【工具分享】Nvidia 免费 API 注册与使用指南

2026-04-27 7 min

最后更新：2026-04-27

一、概述

NVIDIA 官方平台 build.nvidia.com 提供了大量 Free Endpoint（免费端点） 模型，注册账号并验证手机号后即可生成 API Key，免费调用 80+ 个前沿大模型，无需信用卡，不计 Token 费用。

算力来源：NVIDIA 自家 H100 集群，响应速度快
API 兼容性：OpenAI Compatible（兼容 OpenAI SDK）
Base URL：https://integrate.api.nvidia.com/v1/

二、注册流程（3 分钟完成）

第 1 步：注册 NVIDIA 账号

打开官网 👉 https://build.nvidia.com
点击右上角 Login
选择 Create Account 注册新账号
支持以下登录方式：
- 微信 / QQ / Apple / Microsoft 一键登录
- 邮箱注册（推荐 QQ / Outlook 邮箱）
去邮箱点击激活链接完成注册

第 2 步：验证手机号，解锁 API 权限

登录后，页面顶部会出现提示：Verify your account to unlock API access
点击 Verify，输入手机号（支持 +86 国内手机号）
接收短信验证码并提交
✅ 验证完成，API 调用权限已解锁

第 3 步：创建 API Key

点击右上角头像 → 下拉菜单选 API Keys
点击右上角 + Generate API Key
在弹出的对话框中填写：
- Key Name：自定义名称（如 my-free-key）
- Expiration：选择最长 12 months（1 年）
点击 Generate Key
⚠️ 重要：Key 只显示一次！立即复制保存（以 nvapi- 开头的字符串），关闭弹窗后无法再查看

三、使用方法

3.1 API 基本信息

项目	值
API Provider	OpenAI Compatible
Base URL	`https://integrate.api.nvidia.com/v1/`
API Key	你申请的 `nvapi-xxx` Key
模型列表	`https://integrate.api.nvidia.com/v1/models`

3.2 Python 调用示例（使用 OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    api_key="nvapi-你的API密钥"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-r1",  # 替换为你要用的模型 ID
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
    temperature=0.6,
    max_tokens=1024
)

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

3.3 cURL 调用示例

curl -X POST "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer nvapi-你的API密钥" \
  -d '{
    "model": "meta/llama-3.3-70b-instruct",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.6,
    "max_tokens": 1024
  }'

3.4 Node.js 调用示例

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  apiKey: "nvapi-你的API密钥",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen2.5-7b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
  temperature: 0.6,
  max_tokens: 1024,
});

console.log(response.choices[0].message.content);

四、免费额度与限制

限制项	说明
Token 计费	不计费，无余额限制
调用次数	无上限
速率限制	最多 40 次/分钟（约每 1.5 秒一次请求）
API Key 有效期	最长 12 个月
信用卡	不需要
数据隐私	⚠️ 平台会记录输入输出用于产品改进，不要上传敏感数据

对于个人学习、日常开发、搭建 Agent、跑评测，这个额度完全够用。

五、可用模型列表

5.1 查看所有模型

访问以下 URL 可查看 API 支持的所有模型列表：

GET https://integrate.api.nvidia.com/v1/models

返回格式为 OpenAI 兼容的 JSON，包含 id、object、created、owned_by 字段。

5.2 热门免费模型（Free Endpoint）

以下为部分热门免费模型，完整列表可在 build.nvidia.com/models 筛选 “Free Endpoint” 查看。

🔥 大语言模型（LLM）

模型 ID	提供商	说明
`deepseek-ai/deepseek-r1`	DeepSeek AI	DeepSeek R1 推理模型
`deepseek-ai/deepseek-v4-flash`	DeepSeek AI	284B MoE，1M 上下文，快速编码
`deepseek-ai/deepseek-v4-pro`	DeepSeek AI	1M 上下文窗口，编码优化
`meta/llama-3.3-70b-instruct`	Meta	Llama 3.3 70B 指令微调
`meta/llama-3.1-405b-instruct`	Meta	Llama 3.1 405B 旗舰模型
`meta/llama-4-maverick-17b-128e-instruct`	Meta	Llama 4 Maverick MoE
`meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct`	Meta	Llama 4 Scout MoE
`mistralai/mistral-large-2-instruct`	Mistral AI	Mistral Large 2
`mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1`	Mistral AI	Mixtral 8x22B MoE
`qwen/qwen2.5-7b-instruct`	Qwen	Qwen 2.5 7B
`qwen/qwq-32b`	Qwen	QwQ 32B 推理模型
`minimaxai/minimax-m2.7`	MiniMax	230B 参数，编码/推理/办公
`z-ai/glm-4.7`	Z.ai	GLM-4.7 多语言智能体
`nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1`	NVIDIA	Nemotron Ultra 253B
`nvidia/nemotron-4-340b-instruct`	NVIDIA	Nemotron 4 340B
`nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1`	NVIDIA	Nemotron Super 49B
`google/gemma-3-27b-it`	Google	Gemma 3 27B
`microsoft/phi-4-mini-instruct`	Microsoft	Phi-4 Mini
`microsoft/phi-4-multimodal-instruct`	Microsoft	Phi-4 多模态
`ibm/granite-3.0-8b-instruct`	IBM	Granite 3.0 8B

🖼️ 多模态 / 视觉模型

模型 ID	提供商	说明
`meta/llama-3.2-90b-vision-instruct`	Meta	Llama 3.2 90B 视觉
`meta/llama-3.2-11b-vision-instruct`	Meta	Llama 3.2 11B 视觉
`microsoft/phi-3.5-vision-instruct`	Microsoft	Phi-3.5 视觉
`nvidia/vila`	NVIDIA	VILA 视觉语言模型
`nvidia/neva-22b`	NVIDIA	NeVA 22B 视觉模型
`adept/fuyu-8b`	Adept	Fuyu-8B 多模态

💻 代码模型

模型 ID	提供商	说明
`deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct`	DeepSeek AI	DeepSeek Coder 6.7B
`qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct`	Qwen	Qwen 2.5 Coder 32B
`mistralai/codestral-22b-instruct-v0.1`	Mistral AI	Codestral 22B
`bigcode/starcoder2-15b`	BigCode	StarCoder2 15B
`google/codegemma-7b`	Google	CodeGemma 7B

🔍 嵌入 / 检索模型

模型 ID	提供商	说明
`baai/bge-m3`	BAAI	BGE-M3 多功能嵌入
`nvidia/nv-embed-v1`	NVIDIA	NV-Embed V1
`nvidia/nv-embedqa-e5-v5`	NVIDIA	NV-EmbedQA E5 V5
`snowflake/arctic-embed-l`	Snowflake	Arctic Embed L

🛡️ 安全 / 护栏模型

模型 ID	提供商	说明
`nvidia/llama-3.1-nemoguard-8b-content-safety`	NVIDIA	内容安全检测
`nvidia/llama-3.1-nemoguard-8b-topic-control`	NVIDIA	主题控制
`nvidia/nemotron-3-content-safety`	NVIDIA	多语言多模态内容安全
`google/shieldgemma-9b`	Google	ShieldGemma 9B

5.3 API 返回的完整模型列表

通过 GET https://integrate.api.nvidia.com/v1/models 获取到的所有模型 ID（共 130+ 个）：

01-ai/yi-large
abacusai/dracarys-llama-3.1-70b-instruct
adept/fuyu-8b
ai21labs/jamba-1.5-large-instruct
ai21labs/jamba-1.5-mini-instruct
aisingapore/sea-lion-7b-instruct
baai/bge-m3
baichuan-inc/baichuan2-13b-chat
bigcode/starcoder2-15b
bigcode/starcoder2-7b
databricks/dbrx-instruct
deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct
deepseek-ai/deepseek-r1
deepseek-ai/deepseek-r1-distill-llama-8b
deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-14b
deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b
deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7b
google/codegemma-1.1-7b
google/codegemma-7b
google/deplot
google/gemma-2-27b-it
google/gemma-2-2b-it
google/gemma-2-9b-it
google/gemma-2b
google/gemma-3-12b-it
google/gemma-3-1b-it
google/gemma-3-27b-it
google/gemma-3-4b-it
google/gemma-7b
google/paligemma
google/recurrentgemma-2b
google/shieldgemma-9b
ibm/granite-3.0-3b-a800m-instruct
ibm/granite-3.0-8b-instruct
ibm/granite-34b-code-instruct
ibm/granite-8b-code-instruct
ibm/granite-guardian-3.0-8b
igenius/colosseum_355b_instruct_16k
igenius/italia_10b_instruct_16k
institute-of-science-tokyo/llama-3.1-swallow-70b-instruct-v0.1
institute-of-science-tokyo/llama-3.1-swallow-8b-instruct-v0.1
mediatek/breeze-7b-instruct
meta/codellama-70b
meta/llama-3.1-405b-instruct
meta/llama-3.1-70b-instruct
meta/llama-3.1-8b-instruct
meta/llama-3.2-11b-vision-instruct
meta/llama-3.2-1b-instruct
meta/llama-3.2-3b-instruct
meta/llama-3.2-90b-vision-instruct
meta/llama-3.3-70b-instruct
meta/llama-4-maverick-17b-128e-instruct
meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct
meta/llama2-70b
meta/llama3-70b-instruct
meta/llama3-8b-instruct
microsoft/kosmos-2
microsoft/phi-3-medium-128k-instruct
microsoft/phi-3-medium-4k-instruct
microsoft/phi-3-mini-128k-instruct
microsoft/phi-3-mini-4k-instruct
microsoft/phi-3-small-128k-instruct
microsoft/phi-3-small-8k-instruct
microsoft/phi-3-vision-128k-instruct
microsoft/phi-3.5-mini-instruct
microsoft/phi-3.5-moe-instruct
microsoft/phi-3.5-vision-instruct
microsoft/phi-4-mini-instruct
microsoft/phi-4-multimodal-instruct
mistralai/codestral-22b-instruct-v0.1
mistralai/mamba-codestral-7b-v0.1
mistralai/mathstral-7b-v0.1
mistralai/mistral-7b-instruct-v0.2
mistralai/mistral-7b-instruct-v0.3
mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-large-2-instruct
mistralai/mistral-medium-3-instruct
mistralai/mistral-small-24b-instruct
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct-2503
mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1
mistralai/mixtral-8x22b-v0.1
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1
nv-mistralai/mistral-nemo-12b-instruct
nvidia/embed-qa-4
nvidia/llama-3.1-nemoguard-8b-content-safety
nvidia/llama-3.1-nemoguard-8b-topic-control
nvidia/llama-3.1-nemotron-51b-instruct
nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct
nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-reward
nvidia/llama-3.1-nemotron-nano-8b-v1
nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1
nvidia/llama-3.2-nv-embedqa-1b-v1
nvidia/llama-3.2-nv-embedqa-1b-v2
nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1
nvidia/llama3-chatqa-1.5-70b
nvidia/llama3-chatqa-1.5-8b
nvidia/mistral-nemo-minitron-8b-8k-instruct
nvidia/mistral-nemo-minitron-8b-base
nvidia/nemoretriever-parse
nvidia/nemotron-4-340b-instruct
nvidia/nemotron-4-340b-reward
nvidia/nemotron-4-mini-hindi-4b-instruct
nvidia/nemotron-mini-4b-instruct
nvidia/neva-22b
nvidia/nv-embed-v1
nvidia/nv-embedcode-7b-v1
nvidia/nv-embedqa-e5-v5
nvidia/nv-embedqa-mistral-7b-v2
nvidia/nvclip
nvidia/usdcode-llama-3.1-70b-instruct
nvidia/vila
nvquery/meta/llama-3.3-70b-instruct
qwen/qwen2-7b-instruct
qwen/qwen2.5-7b-instruct
qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct
qwen/qwen2.5-coder-7b-instruct
qwen/qwq-32b
rakuten/rakutenai-7b-chat
rakuten/rakutenai-7b-instruct
snowflake/arctic-embed-l
thudm/chatglm3-6b
tiiuae/falcon3-7b-instruct
tokyotech-llm/llama-3-swallow-70b-instruct-v0.1
upstage/solar-10.7b-instruct
writer/palmyra-creative-122b
writer/palmyra-fin-70b-32k
writer/palmyra-med-70b
writer/palmyra-med-70b-32k
yentinglin/llama-3-taiwan-70b-instruct
zyphra/zamba2-7b-instruct

注意：API 端点返回的模型列表与 build.nvidia.com 网页上的模型列表可能不完全一致。网页端有更多新模型（如 deepseek-v4-flash、minimax-m2.7、glm-4.7 等），建议以网页端为准。

六、适用场景

角色	推荐理由
独立开发者	做 Agent、Coding Copilot，省下 API 费用
学生 / AI 自学者	免费 RAG / 微调评估 / 多模型对比实验
产品经理	一把 Key 横评 DeepSeek、Kimi、MiniMax、GLM
模型爱好者	第一时间免费试用最新发布的前沿模型

七、注意事项

API Key 安全：切勿将 Key 提交到 Git 仓库，建议使用环境变量管理
数据隐私：平台会记录输入输出用于产品改进，不要上传敏感数据或个人隐私
免费政策可能调整：建议尽早注册获取 Key，锁定 12 个月有效期
速率限制：40 次/分钟，不适合高并发生产环境
仅限非商业用途：部分模型标注 “Non-Commercial Use Only”，商用需购买订阅

八、相关链接

🔗 NVIDIA Build 平台：https://build.nvidia.com
🔗 模型列表页：https://build.nvidia.com/models
🔗 API 模型列表端点：https://integrate.api.nvidia.com/v1/models
🔗 API 文档：https://docs.api.nvidia.com/nim
🔗 NVIDIA 开发者计划：https://developer.nvidia.com

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