> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AIHubMix の無料 AI モデル > 無料 AI モデル：AIHubMix で 2026 年にゼロコスト AI を使って構築するための究極ガイド AIHubMix の無料 AI モデル：主要な大規模モデルをゼロコストで呼び出す **無料 AI API は 2026 年に AI 機能を出荷する最速の方法** ですが、ほとんどの「無料」プラットフォームはクレジットカード、トライアル期限、または予期せぬ使用制限を伴います。AIHubMix は別のアプローチを採用しています：**プラットフォームから補助される 27+ の本当に無料な LLM および画像生成モデル**（OpenAI の GPT-5.5、GPT-Image-2、Google の Gemini 3、Zhipu GLM-5.1、Kimi、MiniMax、Xiaomi MiMo を含む）を備えた、統一された OpenAI 互換ゲートウェイです。クレジットカード不要。トライアル期限なし。1 つの API キーで、すべての主要モデル。 ## 🚀 最新アップデート：GPT-5.5 と GPT-Image-2 が無料に AIHubMix はユーザーに最大の価値を提供することに専念しています。今回のアップデートでは、OpenAI の最新の旗艦モデル 2 つ — **GPT-5.5 と GPT-Image-2** — の無料版が正式に稼働しました。OpenAI の公式 API はこれらのモデルへの無料アクセスを提供していないため、AIHubMix は **推論コストの補助に投資を続け**、トップクラスのモデルへの参入障壁をゼロまで下げています。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) 推論の深さ、エージェントのオーケストレーション、ツール使用、コード生成、データ分析における包括的なアップグレード — 現在 OpenAI で最も能力の高い利用可能モデル。AIHubMix での無料アクセスは、トークン単位の支払いなしで GPT-5.5 を Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1 と比較する最速の方法です。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) API 使用例 ```python Python theme={null} import openai client = openai.OpenAI( api_key="", # Replace with the key generated in AIHubMix base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.5-free", # The reasoning depth of the model defaults to medium messages=[ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ], temperature=0.7 # Default is 1 ) print(response.choices[0].message.content) ``` ```python Responses-API theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Hello, how are you?" ) print(response.output_text) ``` ```typescript TypeScript theme={null} import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "", baseURL: "https://aihubmix.com/v1", }); const response = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.5-free", messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }], temperature: 0.7, }); console.log(response.choices[0].message.content); ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-5.5-free", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}], "temperature": 0.7 }' ``` [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) 商品写真、ポスター、アバター、イラスト、E コマースアセット、ソーシャルメディアグラフィック、ライブ配信サムネイル — すべての主流な画像生成ユースケースを 1 回の呼び出しでカバーし、出力品質は商用グレードレベル。組み込み推論と、ラテン文字、CJK、ヒンディー語などの文字に対する約 99% の文字レベルテキストレンダリング精度を備えた、OpenAI 初の画像モデル。 **API 使用例** ```python Python_generate theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", # Replace with the key generated in AIHubMix base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.images.generate( model="gpt-image-2-free", prompt="A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", n=1, # Number of images to generate, supports 1-10 size="auto", # Image size: 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024, 4096x4096, auto (default) quality="auto" # Image quality: high, medium, low, auto (default) ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```python Python_edit theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # Pass one or more reference images plus an editing prompt response = client.images.edit( model="gpt-image-2-free", image=[open("product.png", "rb")], # Reference image(s) to edit / extend prompt="Change the background to a sunset beach scene, keep the product centered and unchanged.", n=1, size="1024x1024", quality="high" ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("edited.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-image-2-free", "prompt": "A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", "n": 1, "size": "auto", "quality": "auto" }' ``` ```python Python_response theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # Generate images via the Responses API with the image_generation tool response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Generate an image of a vase of flowers on a table, Fauvist style with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes.", tools=[{"type": "image_generation"}], ) for item in response.output: if item.type == "image_generation_call": image_bytes = base64.b64decode(item.result) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) break ``` *** ## なぜ 2026 年に無料 AI API を使うのか？ 無料 AI モデル API は、有料アクセスのみではマッチできない 4 つの具体的なメリットをもたらします： * **モデルの横並び評価** — 有料プランにコミットする前に、同じプロンプトで GPT-5.5、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1、Kimi を比較できます。 * **ゼロコストのプロトタイピング** — 発見段階でクレジットカードを使い果たすことなく、PoC エージェント、チャットボット、自動化パイプラインを構築できます。 * **コスト意識の高い本番ルーティング** — 重要度の低いトラフィック（バッチ要約、ログ分析、ドラフト生成）を無料モデルにルーティングし、収益クリティカルパスに有料クォータを温存します。 * **個人開発者と学生のアクセス** — インディー開発者、学生、サイドプロジェクトビルダーは、月数百ドルかかるはずのフロンティアモデルにアクセスできます。 ほとんどの「無料 LLM API」プロバイダーの難点は分断にあります：Google AI Studio は Gemini、Groq は Llama、OpenRouter は週ごとに異なる組み合わせを提供し、それぞれに別のアカウント、API キー、レート制限戦略が必要です。AIHubMix は **1 つの OpenAI 互換エンドポイント** の背後に 27+ の無料モデルを統合し、自動プロバイダーフェイルオーバーを備えています — 既存の OpenAI SDK 呼び出しのドロップイン置き換えです。 *** ## 完全無料モデルカタログ（27+ モデル、2026 年 5 月） AIHubMix は現在、OpenAI、Google、Zhipu、Kimi、MiniMax、Xiaomi を含む主要プロバイダーをまたぐ 27+ の無料モデルを提供しており、新しいモデルが出荷されるたびにラインナップが拡大しています。 ### 汎用チャット & 推論モデル GPT-4o、GPT-4.1 ファミリーに加え、Gemini Flash や国内旗艦モデルをカバー — 日常的な Q\&A、コンテンツ生成、ドキュメント分析、多言語チャットに適しています。`gpt-4o-free` はテキストと画像の混合入力をサポートし、`gemini-3-flash-preview-free` は超長文コンテキスト（1M+ トークン）を提供し、その他はスピードと能力のバランスがそれぞれ異なります。 | モデル | コンテキスト | ハイライト | | :------------------------------------------------------------------------------------ | :----- | :------------------ | | [gpt-4o-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4o-free) | 128K | マルチモーダル、ビジョン対応 | | [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) | 1M | 複雑な指示追従、長文生成 | | [gpt-4.1-mini-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-mini-free) | 1M | スピードと能力のバランス | | [gpt-4.1-nano-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-nano-free) | 1M | 軽量、高頻度タスク | | [gemini-3-flash-preview-free](https://aihubmix.com/model/gemini-3-flash-preview-free) | 1M+ | 超長文コンテキスト、マルチモーダル入力 | | [glm-4.7-flash-free](https://aihubmix.com/model/glm-4.7-flash-free) | 128K | 高速応答、多言語サポート | | [mimo-v2-flash-free](https://aihubmix.com/model/mimo-v2-flash-free) | 128K | 低レイテンシ会話 | | [ling-2.6-flash-free](https://aihubmix.com/model/ling-2.6-flash-free) | 128K | 強いコンテキスト一貫性 | ### 無料コーディングモデル（最大カテゴリ） 無料枠で最も深いカテゴリ — Kimi、MiniMax、Zhipu GLM、Qwen の専門コーディングモデルシリーズを集約しています。**無料の GitHub Copilot 代替** や **無料の Cursor バックエンド** を探しているなら、ここから始めるとよいでしょう。 | モデル | 強み | | :------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------- | | [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) | マルチファイルコンテキスト、リファクタリング、デバッグ | | [k2.6-code-preview-free](https://aihubmix.com/model/k2.6-code-preview-free) | アルゴリズム的・システムレベルのコード | | [coding-minimax-m2-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2-free) | MiniMax コーディングシリーズ | | [coding-minimax-m2.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.1-free) | MiniMax コーディングシリーズ | | [coding-minimax-m2.5-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.5-free) | MiniMax コーディングシリーズ | | [coding-minimax-m2.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.7-free) | 最新の MiniMax コーディングリリース | | [coding-glm-4.6-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.6-free) | GLM コーディングシリーズ | | [coding-glm-4.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.7-free) | GLM コーディングシリーズ | | [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) | GLM-5、745B MoE、Claude Opus 4.5 と同等 | | [coding-glm-5-turbo-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-turbo-free) | GLM コーディング加速版 | | [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) | **SWE-bench Pro 1 位（58.4%）** | | [step-3.5-flash-free](https://aihubmix.com/model/step-3.5-flash-free) | 軽量補完、低レイテンシ | ### 無料画像生成モデル [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) 2026 年 4 月にリリースされた OpenAI の次世代画像生成モデルであり、組み込み推論を備えた初の画像モデル。生成前に、自動的に構図を計画し、ウェブから視覚的参照を取得し、出力を自己チェックします — GPT Image 1.5 と比較して大幅に高い品質を実現します。 **4096×4096 解像度** までサポートし、GPT Image 1.5 よりも約 2 倍速く生成し、1 つのプロンプトから最大 8 枚のスタイル的に一貫した画像を生成します。テキストレンダリングは特に強みで — ラテン文字、CJK、ヒンディー語などの文字を約 99% の文字レベル精度でカバーし、ポスター、マーケティング素材、UI プロトタイプ、正確なタイポグラフィを必要とするあらゆるシナリオに最適です。 [**gemini-3.1-flash-image-preview-free**](https://aihubmix.com/model/gemini-3.1-flash-image-preview-free)（Nano Banana 2） 2026 年 2 月に Google DeepMind がリリース。Pro レベルの画像品質と Flash レベルのスピードを組み合わせ — 4K 画像をわずか 4〜6 秒で生成。従来の画像モデルとは異なり、Nano Banana 2 は標準の Chat Completions API に直接統合され、別途画像エンドポイントは不要です。必要なものを会話で説明するだけで画像を生成でき、ターン間で編集を継続できます — 例えば、まず商品ショットを生成し、次に 1 文で背景を夕日のシーンに変更します。また、特定のランドマーク、ブランド商品、その他の現実世界のオブジェクトを正確にレンダリングする、ウェブからのリアルタイムなビジュアルグラウンディングもサポートします。 ### 無料エージェント & 推論モデル Xiaomi の MiMo シリーズは、複雑な推論、関数呼び出し、ツール使用のために専用設計されており — マルチステッププランニングと連鎖ツール実行が必要な自律エージェントワークフローに適しています。 | モデル | ハイライト | | :---------------------------------------------------------------------------- | :-------------------------------------------- | | [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) | 高度な推論、関数呼び出し、1T+ パラメータ | | [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) | 1.02T パラメータ、42B アクティブ、1M コンテキスト、1000+ ツール呼び出し | ## AIHubMix の人気無料モデル トップ 5 🔥 ### [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) — 最高の無料コーディングモデル 2026 年 4 月に Zhipu AI からリリースされ、約 754B パラメータ。**GLM-5.1 は 58.4% で SWE-bench Pro のトップに立った最初のオープンソースモデル** となり — GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）、Gemini 3.1 Pro（54.2%）を上回りました。推論、コーディング、エージェント、ツール使用、ブラウジングをカバーする 12 のベンチマーク全体で、要求の厳しい開発者ワークフローに適したバランスの取れた能力プロファイルを示しています。AIHubMix 経由なら、Cursor、Cline、Aider、Claude Code のセットアップへのドロップインアップグレードがゼロコストで実現します。 ### [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) — オープンソースコードの強力モデル GLM-5.1 の前身：745B パラメータの MoE アーキテクチャ（44B アクティブ）、2026 年 2 月リリース。SWE-bench Verified で 77.8% を達成し、Terminal Bench 2.0 などのエージェントコーディングリーダーボードでオープンソース SOTA を達成し、全体的なコーディング能力は Claude Opus 4.5 と同等です。 ### [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) `Hot` — 最高の無料 1M コンテキストモデル > コンテキスト 1M · レイテンシ 0.529 秒 · スループット 72 TPS · 入出力無料 OpenAI が 2025 年 4 月にリリースした次世代旗艦。コーディングと指示追従で GPT-4o を包括的に上回ります — SWE-bench Verified 54.6%、IFEval 87.4%。1M の超長文コンテキストは、大規模ドキュメント分析、コードベース理解、複雑なエージェントワークフローに特に適しています。無料版は Azure にホストされており、高速応答と高い安定性を提供します。 ### [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) `New` — 最高の無料エージェントモデル > コンテキスト 256K · レイテンシ 1.673 秒 · スループット 41 TPS · 入出力無料 Xiaomi の大規模推論モデル — 総パラメータ 1T 超、推論中の有効パラメータ約 42B の MoE アーキテクチャ。**Intelligence Index でグローバル 8 位**（中国モデルでは 2 位）にランクイン。コーディング能力は Claude Sonnet 4.6 を上回り、全体的なエージェント能力は Opus 4.6 に近づきます — 複雑なコード生成や長い連鎖のマルチツールワークフローに強力な選択肢です。 ### [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) — 最強の無料オープン推論モデル 現在の MiMo シリーズの最上位、Artificial Analysis Intelligence Index スコア **54** を達成。ハイブリッドアテンション MoE アーキテクチャ（総 1.02T / アクティブ 42B）上に構築され、**1M トークンのコンテキストウィンドウ** を備えています。一般的なエージェント能力、複雑なソフトウェアエンジニアリング、長期的タスクで V2-Pro を包括的に改善し — **1 セッションで 1,000+ ツール呼び出し** のエージェントワークフローをサポートします。 *** ## AIHubMix vs Openrouter どの無料 AI API を選ぶべきか？ 「無料 AI API」、「OpenRouter の代替」、「無料 Claude API」を検索したことがあるなら、おそらく断片化したランドスケープを目にしたことがあるでしょう。OpenRouter はこのカテゴリで最もよく挙げられる名前ですが、その無料枠と AIHubMix の無料枠は根本的に異なる問題を解決します — 一方は **オープンソースモデルの幅広さ** を最適化し、他方は **支払いなしでフロンティアプロプライエタリモデルへのアクセス** を最適化します。 ### OpenRouter が優れている点 * **オープンソースの多様性** — 作業が DeepSeek、Llama 3.3、Qwen、ファインチューンされたコミュニティモデルを中心とする場合、OpenRouter のカタログのほうが広範です。 * **ランダムな無料モデルルーティング** — `openrouter/free` 仮想モデルは利用可能な無料オープンソースモデルを任意に選択し、安価なフォールバックチェーンに便利です。 * **インディー OSS コミュニティでの長年のブランド認知**。 ### AIHubMix が優れている点 * **クローズドソースのフロンティアモデルへの無料アクセス** — GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3、GLM-5.1 を通じた Claude クラスの能力が \$0 で使用可能。OpenRouter の無料枠はこれらを意図的に除外しています。 * **ネイティブ Claude Code 統合** — AIHubMix は `/v1/chat/completions`（OpenAI 形式）と `/v1/messages`（`anthropic-beta` および `anthropic-version` ヘッダー転送付きの Anthropic 形式）の両方を公開します。プロキシや翻訳レイヤーなしで `ANTHROPIC_BASE_URL` 経由でドロップイン。 * **同じゲートウェイ内の画像生成** — チャットに使用するのと同じ API キーで GPT-Image-2 または Nano Banana 2 を呼び出せます。 * **モデルごとのマルチプロバイダーフェイルオーバー** — 1 つのアップストリームがスロットリングや低下したとき、リクエストが透過的に再ルートされ、単一アップストリームゲートウェイが提供するものを超えた実効上限を引き上げます。 * **より高い累積無料クォータ** — 単一の 200 リクエストバケットではなく、27+ モデルにわたって 1 日のキャップが広がります。 **AIHubMix を選ぶとき：** 無料で OpenAI/Anthropic/Google の旗艦モデル、単一の OpenAI 互換エンドポイント、同じゲートウェイ内の画像生成が必要なとき。 **OpenRouter を選ぶとき：** オープンソースモデル（Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma）のみが必要で、フロンティアプロプライエタリアクセスよりも最も広範なオープンソースカタログを好むとき。 ## 無料 AI モデル API キーの取得方法（3 ステップ） AIHubMix 経由で無料モデルにアクセスするための完全な流れ： 1. [aihubmix.com](https://aihubmix.com) で **サインアップ** — メールまたは OAuth、クレジットカード不要。 2. **API Keys** ページで **API キーを作成** します。形式：`sk-...` 3. [無料モデルカタログ](https://aihubmix.com/models) から **モデルを選択** し、呼び出しを開始します。 ## ユースケース & 統合 ### Claude Code（Anthropic CLI）での無料モデル [Claude Code](https://docs.aihubmix.com/jp/api/Claude-Code) は Anthropic の公式 AI コーディング CLI で、今や多くの開発者ワークフローの中核です。1 行の環境変数で Claude Code を AIHubMix 経由でルーティングし、**任意の無料コーディングモデルをバックエンド** として使用できます — Anthropic の課金は不要。 ```bash theme={null} export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_KEY" claude ``` 実践的なルーティング戦略：日常的なコード生成は [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) や [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) に任せ、ドキュメントとコメントには [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) を使用し、複雑なタスクのプランニングとオーケストレーションは [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) に処理させます。開発支援パイプライン全体がゼロ推論コストで動作します。セットアップ詳細は [Claude Code 統合ドキュメント](https://docs.aihubmix.com/jp/api/Claude-Code) を参照してください — [Claude Desktop](https://docs.aihubmix.com/jp/api/claude-desktop) でも直接利用可能です。 ### Cursor、Cline、Aider、その他の AI コーディングエディタでの無料モデル カスタム OpenAI 互換エンドポイントをサポートするあらゆる AI コーディングエディタは、AIHubMix の無料モデルで動作します。ベース URL として `https://aihubmix.com/v1` を設定し、`*-free` モデルを選択 — IDE アシスタントの有料 GPT-5 や Claude 使用のドロップイン置き換え。 ### AI エージェント & 自律ワークフローでの無料モデル [OpenClaw](https://docs.aihubmix.com/jp/api/OpenClaw) — 2025 年 11 月にリリースされたオープンソースの自律 AI エージェントプラットフォームで、現在 **320 万人以上のユーザー** がいます。WhatsApp、Telegram、Slack、Discord など、ほぼすべての主流メッセージングチャネルをサポート — ユーザーが既に作業しているプラットフォーム内で AI エージェントが直接タスクを実行できます。AIHubMix 経由で、[xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) と [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) の両方が、関数呼び出し、マルチターンコンテキスト、構造化出力を完全サポートするバックエンドモデルとしてシームレスに動作します。 [Hermes Agent](https://docs.aihubmix.com/jp/api/hermes-agent-ai-hubmix) — NousResearch のエージェントフレームワークで、ツール使用と構造化 JSON 出力に向けて深く最適化されています。その `execute_code` ツールは、マルチステップパイプラインを単一の推論呼び出しに圧縮し、ラウンドトリップを大幅に削減します。厳格な JSON 出力を必要とする自動化パイプラインに最適 — AIHubMix のプロバイダー全体の自動レート制限ローテーションにより、単一プロバイダーがクォータに達しても長時間タスクが中断されないことが保証されます。 ### オープンソースクライアントでの無料モデル AIHubMix は、いくつかの人気のあるオープンソースアプリケーションの公式サポート API プロバイダーです： * **デスクトップチャットクライアント** — [Cherry Studio](https://docs.aihubmix.com/jp/clients/Cherry-Studio) は最も人気のあるローカル AI チャットクライアントの 1 つで、クリーンな UI と便利なマルチモデル管理を備えています。AIHubMix を API プロバイダーとして選択して、デスクトップチャットインターフェースで GPT-4.1、Gemini Flash、GLM-5.1、その他の無料モデルを使用します。 * **マルチモデルプロキシ & 翻訳** — [LiteLLM](https://docs.aihubmix.com/jp/clients/LiteLLM) は複数の無料モデルにわたる統一呼び出し管理とロードバランシングを提供し、[NextAI Translator](https://docs.aihubmix.com/jp/clients/NextAITranslator) は高品質な多言語翻訳のために無料モデルをサポートします。 * **MCP / IDE 統合** — Claude Desktop、Continue、Open WebUI、OpenAI 互換エンドポイントを受け入れるあらゆるツール。 *** ## レート制限 & 無料クォータ AIHubMix の無料モデルは、**1 分あたりのリクエスト数（RPM）** と **1 日あたりのトークンキャップ** で表されるモデルごとのレート制限の下で動作します。詳細は [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models) の各モデルページに記載されています。シングルプロバイダーの無料枠と比較すると： * **OpenRouter より余裕がある** — 各モデルを複数のプロバイダーがバックアップし、1 つのアップストリームがスロットリングした際に自動フェイルオーバー。 * **Google AI Studio より高い累積上限** — 単一モデルで 1 日 1,500 リクエストの代わりに、AIHubMix では 27+ の無料モデルにトラフィックを分散できます。 * **予期せぬ期限切れなし** — クォータは毎日リセットされ、30 日の試用崖はありません。 本番トラフィックには、**クリティカルパスには有料クォータ、補助ワークロード（バッチ要約、ログエンリッチメント、ドラフト生成、収益非クリティカルな機能）には無料モデル** という推奨パターンを採用します。 ## FAQ **Q：OpenRouter、AIMLAPI、Google AI Studio ではなく AIHubMix を選ぶ理由は？** A：AIHubMix は、**継続的に更新される 27+ の無料モデルを含む 500+ のグローバルモデル** を集約した統一 OpenAI 互換 API を提供します — そして OpenRouter とは異なり、無料枠には GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3 のようなフロンティアプロプライエタリモデルが含まれます（オープンソースだけではない）。有料モデルもより競争力のある価格設定です。プラットフォームは AIHubMix, LLC（米国）によって公式に運営されており、主要クラウドベンダーから正式な認可を得ています — 安定性とコンプライアンスの両面で信頼できます。 **Q：AIHubMix の無料モデルを使うのにクレジットカードは必要ですか？** A：いいえ。メールまたは OAuth でサインアップし、API キーを作成して呼び出しを開始するだけです。無料モデルは支払い方法を登録せずにすぐに使用できます。 **Q：AIHubMix の無料モデルには時間制限やトライアル期限がありますか？** A：トライアル期限はありません。無料モデルはそれぞれのモデルごとの分単位・日単位のクォータ内で無期限に利用可能です。制限は RPM と 1 日のトークンキャップとして表されます — 詳細は各モデルのページを参照してください。 **Q：どの無料モデルが総合的に最も強いコーディング能力を提供しますか？** A：2026 年 5 月時点で、[coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) がリードしています — その 58.4% の SWE-bench Pro スコアは GPT-5.4（57.7%）、Claude Opus 4.6（57.3%）、Gemini 3.1 Pro（54.2%）を上回り、**SWE-bench Pro リーダーボードのトップに立った最初のオープンソースモデル** となりました。[kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) は特にマルチファイルコンテキスト理解とコードリファクタリングで優れています。 **Q：AIHubMix の無料モデルは本番に適していますか？** A：適度な本番トラフィックには、慎重なクォータ計画とともに、はい。AIHubMix の自動フェイルオーバーは複数のプロバイダー間で負荷をバランスし、実効利用可能クォータを増加させます。より高トラフィックの本番シナリオでは、コア推論を有料クォータで実行し、補助作業（バッチ要約、ログ分析、非クリティカルパス）を無料モデルにルーティングして、コストと安定性のバランスを取ります。 **Q：OpenAI の Python または Node.js SDK で AIHubMix の無料モデルを使用できますか？** A：はい — AIHubMix は完全に OpenAI 互換です。`base_url` を `https://aihubmix.com/v1` に設定し、任意の公式 OpenAI SDK、LangChain 統合、LlamaIndex パイプライン、または AI ゲートウェイを使用します。コードの書き換えは不要です。 **Q：AIHubMix は無料画像生成 API をサポートしていますか？** A：はい。無料画像生成には **GPT-Image-2**（OpenAI 初の推論可能な画像モデル、最大 4096×4096）と **Nano Banana 2**（`gemini-3.1-flash-image-preview-free`、4〜6 秒で 4K）が含まれます。両方とも標準のチャット補完または画像エンドポイント経由でアクセスされます — 別途の課金やクォータシステムはありません。 *** ## 今日から始めよう ランウェイを燃やすことなく AI 機能を出荷する準備はできましたか？[aihubmix.com](https://aihubmix.com) でサインアップし、無料 API キーを取得して、数分で 27+ のフロンティアモデルを呼び出し始めましょう。より深い統合ガイド、モデルパフォーマンス仕様、クォータ詳細、SDK 例については、[AIHubMix 公式ドキュメント](https://docs.aihubmix.com/en) を参照してください。完全な無料モデルカタログは [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models) にあります。 **関連ガイド：** [Claude Code セットアップ](https://docs.aihubmix.com/jp/api/Claude-Code) · [Cherry Studio 統合](https://docs.aihubmix.com/jp/clients/Cherry-Studio) · [LiteLLM ゲートウェイ](https://docs.aihubmix.com/jp/clients/LiteLLM) · [OpenClaw エージェントプラットフォーム](https://docs.aihubmix.com/jp/api/OpenClaw) · [構造化出力のための Hermes Agent](https://docs.aihubmix.com/jp/api/hermes-agent-ai-hubmix) *** **参考文献 & 出典** * [Introducing GPT-4.1 | OpenAI](https://openai.com/index/gpt-4-1/) * [MiMo-V2-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-pro) * [MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/) * [GLM-5.1 | Hugging Face](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1) * [GLM-5.1 Overview | Z.AI Developer Docs](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.1) * [GLM-5.1 SWE-bench Pro Results | VentureBeat](https://venturebeat.com/technology/ai-joins-the-8-hour-work-day-as-glm-ships-5-1-open-source-llm-beating-opus-4) * [GLM Coding Plan | Zhipu AI](https://www.bigmodel.cn/glm-coding) * [OpenClaw | Official Docs](https://docs.openclaw.ai/) * [Hermes Agent | Nous Research](https://hermes-agent.nousresearch.com/) * [Claude Code LLM Gateway Docs | Anthropic](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) *最終更新日：2026 年 5 月 7 日*