每月节省几千元！教你如何免费使用国外的AI模型！
在过去的半年里，我遇到一个棘手的问题：如何在有限的预算下，选择既能满足业务需求又经济实惠的AI模型。大家都知道，国内的模型比国外的便宜很多。例如DeepSeek v3，但我试过几个国内的模型渠道，发现稳定性不高，可能是由于国内算力不足。而国外官方渠道的模型太贵了，而且支付也有问题。之前我一直通过很多国内的中转渠道，勉强维持业务运作。
我公司使用AI模型主要是用于电商客服和内部工作流。内部的业务请求量较少，主要还是客服部分。当每天服务的用户数量达到几千甚至上万时，实时响应能力就变得特别重要。特别是在电商平台环境下，三分钟内的应答率通常是关键绩效指标(KPI)。这就意味着我们的AI模型需要同时满足以下四个要求：
- 响应速度快：平均2-3秒内给出答复。
- 能力在线：100个测试问题能回答正确。
- 服务稳定：不会偶尔出现服务中断或不可用的情况。
- 成本可控：适应企业预算，最好在1元/M token以内。
虽然生活中很多事无法做到“既要又要”，但在技术选型上，我们确实需要追求这种平衡。经过一番探索，我在4月份终于找到了一个既经济又实用的方案——充分利用国外顶级AI模型的免费额度，主要包括Google的Gemini系列和马斯克的Grok模型。
Google Gemini 模型
Google Gemini系列模型不仅性能优秀，还提供了非常慷慨的免费额度：
- Gemini-2.0-flash：每分钟15次调用，每天上限1500次
- Gemini-2.5-flash-preview：每分钟5次调用，每天上限500次
这两个模型都原生支持图片识别功能，特别适合处理带图片的客服问题。
马斯克的 Grok 模型
Grok模型的免费额度比较复杂，需要开通账户后绑定信用卡并充值5美元。然后开通共享数据权限，账户每月可以免费使用价值150美元的API调用。
我曾写过一篇详细介绍，感兴趣的朋友可以查看：Grok3 来了！手把手教你申请每月150美元免费额度。当时Grok3的API还没有发布，直到上个月，Grok3终于上线了API服务。
性能测试与实际应用
通过手动测试，各模型的单次请求响应时间如下：
- Gemini-2.0-flash：响应时间稳定在2-4秒
- Gemini-2.5-flash-preview：响应时间大约为6-12秒
- Grok-3-mini-fast-beta：响应时间仅为3-4秒
值得一提的是，Grok3作为带有推理能力的模型，其响应速度令人惊讶。唯一的限制是单个账号的并发量较低，每分钟最多10次请求。按150美元的免费额度，一个Grok账号大约可以处理5万次请求。
小技巧：优化提示词
通过分析AI模型的思考过程，我们还可以优化提示词，提高模型的响应效果。
通过利用这两个模型渠道，我每个月能为公司节省几千元的AI模型费用。对于其他公司来说，算力需求越大，节省的成本就越高。目前我搭建的账号池有10个谷歌账号，我在一个论坛里见过一个10万级别的账号池。不过最近谷歌在加强风控，月初时仍能用中国手机号验证邮箱，但上周已经不能了，大家还是要珍惜使用的机会。
总结
不得不说，AI的发展速度真是太快了。虽然我分享了很多方法来降低信息差，但信息差依然存在。如果觉得这些内容对你有用，可以选择赞赏支持！
