OpenRouter 무료 모델을 API로 사용하기

온프레미스 서비스로 오픈웨이트 모델을 사용하려 할 때 GPU 인프라가 충분하지 않으면 여러가지 모델을 하기 어렵다. 이렇게 LLM 모델별 API로 테스트해보고 싶은데 비용이 부담될 때 OpenRouter의 무료 모델을 쓸 수 있다. 여러 프로바이더의 모델을 하나의 OpenAI 호환 API로 호출할 수 있고, 모델 ID에 :free가 붙은 모델은 과금 없이 사용할 수 있다.

OpenRouter란

OpenRouter는 OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등 여러 프로바이더의 모델을 하나의 API 엔드포인트로 중계해주는 서비스다. OpenAI SDK와 호환되기 때문에 base URL과 API 키만 바꾸면 기존 코드를 그대로 쓸 수 있다.

API 키 발급

openrouter.ai 가입
우측 상단 프로필 > Keys 메뉴에서 Create Key
발급된 sk-or-v1-... 키를 환경변수로 저장

# PowerShell
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENROUTER_API_KEY", "<발급받은 키>", "User")

# bash
export OPENROUTER_API_KEY="<발급받은 키>"

무료 모델 찾기

모델 목록 페이지에서 가격 필터를 FREE로 설정하면 무료 모델만 볼 수 있다. 아래처럼 API로도 확인할 수 있는데, 모델 ID가 :free로 끝나는 것들이다.

curl -s https://openrouter.ai/api/v1/models | \
  jq -r '.data[].id | select(endswith(":free"))'

이 글을 쓰는 시점(2026-07-15) 기준으로 사용할 수 있는 무료 모델은 20개다. Llama 3.3 70B, Qwen3 Coder 480B, NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B 같은 대형 모델도 무료로 테스트할 수 있다.

OpenRouter Free Models

API 호출

API의 모델명에 “openrouter/free”로 적으면 프리 모델중에 인풋에 알맞는 모델을 선택해서 응답을 해준다. ( 어떤 모델이 선택됐는지 알 수는 없다 )

curl

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "안녕하세요. 자기소개 해주세요."}
    ]
  }'

Python (OpenAI SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "파이썬으로 퀵정렬 구현해줘"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

무료 모델 사용 한도

무료 모델에는 요청 횟수 제한이 있다 (2026년 7월 기준).

구분	분당 요청	일일 요청
기본	20회	50회
크레딧 $10 이상 구매 이력	20회	1,000회

$10만 한 번 충전해두면 하루 1,000회까지 늘어나므로, 본격적으로 테스트할 계획이라면 최소 크레딧을 넣어두는 것이 편하다. 무료 모델은 프로바이더 사정에 따라 목록이 자주 바뀌고, 입력한 데이터가 학습에 사용될 수 있다는 점도 유의해야 한다.

마무리

VSCode AI TOOLS 플러그인에 커스텀 모델로 오픈라우터 프리모델을 등록하고 플레이그라운에서 여러모델을 비교하며 가장 적합한 모델을 찾을 수 있다.