt="A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", n=1, # 生成图片数量，支持 1-10 size="auto", # 图片尺寸：1024x1024, 1024x1536, 1536x1024, 4096x4096, auto（默认） quality="auto" # 图片质量：high, medium, low, auto（默认） ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```python Python_edit theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # 传入一张或多张参考图，外加一条编辑提示词 response = client.images.edit( model="gpt-image-2-free", image=[open("product.png", "rb")], # 用于编辑 / 扩展的参考图 prompt="Change the background to a sunset beach scene, keep the product centered and unchanged.", n=1, size="1024x1024", quality="high" ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("edited.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-image-2-free", "prompt": "A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", "n": 1, "size": "auto", "quality": "auto" }' ``` ```python Python_response theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # 通过 Responses API 的 image_generation 工具生成图片 response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Generate an image of a vase of flowers on a table, Fauvist style with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes.", tools=[{"type": "image_generation"}], ) for item in response.output: if item.type == "image_generation_call": image_bytes = base64.b64decode(item.result) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) break ``` *** ## 为什么要在 2026 年用免费 AI API？ 免费 AI 模型 API 带来四项纯付费访问无法比拟的实在好处： * **模型横向评测** —— 在付费前，用同一组提示词对比 GPT-5.5、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1 和 Kimi。 * **零成本原型验证** —— 在探索阶段构建 PoC Agent、聊天机器人和自动化流水线，不必为此刷信用卡。 * **成本感知的生产路由** —— 把低风险流量（批量摘要、日志分析、初稿生成）路由到免费模型，把付费额度留给营收关键路径。 * **爱好者与学生友好** —— 独立开发者、学生和业余项目作者，得以使用原本每月动辄数百美元的前沿模型。 大多数「免费 LLM API」提供商的痛点在于碎片化：Google AI Studio 给你 Gemini，Groq 给你 Llama，OpenRouter 每周给你一套不同的组合，每家都需要独立的账号、API Key 和限流策略。AIHubMix 把 27+ 个免费模型整合到**单一兼容 OpenAI 的端点**之后，并提供自动的供应商故障切换 —— 对任何现有 OpenAI SDK 调用都可直接替换接入。 *** ## 完整免费模型清单（27+ 款，2026 年 5 月） AIHubMix 目前提供 27+ 款免费模型，覆盖 OpenAI、Google、智谱、Kimi、MiniMax、小米等主流厂商 —— 且随着新模型发布，阵容持续扩充。 ### 通用对话与推理模型 涵盖 GPT-4o 与 GPT-4.1 家族，外加 Gemini Flash 及国产旗舰 —— 适用于日常问答、内容生成、文档分析与多语言对话。`gpt-4o-free` 支持图文混合输入，`gemini-3-flash-preview-free` 提供超长上下文（1M+ tokens），其余模型在速度与能力之间各有侧重。 | 模型 | 上下文 | 亮点 | | :------------------------------------------------------------------------------------ | :--- | :---------- | | [gpt-4o-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4o-free) | 128K | 多模态，支持视觉 | | [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) | 1M | 复杂指令遵循，长文生成 | | [gpt-4.1-mini-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-mini-free) | 1M | 速度与能力均衡 | | [gpt-4.1-nano-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-nano-free) | 1M | 轻量，适合高频任务 | | [gemini-3-flash-preview-free](https://aihubmix.com/model/gemini-3-flash-preview-free) | 1M+ | 超长上下文，多模态输入 | | [glm-4.7-flash-free](https://aihubmix.com/model/glm-4.7-flash-free) | 128K | 响应迅速，多语言支持 | | [mimo-v2-flash-free](https://aihubmix.com/model/mimo-v2-flash-free) | 128K | 低延迟对话 | | [ling-2.6-flash-free](https://aihubmix.com/model/ling-2.6-flash-free) | 128K | 上下文连贯性强 | ### 免费编码模型（最大类别） 免费层中最深厚的一类 —— 汇集了 Kimi、MiniMax、智谱 GLM 与 Qwen 的专用编码模型系列。如果你在找**免费的 GitHub Copilot 替代品**或**免费的 Cursor 后端**，从这里开始。 | 模型 | 强项 | | :------------------------------------------------------------------------------ | :-------------------------------- | | [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) | 多文件上下文、重构、调试 | | [k2.6-code-preview-free](https://aihubmix.com/model/k2.6-code-preview-free) | 算法与系统级代码 | | [coding-minimax-m2-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2-free) | MiniMax 编码系列 | | [coding-minimax-m2.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.1-free) | MiniMax 编码系列 | | [coding-minimax-m2.5-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.5-free) | MiniMax 编码系列 | | [coding-minimax-m2.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.7-free) | MiniMax 最新编码版本 | | [coding-glm-4.6-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.6-free) | GLM 编码系列 | | [coding-glm-4.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.7-free) | GLM 编码系列 | | [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) | GLM-5，745B MoE，对标 Claude Opus 4.5 | | [coding-glm-5-turbo-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-turbo-free) | GLM 编码加速版 | | [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) | **SWE-bench Pro 第 1 名（58.4%）** | | [step-3.5-flash-free](https://aihubmix.com/model/step-3.5-flash-free) | 轻量补全，低延迟 | ### 免费图像生成模型 [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) OpenAI 于 2026 年 4 月发布的新一代图像生成模型，也是其首款内置推理能力的图像模型。生成前会自动规划构图、从网络检索视觉参考并自检输出 —— 品质较 GPT Image 1.5 明显提升。 支持高达 **4096×4096 分辨率**，生成速度约为 GPT Image 1.5 的 2 倍，单条提示词可产出最多 8 张风格一致的图片。文本渲染尤为出色 —— 覆盖拉丁文、中日韩、印地文等文字，字符级准确率约 99%，非常适合海报、营销素材、UI 原型，以及任何需要精确排版的场景。 [**gemini-3.1-flash-image-preview-free**](https://aihubmix.com/model/gemini-3.1-flash-image-preview-free)（Nano Banana 2） 由 Google DeepMind 于 2026 年 2 月发布，将 Pro 级图像品质与 Flash 级速度结合 —— 4–6 秒即可生成一张 4K 图像。与传统图像模型不同，Nano Banana 2 直接集成进标准 Chat Completions API，无需单独的图像端点。只要在对话中描述需求即可生成图片，并可跨轮次继续编辑 —— 例如先生成产品图，再用一句话把背景换成日落场景。它还支持来自网络的实时视觉对齐，能准确渲染特定地标、品牌产品等真实世界对象。 ### 免费 Agent 与推理模型 小米 MiMo 系列专为复杂推理、函数调用与工具使用打造 —— 非常适合需要多步规划与链式工具执行的自主 Agent 工作流。 | 模型 | 亮点 | | :---------------------------------------------------------------------------- | :-------------------------------- | | [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) | 高级推理、函数调用，1T+ 参数 | | [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) | 1.02T 参数，42B 激活，1M 上下文，1000+ 工具调用 | ## AIHubMix 五大热门免费模型 🔥 ### [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) —— 最佳免费编码模型 由智谱 AI 于 2026 年 4 月发布，约 754B 参数。**GLM-5.1 成为首个登顶 SWE-bench Pro 的开源模型，得分 58.4%** —— 超越 GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）与 Gemini 3.1 Pro（54.2%）。在覆盖推理、编码、Agent、工具使用与浏览的 12 项基准中，它展现出均衡的能力画像，适合高要求的开发者工作流。通过 AIHubMix，它可零成本直接替换任意 Cursor、Cline、Aider 或 Claude Code 配置。 ### [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) —— 开源代码强者 GLM-5.1 的前代：745B 参数 MoE 架构（44B 激活），2026 年 2 月发布。SWE-bench Verified 得分 77.8%，在 Terminal Bench 2.0 等 Agent 编码榜单上达到开源最优，整体编码能力与 Claude Opus 4.5 相当。 ### [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) `Hot` —— 最佳免费 1M 上下文模型 > 上下文 1M · 延迟 0.529s · 吞吐 72 TPS · 输入输出免费 OpenAI 于 2025 年 4 月发布的新一代旗舰。在编码与指令遵循上全面超越 GPT-4o —— SWE-bench Verified 54.6%，IFEval 87.4%。1M 超长上下文尤其适合大规模文档分析、代码库理解与复杂 Agent 工作流。免费版托管于 Azure，响应快、稳定性高。 ### [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) `New` —— 最佳免费 Agent 模型 > 上下文 256K · 延迟 1.673s · 吞吐 41 TPS · 输入输出免费 小米的大型推理模型 —— MoE 架构，总参数超 1T，推理时约 42B 激活。在**全球 Intelligence Index 上排名第 8**（中国模型中第 2）。编码能力超过 Claude Sonnet 4.6，整体 Agent 能力接近 Opus 4.6 —— 是复杂代码生成与长链多工具工作流的有力之选。 ### [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) —— 最强免费开源推理模型 MiMo 系列当前的天花板，Artificial Analysis Intelligence Index 得分 **54**。基于混合注意力 MoE 架构（总 1.02T / 激活 42B），具备 **1M token 上下文窗口**。在通用 Agent 能力、复杂软件工程与长周期任务上较 V2-Pro 全面提升 —— 支持**单次会话 1000+ 工具调用**的 Agent 工作流。 *** ## AIHubMix vs OpenRouter：该选哪个免费 AI API？ 如果你搜索过「免费 AI API」「OpenRouter 替代品」或「免费 Claude API」，大概率见识过一片碎片化的格局。OpenRouter 是这一类别里被提及最多的名字，但它的免费层和 AIHubMix 的免费层解决的是根本不同的问题 —— 一个优化的是**开源模型的广度**，另一个优化的是**不花钱也能用上前沿闭源模型**。 ### OpenRouter 的优势 * **开源模型丰富** —— 若你的工作围绕 DeepSeek、Llama 3.3、Qwen 或社区微调模型，OpenRouter 的清单更广。 * **随机免费模型路由** —— `openrouter/free` 虚拟模型会挑选任意可用的免费开源模型，适合低成本的兜底链路。 * 在独立开源社区有**长期的品牌认知度**。 ### AIHubMix 的优势 * **免费访问闭源前沿模型** —— GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3，以及通过 GLM-5.1 实现的 Claude 级能力，均可 \$0 使用。OpenRouter 的免费层刻意排除了这些。 * **原生 Claude Code 集成** —— AIHubMix 同时暴露 `/v1/chat/completions`（OpenAI 格式）与 `/v1/messages`（Anthropic 格式，转发 `anthropic-beta` 与 `anthropic-version` 头）。通过 `ANTHROPIC_BASE_URL` 即可接入，无需代理或转换层。 * **同一网关内的图像生成** —— 用与对话相同的 API Key 调用 GPT-Image-2 或 Nano Banana 2。 * **按模型的多供应商故障切换** —— 当某个上游限流或降级时，请求会透明地重新路由，把你的有效上限抬高到单上游网关无法企及的水平。 * **更高的累计免费额度** —— 每日上限分摊在 27+ 款模型上，而非单一的 200 次请求额度。 **何时选 AIHubMix：** 你想免费用上 OpenAI / Anthropic / Google 的旗舰模型、单一兼容 OpenAI 的端点，并在同一网关里做图像生成。 **何时选 OpenRouter：** 你只需要开源模型（Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma），且更看重最广的开源清单而非前沿闭源访问。 ## 如何获取免费 AI 模型 API Key（3 步） 通过 AIHubMix 访问免费模型的完整流程： 1. 在 [aihubmix.com](https://aihubmix.com) **注册** —— 邮箱或 OAuth，无需信用卡。 2. 在 **API Keys** 页面**创建 API Key**。格式：`sk-...` 3. 从[免费模型清单](https://aihubmix.com/models)**挑选一个模型**，开始调用。 ## 使用场景与集成 ### 在 Claude Code（Anthropic CLI）中使用免费模型 [Claude Code](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) 是 Anthropic 官方的 AI 编码 CLI，如今已是许多开发者工作流的核心。只需一行环境变量，即可让 Claude Code 走 AIHubMix，并将**任意免费编码模型作为后端** —— 无需 Anthropic 计费。 ```bash theme={null} export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_KEY" claude ``` 实用的路由策略：把日常代码生成交给 [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) 或 [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free)，用 [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) 处理文档与注释，让 [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) 负责复杂任务的规划与编排。整套开发辅助流水线以零推理成本运行。配置细节见 [Claude Code 集成文档](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) —— 同样可直接用于 [Claude Desktop](https://docs.aihubmix.com/cn/api/claude-desktop)。 ### 在 Cursor、Cline、Aider 等 AI 编码编辑器中使用免费模型 任何支持自定义 OpenAI 兼容端点的 AI 编码编辑器都能用上 AIHubMix 免费模型。把 `https://aihubmix.com/v1` 配置为 base URL，再挑一个 `*-free` 模型 —— 即可在 IDE 助手中直接替换付费的 GPT-5 或 Claude 用量。 ### 在 AI Agent 与自主工作流中使用免费模型 [OpenClaw](https://docs.aihubmix.com/cn/api/OpenClaw) —— 2025 年 11 月发布的开源自主 AI Agent 平台，目前**用户超 320 万**。支持几乎所有主流消息渠道 —— WhatsApp、Telegram、Slack、Discord —— 让 AI Agent 直接在用户已有的工作平台内执行任务。通过 AIHubMix，[xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) 与 [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) 均可作为后端模型无缝运行，完整支持函数调用、多轮上下文与结构化输出。 [Hermes Agent](https://docs.aihubmix.com/cn/api/hermes-agent-ai-hubmix) —— NousResearch 的 Agent 框架，针对工具使用与结构化 JSON 输出做了深度优化。其 `execute_code` 工具将多步流水线压缩为单次推理调用，大幅减少往返。非常适合需要严格 JSON 输出的自动化流水线 —— AIHubMix 跨供应商的自动限流轮换，确保长时任务在单一供应商触顶时不被中断。 ### 在开源客户端中使用免费模型 AIHubMix 是多款热门开源应用官方支持的 API 提供商： * **桌面聊天客户端** —— [Cherry Studio](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/Cherry-Studio) 是最受欢迎的本地 AI 聊天客户端之一，界面简洁、多模型管理便捷。选择 AIHubMix 作为 API 提供商，即可在桌面聊天界面中使用 GPT-4.1、Gemini Flash、GLM-5.1 等免费模型。 * **多模型代理与翻译** —— [LiteLLM](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/LiteLLM) 为多个免费模型提供统一的调用管理与负载均衡；[NextAI Translator](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/NextAITranslator) 支持用免费模型做高质量多语言翻译。 * **MCP / IDE 集成** —— Claude Desktop、Continue、Open WebUI，以及任何接受 OpenAI 兼容端点的工具。 *** ## 限流与免费额度 AIHubMix 上的免费模型按每个模型的限流运行，以**每分钟请求数（RPM）**与**每日 token 上限**表示。具体数值见 [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models) 上各模型的页面。与单一供应商的免费层相比： * **比 OpenRouter 更有余量** —— 每个模型背后有多家供应商，某个上游限流时自动切换。 * **比 Google AI Studio 累计上限更高** —— 不是单一模型每天 1500 次请求，AIHubMix 让你把流量分摊到 27+ 款免费模型上。 * **没有意外到期** —— 额度每日重置，没有 30 天试用悬崖。 对于生产流量，推荐的模式是**关键路径用付费额度，辅助负载用免费模型**（批量摘要、日志增强、初稿生成、非营收关键功能）。 ## 常见问题 **问：为什么选 AIHubMix 而非 OpenRouter、AIMLAPI 或 Google AI Studio？** 答：AIHubMix 提供统一的兼容 OpenAI 的 API，聚合**全球 500+ 模型，含 27+ 款持续更新的免费模型** —— 且不同于 OpenRouter，其免费层包含 GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3 等前沿闭源模型（不只是开源）。付费模型定价更具竞争力。平台由 AIHubMix, LLC（美国）正式运营，并获主流云厂商正式授权 —— 在稳定性与合规性上都值得信赖。 **问：使用 AIHubMix 免费模型需要信用卡吗？** 答：不需要。用邮箱或 OAuth 注册，创建 API Key 即可开始调用。免费模型无需绑定任何支付方式即可立即使用。 **问：AIHubMix 上的免费模型有时间限制或试用到期吗？** 答：没有试用到期。免费模型在各自的每分钟与每日额度内长期可用。限制以 RPM 与每日 token 上限表示 —— 具体见各模型页面。 **问：哪个免费模型的综合编码能力最强？** 答：截至 2026 年 5 月，[coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) 领先 —— 其 58.4% 的 SWE-bench Pro 得分超过 GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）与 Gemini 3.1 Pro（54.2%），是**首个登顶 SWE-bench Pro 榜单的开源模型**。[kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) 在多文件上下文理解与代码重构上尤为出色。 **问：AIHubMix 免费模型适合用于生产吗？** 答：对于中等量级的生产流量，在精心规划额度的前提下可以。AIHubMix 的自动故障切换会在多家供应商间均衡负载，提升有效可用额度。对于更高流量的生产场景，核心推理用付费额度，辅助工作（批量摘要、日志分析、非关键路径）路由到免费模型，以兼顾成本与稳定性。 **问：能用 OpenAI 的 Python 或 Node.js SDK 调用 AIHubMix 免费模型吗？** 答：可以 —— AIHubMix 完全兼容 OpenAI。把 `base_url` 设为 `https://aihubmix.com/v1`，即可使用任意官方 OpenAI SDK、LangChain 集成、LlamaIndex 流水线或 AI 网关，无需改写代码。 **问：AIHubMix 支持免费的图像生成 API 吗？** 答：支持。免费图像生成包括 **GPT-Image-2**（OpenAI 首款具备推理能力的图像模型，最高 4096×4096）与 **Nano Banana 2**（`gemini-3.1-flash-image-preview-free`，4–6 秒出 4K 图）。二者均通过标准的 chat-completions 或图像端点访问 —— 无单独的计费或额度体系。 *** ## 立即开始 准备好在不烧光预算的情况下交付 AI 功能了吗？在 [aihubmix.com](https://aihubmix.com) 注册，领取一把免费 API Key，几分钟内即可开始调用 27+ 款前沿模型。更深入的集成指南、模型性能规格、额度细节与 SDK 示例，见 [AIHubMix 官方文档](https://docs.aihubmix.com/cn)。完整的免费模型清单见 [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models)。 **相关指南：** [Claude Code 配置](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) · [Cherry Studio 集成](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/Cherry-Studio) · [LiteLLM 网关](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/LiteLLM) · [OpenClaw Agent 平台](https://docs.aihubmix.com/cn/api/OpenClaw) · [Hermes Agent 结构化输出](https://docs.aihubmix.com/cn/api/hermes-agent-ai-hubmix) *** **参考与来源** * [Introducing GPT-4.1 | OpenAI](https://openai.com/index/gpt-4-1/) * [MiMo-V2-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-pro) * [MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/) * [GLM-5.1 | Hugging Face](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1) * [GLM-5.1 Overview | Z.AI Developer Docs](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.1) * [GLM-5.1 SWE-bench Pro Results | VentureBeat](https://venturebeat.com/technology/ai-joins-the-8-hour-work-day-as-glm-ships-5-1-open-source-llm-beating-opus-4) * [GLM Coding Plan | Zhipu AI](https://www.bigmodel.cn/glm-coding) * [OpenClaw | Official Docs](https://docs.openclaw.ai/) * [Hermes Agent | Nous Research](https://hermes-agent.nousresearch.com/) * [Claude Code LLM Gateway Docs | Anthropic](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) *最后更新：2026 年 5 月 7 日*