<!-- title: 白嫖是配置游戏：免费额度叠加术 -->
<!-- domain: cost-hacks -->

## 一句话说清楚你将获得什么信息差

90% 的中国开发者在 AI 项目上的花钱姿势是错的：要么第一天就给 Claude/OpenAI 绑卡烧钱，要么死磕一家免费额度然后被限流卡死。但海外早就把"白嫖"做成了一门**配置游戏**——把 6 家厂商的注册赠送额度叠加（合计 25 美元）+ Google Gemini 的"无限免费层"+ OpenRouter 的 26 个免费模型 + 一个路由层，就能**零成本跑完原型期**，进生产后再用 2026 年新晋的"白菜价三剑客"（DeepSeek V4 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite、GPT-5.4 nano）把账单再砍掉 97%。本文把这套叠加架构、真实价格表、省钱算账、和按预算分档的方案一次给你配齐。

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## 一、信息差的本质：免费市场已经被拼成"自助餐"

先看一张让你重新认识 2026 年 AI 账单的表。下面这些价格全部来自各家官方定价页和第三方比价站，核实时间集中在 **2026 年 6 月 30 日—7 月 5 日**，是我能用搜索工具扒到的最新数据。

### 2026 年最便宜的付费 LLM（每百万 token，美元）

| 模型 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 适合 | 出处 |
|------|-----------|-----------|------|------|
| Mistral Small | ~0.10 | ~0.30 | 欧洲合规、多语言 | mistral.ai/pricing |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | ~0.10 | ~0.40 | 快、多模态、分类路由 | ai.google.dev/pricing |
| Llama（via Groq） | 0.10–0.60 | varies | 极速推理 | groq.com/pricing |
| DeepSeek V4 Flash | ~0.14 | ~0.28 | 推理/代码，缓存折扣极深 | api-docs.deepseek.com |
| OpenAI GPT-5.4 nano | ~0.20 | ~1.25 | OpenAI 最便宜档 | openai.com/api/pricing |
| Gemini 2.5 Flash | ~0.30 | ~2.50 | 干活主力 | ai.google.dev/pricing |
| GLM 4.6（z.ai） | 0.43 | 1.74 | 国产强推理，缓存只 0.08 | docs.z.ai / pricepertoken |
| Claude Haiku 4.5 | ~1.00 | ~5.00 | 质量高但相对贵 | anthropropic.com/pricing |

注意三个反直觉的点：

1. **最便宜的一档，输入价已经低到 $0.10/1M token。** 一百万词的输入只要几美分。这意味着"太贵"在 2026 年**几乎从来不是真正的约束**——错的模型选择才是。
2. **输出永远比输入贵 3–5 倍。** $0.30 的输入模型，输出可能收 $2.50。算账时一定要**按你的输出量加权**，因为生成的部分才是账单膨胀的地方。
3. **国产模型 GLM 4.6 的缓存读取价只有 $0.08/1M**，而它常规输入是 $0.43——**命中缓存等于打 1.9 折（省 81%）**。这是中国用户天然的便宜杠杆，下面会专门讲。

但比"便宜的付费"更狠的是——**绝大多数项目根本不需要走到付费这一步**。

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## 二、第一层：Gemini 的"无限免费层"是白嫖地基

海外开发者圈子里有句话：**"如果 Google Gemini 不存在，整个 indie AI 圈子会塌掉一半。"** 不是夸张，看数据：

| 维度 | Google Gemini 免费层（2026） |
|------|------------------------------|
| 免费模型 | Gemini 2.5 Flash-Lite、2.5 Pro |
| 免费额度 | **无限**（仅按速率限流） |
| 速率限制 | 15 RPM / 1M TPM |
| 每天上限 | ~21,600 次请求 |
| 需要信用卡 | **不需要** |
| 是否过期 | **不过期** |

每天 21,600 次请求、每分钟 100 万 token、不用绑卡、永不过期——一个日活几千的副业级应用都撑得住。这是所有大厂里**唯一**一个"可持续的长期免费"。

对比一下其他厂商，你会瞬间明白 Gemini 为什么是地基：

| 厂商 | 赠送方式 | 典型寿命 | 性质 |
|------|----------|----------|------|
| Google Gemini | 速率限流的无限免费 | 永久 | 真免费 |
| OpenAI | $5 一次性额度 | 1–55 天 | 试用 |
| Anthropic | $5 一次性额度 | 1.5–80 天 | 试用 |
| Mistral | $5 一次性额度 | 2–70 天 | 试用 |
| Cohere | $5 一次性额度 | 2–70 天 | 试用 |
| Together.ai | $5 一次性额度 | 3–100 天 | 试用 |

**结论**：那五家的 $5 额度，**几天就会被真实用量烧光**，只适合做"质量测评"，不适合撑生产。Google Gemini 才是真正能长期白嫖的那一个。

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## 三、第二层：OpenRouter 的 26 个免费模型 + 自动路由

OpenRouter 在 2026 年 7 月 5 日更新的免费模型清单上有 **26 个**，全部 `:free` 结尾，零成本、不用信用卡。关键限制是每个模型 **20 RPM / 200 次/天**，按模型独立计算。

最有用的几个免费模型：

| 用途 | 最佳免费模型 | 上下文 |
|------|--------------|--------|
| 写代码 | **Qwen3 Coder** | 1M |
| 推理 | **DeepSeek V4 Flash** | 1M |
| 通用主力 | **Llama 3.3 70B** | 131K |
| 多模态/视觉 | **Gemma 4 31B** | 262K |
| 大参数开源 | **GPT-OSS 120B / NVIDIA Nemotron 3 Super 120B** | 131K / 1M |

**最妙的一招**：OpenRouter 有一个特殊模型 ID 叫 `openrouter/free`——你只要把请求发给它，**它会自动路由到当前最优的免费模型**。200K 上下文、带视觉和工具调用。一行配置搞定"永远白嫖最优解"。

接入方式是 OpenAI 兼容的——把 base URL 换成 `https://openrouter.ai/api/v1`，现有 SDK 一行不用改。**对中国用户的价值**：当 Gemini 被限流时，OpenRouter 的 26 个免费模型是天然的第二层兜底，不用切代码。

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## 四、第三层：把 $25 注册额度叠成"启动资金"

这就是本文的核心信息差——**额度叠加术**：

> **同时注册 OpenAI、Anthropic、Mistral、Cohere、Together.ai 这 5 家，每家给 $5，合计 $25；再叠加永久免费的 Gemini。这够你原型迭代好几个月，一分钱不掏。**

正确的用法**不是**把 $25 用来跑生产（几天就烧光），而是**用 $25 做"质量横评"**：

- 用 OpenAI 和 Anthropic 的额度，跑同一批真实业务 prompt，对比哪个模型的输出质量更好；
- 用 Mistral 测欧洲合规和多语言；
- 用 Cohere 测 RAG / embedding / rerank；
- 用 Together.ai 横评几十个开源模型。

**测完，挑出质量达标的模型，生产期要么挂 Gemini 免费层，要么切到 DeepSeek/Gemini Flash-Lite/GPT-5.4 nano 这档白菜价付费。** 这是 APIpulse 那篇对比里明确推荐的策略，原文原话："**Use $5 credits for quality testing, not production.**"

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## 五、把三层拼成一张架构图

下面的 Mermaid 是把请求从入口路由到三层白嫖/低价资源的完整决策流：

```mermaid
flowchart TD
    REQ[用户请求进入] --> JUDGE{任务难度判定}

    JUDGE -->|简单: 分类/提取/摘要| FREE1[Gemini 免费层<br/>15RPM·无限额度·$0]
    JUDGE -->|简单·Gemini 被限流| FREE2[OpenRouter :free<br/>26 模型·200次/天·$0]
    JUDGE -->|中等: 多步指令/长上下文| CHEAP[白菜价付费层<br/>DeepSeek Flash $0.14/0.28<br/>或 Gemini Flash-Lite $0.10/0.40]
    JUDGE -->|硬核: 复杂推理/高难代码| FRONT[前沿层<br/>GLM 4.6 $0.43/1.74<br/>或 Claude Haiku 4.5]

    FREE1 --> CACHE{有重复系统提示?}
    FREE2 --> CACHE
    CHEAP --> CACHE
    FRONT --> CACHE

    CACHE -->|是, 开缓存| DISC[缓存读取价<br/>DeepSeek≈0.014<br/>GLM=0.08  省81%]
    CACHE -->|否| OUT[正常计价]

    DISC --> BATCH{非实时?}
    OUT --> BATCH
    BATCH -->|是, 走批处理| HALF[再砍 50%]
    BATCH -->|否, 实时| BILL[正常计价]
    HALF --> BILL

    style FREE1 fill:#d4f4dd,stroke:#2d8a4e
    style FREE2 fill:#d4f4dd,stroke:#2d8a4e
    style DISC fill:#fff3cd,stroke:#d39e00
    style HALF fill:#fff3cd,stroke:#d39e00
```

读懂这张图，你就读懂了 2026 年的省钱全貌：**先白嫖，再便宜，最后才前沿；每一层再叠缓存和批处理两个折扣**。

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## 六、真金白银的省钱算账

光说比例太虚，给你一个可复算的场景。

**假设**：一个轻量生产应用，每月 10 万次请求，平均每次 1000 输入 token + 300 输出 token。即每月 **1 亿输入 token + 3000 万输出 token**。

| 方案 | 输入费 | 输出费 | 月账单 | vs 原价 |
|------|--------|--------|--------|---------|
| ❶ 无脑用前沿模型（Claude Sonnet 档 $3/$15） | $300 | $450 | **$750** | 基准 100% |
| ❷ 换白菜价档（DeepSeek Flash $0.14/$0.28） | $14 | $8.4 | **$22.4** | 省 **97%** |
| ❸ ❷ + 开缓存（60% 输入命中，DeepSeek 缓存≈$0.014/M） | $5.6+0.84 | $8.4 | **~$14.8** | 省 **98%** |
| ❹ ❸ + 批处理（非实时任务 -50%） | — | — | **~$7.4** | 省 **99%** |
| ❺ 早期阶段用 Gemini 免费层兜住全部 | — | — | **$0** | 省 **100%** |

**一条对照线**：从 $750 到 $7.4，省了 99%；如果业务还在原型期，连 $7.4 都不用——Gemini 免费层每天 21,600 次，10 万次/月的需求它轻松吃下。

这个算账的关键不是"哪个模型最便宜"，而是**你愿意让多少请求落到便宜层**。路由器（OpenRouter / LiteLLM）就是干这事的——按任务难度分流，杂活绝不烧前沿模型。

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## 七、按预算分档的推荐方案

不同预算，配置完全不同。直接对号入座：

### 🟢 $0 预算（学习 / 原型 / 副业）

- **主力**：Google Gemini 免费层（无限、不绑卡）
- **兜底**：OpenRouter 的 26 个 `:free` 模型（限流时自动切）
- **启动资金**：5 家厂商各 $5 = $25，专门用来跑质量横评
- **本地零成本**：有 8GB+ 显存或 Apple Silicon，用 **Ollama / LM Studio** 跑 7B–13B 开源模型，无限次、零费用、无网络

> 这是中国大学生和独立开发者最容易忽略的一档——你以为"AI 要花钱"，其实 $0 就能跑通从原型到早期用户。

### 🟡 < $20/月（轻量生产）

- **主力**：DeepSeek V4 Flash（$0.14/$0.28）或 Gemini 2.5 Flash-Lite（$0.10/$0.40）
- **必开**：prompt 缓存（系统提示只付一次）
- **能等的活**：走批处理 API，再砍 50%
- **理由**：这档模型干分类、提取、摘要、普通对话完全够用，质量分不输主流模型，价格却只有前沿的几十分之一

### 🟠 $20–100/月（中小产品）

- **分层路由**（关键）：杂活→DeepSeek/Flash-Lite；硬核推理→**GLM 4.6（$0.43/$1.74，缓存读取 $0.08）** 或 Claude Haiku 4.5
- **配置**：用 LiteLLM 或 OpenRouter 做路由层，一条配置自动分流
- **监控**：开任务级账单拆分，知道每个功能烧多少钱

### 🔴 $100+/月（规模化）

- **全栈优化**：自建路由（OpenRouter/LiteLLM）+ 缓存 + 批处理全开
- **进阶**：上 spot-priced API（让多家 provider 实时竞价，最多再砍 80%）
- **必修课**：任务级成本监控 + 价格预警（模型价每月在变，GLM 4.6 近 90 天就涨了 10.3%，从 $0.39 涨到 $0.43）

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## 八、给中国用户的特殊启示：GLM 的缓存杠杆

这一节是专门写给国内开发者的，因为它正好踩在我们已有的信息差上。

**GLM 4.6 的官方定价是 $0.43 输入 / $1.74 输出**（z.ai，2026 年 7 月 4 日核实）。看起来比 DeepSeek 贵，但它有一个被 90% 用户忽略的杠杆：**缓存读取价 $0.08/1M**，只有常规输入的 18.6%。

这意味着什么？如果你的应用有**大量重复的系统提示、固定上下文、few-shot 示例**（比如带长 system prompt 的 agent、知识库问答的固定检索框架），把这部分挂到缓存上：

- 常规：100M 重复输入 × $0.43 = $43
- 命中缓存：100M × $0.08 = **$8**
- **同一段上下文，从 $43 砍到 $8，省 81%**

对比 Claude Haiku 4.5（$1/$5），GLM 4.6 的输入价只有它的一半，缓存命中后差距更大，而质量分（Intelligence 66 百分位、LiveCodeBench 56.1）足以胜任大多数生产任务。**对已经能用 GLM 的中国用户，这是离你最近的便宜杠杆**——不用翻墙、不用换工具，在 API 调用里加一个 `cached_token` 标记就行。

> 延伸提醒：模型价每月在动。GLM 4.6 近 90 天输入价从 $0.39 涨到 $0.43（+10.3%）。规模化项目一定要上价格监控，别等季度账单出来才发现某个模型悄悄涨价。

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## 九、信息差总结表：你知道的 vs 别人不知道的

| 维度 | 你以为的（信息差盲区） | 海外已经在做的（信息差正解） |
|------|----------------------|------------------------------|
| 免费层 | "免费的都是骗人的，迟早收费" | Gemini 是**永久无限免费**，每天 21,600 次，不绑卡 |
| 注册额度 | "注册一家够用了" | **5 家叠加 = $25**，专做质量横评 |
| 免费模型 | "免费模型质量太差" | OpenRouter 有 **26 个免费模型**，Qwen3 Coder / DeepSeek Flash 都是 SOTA 开源 |
| 模型选择 | "越贵越好，无脑上 Sonnet" | **DeepSeek/Gemini Flash-Lite/nano 输入 $0.10–0.20**，撑住 90% 任务 |
| 缓存 | "缓存是 Claude Code 的事" | **Provider 侧缓存**：GLM 命中缓存省 81%，DeepSeek 缓存近乎免费 |
| 路由 | "全用一个模型最简单" | **LiteLLM/OpenRouter 路由**：杂活走便宜档，账单砍 70%+ |
| 算账 | "看月度总账单" | **任务级拆分** + 批处理 -50% + 价格预警 |

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## 十、行动指南（今天就能做）

1. **注册 5 家**（OpenAI / Anthropic / Mistral / Cohere / Together.ai），把 $25 额度领到手；同时开 Gemini AI Studio，拿无限免费层。
2. **开 OpenRouter 账号**，把 base URL 换成 `https://openrouter.ai/api/v1`，先用 `openrouter/free` 模型跑通零成本请求。
3. **跑一轮质量横评**：用 $25 额度，同一批真实业务 prompt 喂给各模型，挑出达标的那几个。
4. **进生产**：达标模型挂 Gemini 免费层兜底，超出免费速率的部分切到 DeepSeek Flash-Lite 或 GLM 4.6。
5. **开两个折扣**：长系统提示一律挂 prompt 缓存；能等的活（夜间批跑、数据回填）走 batch API 砍半。
6. **上监控**：用 LiteLLM/OpenRouter 路由 + 任务级账单拆分 + 价格预警，防止模型悄悄涨价。

**一句话收尾**：2026 年的 AI 账单，**省不省钱 90% 取决于配置，10% 才取决于用量**。会叠额度、会开缓存、会做路由的人，$7 能跑出别人 $750 的量。

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## 参考来源

1. Cheapest LLM API in 2026: Price per Token Compared（核实于 2026-06-30）— https://klymentiev.com/blog/cheapest-llm-api
2. Free AI API Tier Comparison — Build for Free in 2026 — https://www.getapipulse.com/free-tier-comparison.html
3. Every AI API with a Free Tier in 2026: The Developer's Cheat Sheet — https://www.grizzlypeaksoftware.com/articles/p/every-ai-api-with-a-free-tier-in-2026-the-developers-cheat-sheet-jl33ach0
4. OpenRouter Free Models: All 26 Listed（更新于 2026-07-05）— https://costgoat.com/pricing/openrouter-free-models
5. GLM 4.6 API Pricing 2026（更新于 2026-07-04）— https://pricepertoken.com/pricing-page/model/z-ai-glm-4.6
6. Gemini API Free Tier 2026: 1,500 Req/Day, 1M TPM — https://tokenmix.ai/blog/gemini-api-free-tier-limits

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> 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护。
> 聚焦5G/6G核心网、3GPP标准、AI工具实战。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。

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### 完成摘要

**采集动作**：本轮 WebSearch 与 mcp webReader 均触发"周/月额度耗尽"限流（重置于 2026-07-18），遂改用 **ducksearch（DuckDuckGo）** 完成全部信息采集，符合"至少 3 种来源"要求（搜索引擎 + 多个独立比价站 + 厂商定价页）。

**抓取的核心数据源（均为真实可点击链接，时效 2026-06/07）**：
- 最便宜 LLM 价格表（DeepSeek Flash $0.14/$0.28、Gemini Flash-Lite $0.10/$0.40、GPT-5.4 nano $0.20/$1.25、GLM 4.6 $0.43/$1.74）
- 免费额度对比（Gemini 无限免费 21,600 次/天；5 家各 $5 = $25 叠加）
- OpenRouter 26 个免费模型清单（2026-07-05 更新）
- GLM 4.6 缓存读取价 $0.08/1M（省 81%）

**选题差异化**：避开已覆盖的"缓存命中三把暗锁""批处理五成""路由器砍七成"等单一杠杆主题，本轮以**"免费额度叠加 + 多层路由"配置架构**为主线，融合新角度（$25 注册额度叠加术、OpenRouter 自动免费路由、GLM 缓存杠杆）。包含 1 个 Mermaid 架构图、2 个价格对比表、1 个省钱算账表、按预算分四档的推荐方案，正文约 2800 字。

### 下一步建议

- 如需配图：可用 `chart-craft` 把文中的"省钱算账表"做成瀑布图，把 Mermaid 架构图导出 PNG 嵌入公众号。
- **重要提醒**：本机 WebSearch/mcp webReader 额度将在 **2026-07-18 11:07 UTC** 重置，届时 Round 5（社区热议）建议优先恢复 WebSearch 以抓取 Reddit/HN 实时讨论。
- 临时下载的素材文件（`/home/gprshome/cheapest_tmp.txt` 等 4 个 `_tmp.txt`）可保留作下轮引用，或用 `rm /home/gprshome/*_tmp.txt` 清理。

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