#1
AMD Radeon Cloud
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Qwen 3.8 / Flash-Next
⚡ 打字机极限极速通义千问新一代 Flash-Next 高能架构，在 Groq LPU 与 AMD GPU 上实现超高打字机输出，兼顾速度与质量。
🏢 家大厂提供免费 API
5 (5 在线)
2 条国内高速 BGP 直连线路
⚡ 最低实测延迟
135ms
基于 FreeAI 全网边缘探活实测
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智能故障检测 · 多端点热备
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按在线可用性与最低网络延迟智能排序，支持一键复制厂商专属 Model ID 并直达领 Key。
🟢 动态探活排序
#2
Groq Cloud
models.global_route 🟢 146ms 🎁 每日 14,400 次极速调用 (30 RPM) (Groq LPU 芯片直驱 · 300+ tok/s 极速 · 免绑卡)
#3
ModelScope
国内直连 🟢 161ms 🎁 官方 0 元专区 · 每日自动补充 (32k 上下文 · 每日自动重置)
#4
Vercel AI Gateway
models.global_route 🟢 205ms 🎁 每月 $5 团队免费额度 (每月重置) (GitHub 授权即用 · 免信用卡)
#5
DeepInfra
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💻 开箱即用调用示例
全量兼容 OpenAI SDK 规范，只需填入自己的 API Key 即可通过 Python 或 cURL 直接发起调用。
from openai import OpenAI
# 1. 替换为对应厂商领取的 API Key 与 Base URL (参见下方厂商雷达表)
client = OpenAI(
api_key="your_api_key_here",
base_url="https://api.siliconflow.cn/v1" # 示例: 硅基流动直连端点
)
response = client.chat.completions.create(
model="Qwen3.8-Flash-Next",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello! Please introduce yourself briefly."}
],
temperature=0.6,
stream=True
)
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
curl https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your_api_key_here" \
-d '{
"model": "Qwen3.8-Flash-Next",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
"temperature": 0.7
}'