Darmowe API AI od OpenRouter

• Czym jest OpenRouter?
• Jak korzystać z darmowego API?
• Implementacja

OpenRouter to nowoczesna platforma, która wprowadza prawdziwą rewolucję w świecie sztucznej inteligencji. Dzięki jednemu, zgodnemu ze standardami API, umożliwia dostęp do ponad 400 modeli dużych modeli językowych (LLM) od najważniejszych dostawców, takich jak OpenAI, Anthropic, Google czy Mistral – i to bez konieczności przepisywania kodu czy renegocjowania umów. Deweloperzy i firmy mogą w jednym miejscu zarządzać rozliczeniami, testować różne modele (w tym część dostępnych za darmo!), a także korzystać z inteligentnego trasowania i mechanizmów awaryjnych, co gwarantuje wysoką dostępność usług. OpenRouter to idealne rozwiązanie dla tych, którzy chcą szybko wdrażać AI do swoich aplikacji, optymalizować koszty i mieć pełną kontrolę nad wyborem modeli – wszystko w jednym, intuicyjnym panelu

Należy udać się na stronę openrouter.ai i utworzyć konto.
Po rejestracji w polu wyszukiwania wpisujesz free lub wyszukujesz z filtrem prompt pricing, możesz się udać tutaj z odrazu wyfiltrowaną listą.

Dla przykładu wybierzemy model Qwen3 8B

Po wybraniu musimy utworzyć klucz api który będziemy wykorzystywać w projektach/programach.
Wybieramy API a następnie Create API key

Zapisz od razu klucz api bo pojawi się tylko raz.
Gdy już go masz możemy przejść do implementacji.

Możemy zaimplementować w projekcie np. używajać pythona przy użyciu standardowych bibliotek requests i json.
Przykładowy kod z użyciem

import requests
import json
def get_response(question):
    # Tworzy zapytanie POST do api openrouter
    response = requests.post(
        url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": "Bearer tutaj_wstaw_swoj_token",  
            
        },
        data=json.dumps({
            "model": "qwen/qwen3-8b:free",  #tutaj wklejasz nazwę modelu
            "messages": [
                {
                    #tutaj zmieniasz ustawienia systemowe
                    'system': 'Jesteś asystentem AI, który odpowiada na pytania dotyczące programowania. Odpowiadaj krótko i zwięźle. Uywaj języka polskiego.',
                    "role": "user",
                    "content": question
                }
            ]
        })
    )
    return response.json()
# przykładowe pytanie i wywołanie funkcji
resp = get_response("Czym jest rekurencja w programowaniu?")
print(resp.get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', 'No response found.'))

import requests
import json

def get_response(question):
    # Tworzy zapytanie POST do api openrouter
    response = requests.post(
        url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": "Bearer tutaj_wstaw_swoj_token",  
            
        },
        data=json.dumps({
            "model": "qwen/qwen3-8b:free",  #tutaj wklejasz nazwę modelu
            "messages": [
                {
                    #tutaj zmieniasz ustawienia systemowe
                    'system': 'Jesteś asystentem AI, który odpowiada na pytania dotyczące programowania. Odpowiadaj krótko i zwięźle. Uywaj języka polskiego.',
                    "role": "user",
                    "content": question
                }
            ]
        })
    )
    return response.json()
# przykładowe pytanie i wywołanie funkcji
resp = get_response("Czym jest rekurencja w programowaniu?")
print(resp.get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', 'No response found.'))

Można też zaimplementować w środowiskach do automatyzacji jak n8n.
By to zrobić należy kliknąć + w utworzonym workflow i wybrać node OpenRouter i połączyć z wybranym blokiem AI dla przykładu Basic LLM Chain

Klikając w blok OpenRouter Chat Model można wpisać dane API oraz wybrać darmowy model.

Od tego momentu wszystko zależy od nas jaka będzie następna implementacja i wykorzystanie.

Przykładowe darmowe modele

• openrouter.ai