免费 AI API 怎么选：真无 Key、本地模型和 Java 接入建议

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最近我自己接 Java 项目里的 AI 功能，主要需求并不复杂：从文章里提取关键词、打标签、做一点内容评审，偶尔把结果整理成 JSON。看起来应该找一个“免费 AI API”就行，但真正动手以后会发现，这里面最容易混淆的是两件事：免费额度和不需要 Key。

简单说，云端模型即使标了免费，通常也还是要注册账号、创建 API Key，再按平台限流规则调用；真正不需要 Key 的，基本都是你本机或内网自己跑起来的模型服务。

如果只是个人项目、低频任务、希望先省钱验证，我会这样选：

本地电脑能跑模型：优先试 Ollama，不需要 Key，Java 通过 HTTP 或 Spring AI 接入都方便。
要云端稳定可用：用 GLM-4-Flash-250414 这类免费模型先跑通，但要接受它仍然需要 API Key。
需要更强推理和长上下文：GLM-4.7-Flash 参数更强，但我实测遇到过“访问量过大”的 429，先标记为“免费但拥挤，暂避”。
正式 Java 项目：Spring Boot 项目建议用 Spring AI；只是临时 demo 或单接口验证，用 JDK HttpClient、OkHttp 或 Spring RestClient 更轻。

智谱开放平台的免费模型页里，GLM-4.7-Flash、GLM-4-Flash-250414 等模型都放在“免费模型”分类下。但官方调用示例依然是通过 OpenAI 兼容接口，请求头里带 Authorization: Bearer your-api-key。

所以它的正确理解是：模型调用价格或额度策略可能免费，但身份认证、限流、审计仍然走平台账号体系。对个人开发者来说这没问题，配置一个环境变量即可；但如果你想找“完全不用 Key，代码里不用配置任何云账号”的方案，它不属于这一类。

真正不需要 Key 的方案，通常是本地模型运行时。

最常见的是 Ollama。你在本机安装 Ollama，拉一个模型，比如 qwen3:4b、llama3.1、gemma3 之类，然后它会在本地暴露 http://localhost:11434。你的 Java 程序请求的是本机服务，不需要云端 API Key。

它的优点很直接：

没有云端 token 成本。
文章内容不出本机，隐私更好。
适合关键词提取、标签生成、摘要、简单分类这类低风险任务。
断网也能跑，只看本机性能。

它的缺点也要接受：

首次下载模型比较大。
速度取决于 CPU、内存和显卡。
小模型对复杂判断、强推理、长文章一致性不如云端大模型。
多人共享、生产部署时，仍然要自己做服务治理。

如果你的需求只是“从虚拟货币文章里提取关键词、风险标签、项目名、交易所名、情绪倾向”，Ollama 本地小模型完全值得先试。结果不够稳时，再切云端模型补一层。

目前我会把智谱免费模型分成两档：

第一档是 GLM-4-Flash-250414。它更适合做稳定的文本处理入口，比如摘要、实体抽取、关键词、标签、JSON 结构化输出。官方文档也把它放在智能问答、摘要生成、文本数据处理等场景里。对你的 Java 项目来说，这个模型可以先作为默认云端模型。

第二档是 GLM-4.7-Flash。它的参数和能力明显更强，官方页写到 200K 上下文、128K 最大输出，并强调 Agentic Coding、工具调用、结构化输出等能力。问题是免费模型越强，越容易拥挤。我之前调用时遇到过返回：

{
  "code": "1305",
  "message": "该模型当前访问量过大，请您稍后再试"
}

所以我会给它打一个标签：免费但拥挤，暂避。不是说它不好，而是不适合作为现在项目里的唯一默认模型。更稳的做法是：默认用 GLM-4-Flash-250414；如果后面 GLM-4.7-Flash 调用稳定，再把它作为增强模型或手动切换模型。

如果只是为了快速验证，可以先不用上完整框架，直接写一个客户端：

record ArticleTagRequest(String title, String content) {}

record ArticleTagResult(
    List<String> keywords,
    List<String> topics,
    String sentiment,
    String riskLevel
) {}

提示词里要求模型只输出 JSON，再用 Jackson 解析。关键词、标签、风险等级这类任务，最怕模型多说废话，所以要把输出 schema 写清楚。

如果项目会长期维护，我更建议用 Spring AI。它不是某一家模型公司的 SDK，而是 Spring 生态里统一接入 AI 模型的项目。它已经有 Ollama、OpenAI、ZhiPu AI、Google、Groq、Hugging Face 等多种模型集成。好处是你后面切模型时，不需要把业务层全部重写。

例如：

本地无 Key：spring-ai-starter-model-ollama
智谱云端：Spring AI 的 ZhiPu AI Chat 集成
其他 OpenAI 兼容平台：走 Spring AI OpenAI 兼容接入

对 Spring Boot 项目来说，这种方式更适合把模型能力封装成一个 ArticleTagService，上层业务只关心“输入文章，输出标签结果”，底层用哪个模型可以通过配置切换。

如果是我现在做一个虚拟货币文章处理项目，会按这个组合来：

本地开发默认 Ollama，模型先用 qwen3:4b 或同级别小模型，做关键词、标签、情绪倾向的低成本验证。
云端默认 GLM-4-Flash-250414，用来处理本地模型不稳的文章，或者需要更好中文理解的内容。
GLM-4.7-Flash 暂时保留配置项，但标记为“免费但拥挤，暂避”，不放到默认链路里。
输出统一走 JSON schema，不让业务层解析自然语言。
所有模型调用都加超时、重试上限、失败降级和原始响应审计。

这样做的好处是，成本不会一开始就失控，也不会被某一个免费模型的限流卡死。后面如果流量上来了，再决定是买正式额度、换更便宜的云模型，还是把本地模型部署到一台固定机器上。

选免费 AI API 时，先问一句：我要的是“免费额度”，还是“完全不需要 Key”？

如果要完全不需要 Key，优先看 Ollama、LM Studio 这类本地服务；如果能接受云端账号和 API Key，智谱免费模型可以作为 Java 项目的低成本入口。对关键词提取、文章标签、内容评审这类任务，我建议先用 Ollama 做本地验证，再用 GLM-4-Flash-250414 做云端兜底，GLM-4.7-Flash 暂时不要放默认链路。

正文完