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GitHub · tashfeenahmed/freellmapi↑ +477 hoje

Combine 34 provedores de LLM gratuitos em uma API

FreeLLMAPI fornece roteamento inteligente e tolerância a falhas agregando 34 diferentes provedores de modelos de linguagem gratuitos em uma única API REST no formato OpenAI.

Atualizações

  • 26 de outubro de 2026: Estrelas 40,353 → 41,667, versão mais recente v0.16.10 (25 de outubro de 2026).
  • 24 de outubro de 2026: Estrelas 39,822 → 40,353, versão mais recente v0.16.9 (23 de outubro de 2026).
  • 23 de outubro de 2026: Estrelas 38,660 → 39,822, versão mais recente v0.16.8 (23 de outubro de 2026).
  • 21 de outubro de 2026: Estrelas 38,000 → 38,660, versão mais recente v0.16.7 (21 de outubro de 2026).

O que você ganha

  • 34 provedores de modelos gratuitos: acesso completo a dezenas de provedores gratuitos, incluindo Google Gemini, Groq, Cloudflare Workers AI e Hugging Face.
  • Compatibilidade da API REST OpenAI: trabalhe com LangChain, LlamaIndex e aplicativos de IA existentes sem alterar o código, graças ao endpoint /v1/chat/completions.
  • Roteamento inteligente e recuperação de falhas: Mude automaticamente para um provedor alternativo quando um provedor atingir o limite de taxa ou falhar.
  • Suporte a streaming (eventos enviados pelo servidor): Possibilidade de receber saídas do modelo como um fluxo palavra por palavra em tempo real.
  • Leve e fácil de implantar: Arquitetura que pode ser implantada em um computador ou servidor local em segundos com Docker ou Node.js.

Instalação

Clonando o repositório e instalando dependências
git clone https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi.git
cd freellmapi
npm install

Execução

Iniciando o serviço e consultando o modelo
npm start
# OpenAI uyumlu istek:
curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"Merhaba!"}]}'

Arquitetura técnica e princípio de funcionamento

  • Camada de adaptador de provedor: arquitetura extensível que normaliza diferentes APIs REST e WebSocket em um formato de resposta JSON comum.
  • Balanceamento de carga dinâmico e monitoramento de cotas: Monitorando os limites de velocidade atuais de cada provedor e direcionando as solicitações para o modelo ativo de resposta mais rápida.
  • Cache integrado e gerenciamento de erros: cache de consultas repetidas e mecanismo de nova tentativa automática em caso de tempo limite.

Roteamento de modelo e mecanismo de tolerância a falhas

  • Comparação de vários modelos: meça a qualidade e a latência da resposta enviando a mesma entrada do usuário para diferentes modelos de código aberto.
  • Economize em desenvolvimento e prototipagem: coloque rapidamente protótipos baseados em IA e projetos MVP em funcionamento sem definir chaves de API pagas.
  • Estratégia de backup (pipeline de fallback): certifique-se de que seu sistema redirecione para modelos secundários sem interrupção quando o provedor primário ficar inativo.

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Você pode explicar com exemplos de código como executar a ferramenta FreeLLMAPI em meu servidor local com Docker, como apontar o SDK OpenAI Node.js para este endpoint local e como habilitar o uso de um modelo de fallback automático quando um provedor falha?

Repositório: https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Perguntas frequentes

  • Preciso adquirir uma chave API para usar o FreeLLMAPI? Não. O sistema combina 34 modelos de IA que oferecem níveis gratuitos ou inferência gratuita disponível ao público.
  • Quais principais modelos de linguagem são suportados? São suportados modelos abertos como Llama 3, Mistral, Gemma, Claude e modelos populares como o nível gratuito do Google Gemini.
  • É adequado para privacidade corporativa? FreeLLMAPI é de código aberto e roda em sua rede local, mas os provedores gratuitos por trás deles têm seus próprios termos de uso e políticas de privacidade.
  • É compatível com LangChain ou CrewAI? Sim. Como fornece uma emulação completa da API REST OpenAI, pode ser usado diretamente com todas as estruturas LLM, definindo o endereço baseURL como localhost:3000/v1.

Termos relacionados do glossário

Para quem éDesenvolvedores de inteligência artificial, pesquisadores de código aberto, engenheiros full-stack e desenvolvedores de protótipos.
LicençaMIT (Licença de código aberto livre)
FrameworkProxy reverso TypeScript/Node.js
PlataformasDocker, Linux, macOS, Windows

Links

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