免费获得大模型的Api-Key的方法:英伟达提供GLM-4.7、Minimax M2.1模型和GitHub的AI大模型API申请

免费获得大模型的Api-Key的方法:英伟达提供GLM-4.7、Minimax M2.1模型和GitHub的AI大模型API申请

最近一直在玩OpenClaw,无奈OpenClaw是个消耗token的高手!随随便便问了几个问题就能吃掉百万的token数,妥妥的吞金兽,如果有免费的token就好了!

今天就给大家介绍英伟达和Github的免费大模型API Key的获取方法。

传送门:

英伟达-Nvidia的免费API Key

说到英伟达,大家的第一反应可能是"卖显卡的大佬"。但很少有人意识到,拥有强大算力的英伟达,也在积极布局AI云服务市场。这波免费开放API的策略,本质上是一个聪明的生态布局——通过免费服务吸引开发者,为未来的商业变现铺路。

img

 

注册账号

1.打开英伟达官网

https://build.nvidia.com

点击“Login”

img

 

2.输入邮箱

输入邮箱、密码

img

 

3.验证邮箱

到邮箱接受到6位数验证码

img

 

邮箱内容:

img

 

4.创建英伟达云账号

这里随便填写,我填写star-ai-home

再点击“Create nvidia cloud account”

img

 

5.验证手机号

如图点击“Verify”

img

 

在右侧输入手机号码的地方,把+1手动改成+86,然后在+86后面输入你的手机号码,点击“Send Code via SMS”获取短信验证码,如图:

你的手机就能收到一条【优速通】开头的英文验证短信,里面的数字就是验证码,将数字在网页上输入,继续点“Verify”按钮验证成功。

img

 

6.创建API Keys

点击“API Keys”进入管理页面

img

 

点击“Generate API Key”创建API密钥

img

 

输入Key Name

过期默认选择,按照需求选择,可以选择12个月,也可以选择永不过期

最后“Generate Key”确定创建

img

 

复制出API key备用

检测API Key

如果没有Cherry Studio可以自行安装,或者使用其他软件也行。

星哥这里使用 Cherry Studio 测试一下

1.添加英伟达API Key

打开Cherry Studio

点击设置

模型服务,搜索“英伟达”,填写密钥

img

 

2.验证API Key

如图,打开英伟达的接口,再点击检测

选择llama-3.1检测,yi-large检测失败

img

 

3.选择模型

点击“管理”

搜索模型,我这里先oss、glm、minimax的关键字

再添加对应的模型

img

 

img

 

img

 

4.测试问题

回到助手

选择英伟达大模型

img

 

问它一个问题,看是否能回答。

img

 

测试无误,这就是Nvidia的免费API Key的方法。

下面

Github获取免费API Key

首先登录github

如果没有账号则注册

1.申请api key

用浏览器访问:https://github.com/settings/personal-access-tokens

点击:Generate new token

img

 

2.填写信息

填写token name

填写描述,

选择过期时间,我这里选择永不过期

Repository access 选择第一项

img

 

3.添加权限

点击 add permissions

搜索modes

img

 

选择modes

img

 

复制出api key

img

 

4.测试

接下来,浏览器访问 https://github.com/marketplace/models

img

 

再左上角选择API大模型,如 OpenAI、deepseek、DeepSeek 等。

img

 

gpt5不能用

 

免费的key,会有限制:https://docs.github.com/en/github-models/use-github-models/prototyping-with-ai-models#rate-limits

Playground 和免费 API 的使用受到速率限制,包括每分钟请求数、每日请求数、每次请求的令牌数以及并发请求数。如果您遇到速率限制,则需要等待速率限制重置后才能继续发出请求。

5.使用Cherry Studio配置

点击设置

模型服务,搜索“github”,填写密钥

img

 

测试成功

img

 

结束

英伟达和GitHub的这两条免费通道,给了我们一个低成本体验顶级AI能力的机会。无论是用于个人学习、项目验证,还是作为产品的初期解决方案,都是极具价值的选择。

Read more

宇树机器人SDK2开发指南:从环境搭建到Demo测试

宇树机器人SDK2开发指南:从环境搭建到Demo测试

本文以宇树 G1 人形机器人为主线,系统介绍 unitree_sdk2(C++)与 unitree_sdk2_python(Python)的完整开发流程,涵盖通信架构原理、环境搭建、依赖安装、Demo 编译运行、网络配置以及常见问题处理,适合具身智能领域的初中级开发者快速上手。 目录 1. SDK2 概述与架构原理 2. 开发环境要求 3. 获取官方 SDK 包 4. 安装依赖与编译 5. 机器人与开发机网络配置 6. 调试并运行 Demo 7. Python SDK Demo 测试 8. 常见问题与解决方案 9. 总结 1. SDK2 概述与架构原理 1.

玩转Neo4j:从入门到实战的完整指南(含K8s集群部署)

在数据关系日益复杂的当下,传统关系型数据库在处理海量关联数据时,往往会因多表联查出现性能瓶颈。而Neo4j作为一款高性能的原生图数据库,凭借其对数据关系的天然亲和性,成为了社交网络分析、知识图谱构建、推荐系统开发等场景的理想选择。本文将从Neo4j的核心特性入手,带大家完成从安装部署(重点补充K8s集群方案)到实际使用的全流程实操。 一、Neo4j 核心特性与应用场景 Neo4j是一款基于原生图存储的数据库系统,其核心优势在于以“节点-关系”的形式直接存储数据关联,而非通过外键间接关联,这让它在处理关系型查询时具备无可比拟的效率。 1. 核心特性 * 原生图存储:数据以节点(Node)、关系(Relationship)和属性(Property)的形式存储,关系是一等公民,查询时无需复杂的多表连接。 * Cypher查询语言:Neo4j自研的声明式查询语言,语法简洁直观,支持复杂的图遍历和关系分析,能快速实现路径查询、关联挖掘等操作。 * 多部署形态:支持本地自托管、云托管(AuraDB)、Docker容器化、Kubernetes集群化等多种部署方式,适配不同规模的业务

DankDroneDownloader:大疆无人机固件自由下载终极指南

DankDroneDownloader:大疆无人机固件自由下载终极指南 【免费下载链接】DankDroneDownloaderA Custom Firmware Download Tool for DJI Drones Written in C# 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DankDroneDownloader 想要完全掌控你的大疆无人机固件版本吗?厌倦了厂商限制固件选择权的做法?DankDroneDownloader(简称DDD)正是你需要的解决方案!这个免费开源的C#工具让你重新获得固件下载的完全自由,支持大疆全系列无人机和配件。 🚀 打破限制,重获控制权 大疆等无人机厂商常常移除旧版固件,限制用户只能使用最新版本。但很多时候,旧版固件更加稳定,或者包含某些新版移除的实用功能。DDD解决了这个痛点,为你提供完整的固件版本历史存档。 核心优势: * 支持大疆无人机全系列固件下载 * 提供Windows桌面应用程序 * 与第三方刷写工具完美兼容 * 持续更新的固件库 📋 全面支持的设备列表 DDD目前

轮腿机器人代码调试补充

轮腿机器人代码调试补充

* @Author: 星夜雨夜 * @brief: 轮腿基础代码编写调试补充,移植自达妙开源代码 * @attention:笔者默认读者已经熟练掌握机甲大师RoboMaster c型开发板例程代码的底盘代码和INS_task.c陀螺仪代码、熟练掌握各电机can协议和遥控器dbus协议。默认读者已能看懂轮腿圣经和玺佬的五连杆运动学解算与VMC。建议读者仔细研读轮腿圣经3~5遍,边看MATLAB文件和达妙开源代码,掌握轮腿调试和编写大致思路。一定要注意各状态变量的单位和正负号是否正确,轮腿调试过程中,最难之处在于极性是否正确。本车所有电机均为逆时针旋转为正方向。 !!!强烈建议读者在开发轮腿之前,先运用LQR算法完成一阶倒立摆的平衡小车(即板凳模型)的实现 !!!如果时间紧,其实完全可以不搞仿真,直接实机开调。仿真不疯,实物不一定不疯;但实物疯,仿真必疯。 调试成果展示视频链接(抖音):轮腿机器人 一阶倒立摆平衡小车参考资料: 1.本科毕设 轮腿式双足机器人 开源文件演示_哔哩哔哩_bilibili(资料在视频评论区) 2.达妙平衡小车开源:[达妙科技开源系列-平衡小车] 第一弹_哔哩