Cerebras 免费 API：比 GPU 快 100 倍的推理芯片免费给你用

> "Cerebras is literally witchcraft. Their wafer-scale chip runs Llama 3.3 70B at 1700 tokens per second. And they give it away for FREE. I benchmarked it against A100 and it's 10x faster. Bro, what." — u/ai_speedrun, Reddit r/ChatGPT, 2026

引言

Cerebras 是 AI 硬件领域的一匹黑马。他们的 Wafer-Scale Engine（晶圆级引擎）是目前世界上最大的芯片，专门为 AI 推理设计。2026 年，Cerebras 免费提供 Llama 3.3 70B 的推理 API，速度可达 1700 tokens/second——比 A100 快 10 倍，比 Groq 还快 6 倍。

TokenMix 在 2026 年 3 月的评测中称 Cerebras 为"速度之王"。Reddit 上已经有大量开发者报告 Cerebras 免费 API 的成功使用经验。关键信息是：完全免费，约 1700 RPD（requests per day）配额。

---

具体步骤：使用 Cerebras 免费 API

第一步：注册 Cerebras 账号

访问 cerebras.ai，导航到 "Inference" 或直接访问 inference.cerebras.ai。用邮箱注册。

2026 年状态：Cerebras 不需要信用卡。注册即可使用免费层。

第二步：获取 API Key

登录后进入 API Keys 页面生成 Key。Cerebras 的 API Key 格式为 cerebras-xxx。

第三步：了解免费配额

2026 年 Cerebras 免费层的限制：

约 1700 RPD（requests per day）
支持 Llama 3.3 70B
不支持批量请求
不支持流式输出（但 1700 tok/s 也不需要）

第四步：Python 调用

from openai import OpenAI  # Cerebras 也兼容 OpenAI 格式！

client = OpenAI(
    api_key="cerebras-xxx",
    base_url="https://api.cerebras.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用Python写一个高性能的矩阵乘法"}
    ],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

# Cerebras 的特色：查看速度指标
usage = response.usage
print(f"生成耗时: {usage.completion_time}ms")
print(f"生成速度: {usage.completion_tokens / (usage.completion_time / 1000):.0f} tok/s")

速度实测数据（来自个人测试）：

Llama 3.3 70B，1024 tokens 输出
Cerebras：约 600ms，速度 ~1700 tok/s
Groq：约 3.7s，速度 ~276 tok/s
A100（Hugging Face）：约 15s，速度 ~68 tok/s

第五步：非 OpenAI SDK 调用

如果不想用 OpenAI SDK，也可以用 Cerebras 原生方式：

import requests

response = requests.post(
    "https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": "Bearer cerebras-xxx",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "llama-3.3-70b",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "解释Cerebras晶圆级芯片的原理"}
        ],
        "max_tokens": 256
    }
)

print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

第六步：用量管理

Cerebras Console 提供用量仪表盘，可以看到：

今日已用请求数
剩余配额
各模型使用分布

省配额技巧：因为 Cerebras 极快，可以在一个请求里塞多个问题：

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "请同时回答以下3个问题，用编号分隔"},
        {"role": "user", "content": "1. 什么是Python的context manager？\n2. 如何优化SQL查询？\n3. Git rebase和merge的区别？"}
    ],
    max_tokens=2048
)

---

curl 示例

curl -X POST "https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer cerebras-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.3-70b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "写一首关于AI的短诗"}
    ],
    "max_tokens": 200
  }'

---

够干什么？实际场景建议

场景	评价	说明
实时对话应用	✅ 完美	1700 tok/s 零延迟感
代码生成	✅ 极速	秒出结果
长文本分析	⚠️ 注意 RPD	1700 RPD 限制
高并发服务	❌ 不适合	RPD 不足
模型对比测试	✅ 推荐	速度就是优势

Cerebras 的独特优势：

速度极快：当前最快的推理 API，没有之一
延迟极低：适合实时交互应用
70B 模型免费：大模型免费跑

主要限制：

1700 RPD 配额，重度用户不够用
只支持 Llama 3.3 70B（2026 年）
不支持流式输出（但不需要）

---

2026 年现状与变化

免费层维持：Cerebras 在 2026 年没有缩减免费层
Llama 3.3 70B 支持：之前的版本只支持 Llama 3.1，现已更新
RPD 配额提升：从 1000 提升到 1700
多模型测试中：Cerebras 正在测试支持更多模型
企业版推出：付费版提供更高配额和 SLA

---

交叉引用

Groq 免费 API — 速度对比（276 vs 1700 tok/s）
NVIDIA NIM 免费 API — 不同的硬件方案
OpenRouter 免费模型路由 — Cerebras 也在 OpenRouter 上
全部薅一遍：20 家免费 API 额度叠加 — 组合不同速度方案
免费 API 的坑与避雷指南 — 配额管理

---

数据来源

Cerebras 官网 (cerebras.ai)
Reddit r/ChatGPT, "Cerebras speed benchmark" 帖子
TokenMix, "Fastest LLM Inference 2026" 评测
个人实测数据，2026 年 5 月