it's free*.ai — directorio de APIs gratuitas de modelos de IA
Un catálogo de todas las formas gratuitas de ejecutar un modelo de IA. A octubre de 2026 el sitio contaba 463 modelos gratuitos, 25 proveedores en la nube con una capa gratuita real y 9 runtimes locales, con una fecha de verificación visible en la portada. Lo creó midudev y el código está en GitHub (midudev/itsfree.ai).
La gracia no es la lista en sí, sino que compara en una misma tabla lo que de verdad decide si un proveedor te sirve.
Qué es una “capa gratuita” de una API de IA
Sección titulada «Qué es una “capa gratuita” de una API de IA»Muchos proveedores de modelos (Google, Groq, NVIDIA, Mistral…) dejan llamar a su API sin pagar, con un tope de peticiones por minuto o por día, un crédito único o un saldo mensual. Son útiles para probar un modelo o hacer un prototipo, pero cada una tiene reglas distintas y están repartidas por decenas de páginas de precios. it’s free*.ai las junta en un solo sitio.
Qué compara
Sección titulada «Qué compara»La tabla de Free APIs es ordenable y muestra, para cada proveedor:
| Columna | Qué dice |
|---|---|
| Free tier | El límite gratuito: peticiones por minuto/día, créditos o saldo |
| Context | Ventana de contexto máxima de sus modelos gratuitos |
| Models | Cuántos modelos gratuitos ofrece |
| Signup | Qué te pide para darte de alta: nada, email, teléfono o tarjeta |
| Includes | Datos extra, como la URL base del endpoint |
Se puede filtrar por tipo (APIs, runtimes, chat y playground, agentes de código, herramientas) y por lo que suele importar de verdad: sin tarjeta, sin registro y compatible con OpenAI. Cada ficha enlaza a las instrucciones de alta del propio proveedor.
“Compatible con OpenAI” significa que el proveedor acepta el mismo formato de petición que el SDK de OpenAI: cambias la URL base y la clave, y el resto del código queda igual. Es lo que permite usar un mismo cliente contra varios proveedores.
Ejemplos de lo que lista
Sección titulada «Ejemplos de lo que lista»Datos tal como los mostraba el sitio en octubre de 2026:
| Proveedor | Capa gratuita | Contexto | Alta |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 1.500 peticiones al día | 1M | |
| Groq | 1.000 peticiones al día | 131K | |
| NVIDIA NIM | 40 peticiones por minuto, 82 modelos | 1M | teléfono |
| OpenRouter | 18 modelos a coste cero | 1M | |
| Cloudflare Workers AI | 10.000 neuronas al día | 262K | |
| Cerebras | Crédito único de 5 USD | 65K | tarjeta |
| Hugging Face | 0,10 USD de créditos al mes | 131K | |
| LLM7.io | 10 peticiones/min (40 con token) | 1M | ninguno |
Entre los demás proveedores aparecen Vercel AI Gateway, Mistral AI, Cohere, DeepSeek, SambaNova, ModelScope, Z.ai, OVHcloud AI Endpoints, Alibaba Model Studio, OpenCode Zen y Nebius, entre otros. Hay modelos de imagen (FLUX.1 Schnell, Stable Diffusion XL, Imagen 4 Fast) dentro de las fichas de los proveedores, sin una sección aparte.
Según el propio FAQ, no hay un ganador absoluto: Google AI Studio lidera en peticiones por día, NVIDIA NIM en peticiones por minuto y Cerebras en tokens por día.
Runtimes locales y herramientas
Sección titulada «Runtimes locales y herramientas»Además de las APIs, el sitio tiene dos secciones que conviene conocer:
- Run it on your own machine: los 9 runtimes para ejecutar modelos en tu equipo — Ollama, LM Studio, llama.cpp, Jan, GPT4All, vLLM, MLX, llamafile y KoboldCpp. No necesitas GPU para modelos pequeños (llama.cpp o GPT4All corren en CPU); la GPU aporta velocidad. Para saber qué modelo cabe en tu máquina enlaza a CanIRun.ai.
- Around the models: herramientas alrededor de los modelos, como agentes de código (OpenCode, Cline, Kilo Code, Continue, Aider), Google Colab, LMArena, Hugging Face Spaces, los rankings de OpenRouter, Artificial Analysis y Tiktokenizer.
Cuándo conviene y cuándo no
Sección titulada «Cuándo conviene y cuándo no»Conviene para:
- Probar si un modelo resuelve tu caso antes de pagar por él.
- Tener un plan B cuando se agota la cuota del proveedor principal (por ejemplo, detrás de un enrutador como OpenRouter).
- Proyectos personales, demos y aprendizaje.
No conviene como base de un producto: sin SLA, un modelo gratuito puede desaparecer, degradarse o cambiar su límite cuando más lo necesites.
Qué revisar antes de apoyarte en uno
Sección titulada «Qué revisar antes de apoyarte en uno»El propio sitio avisa de que las capas gratuitas cambian sin previo aviso, así que confirma los límites en la documentación del proveedor antes de construir nada encima.
Tres cosas más que conviene comprobar en cada caso:
- Uso en producción: muchas capas de evaluación lo prohíben en sus términos.
- Disponibilidad: no hay garantía de uptime en las capas gratuitas.
- Privacidad: algunos proveedores entrenan con lo que envías; el FAQ menciona la capa gratuita de Gemini como ejemplo. Para material confidencial, la recomendación del sitio es un runtime local.