每天免費100萬Token,這個羊毛不薅等于虧了一個億
說實話,最近AI圈子里的羊毛越來越少,但最近這個Cerebras放出來的大招——每天100萬Token的免費額度,確實讓我忍不住驚呼:這也太良心了吧?
更關鍵的是,這不僅僅是免費的問題,速度還飆到了驚人的2000+ token/s。用官方的話說,這是基于他們自家的Wafer Scale Engine芯片跑出來的極致性能。實際體驗下來,真的有種"絲般順滑"的感覺。
今天就手把手教你怎么把這每天100萬Token的羊毛薅到手,而且要薅得明明白白。
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獲取API
地址在這里:cloud.cerebras.ai 復制到瀏覽器中先說個門檻,在開始配置之前,有個必須提前說清楚的事兒:這個服務需要全程開啟"魔法",如果你的網絡環境不支持,那后面的配置就可以跳過了。這點真的很重要,省得你折騰半天發現連不上。
1.登錄
使用谷歌或者github賬號登錄
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2.填寫基本資料
姓名隨便填,
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3.選擇套餐
選擇free,每天1M的TOKEN數
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4.獲取API
點擊 COPY API KEY 按鈕,復制api,到
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使用記錄
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場景一:打造你的專屬AI助手
如果你平時喜歡用Cherry Studio這類第三方AI客戶端,那這個配置絕對不能錯過。
第一步:添加提供商
在Cherry Studio的設置里,選擇"添加",
依次點擊,設置、模型服務、搜索cerebras,填寫api密鑰
如圖
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第二步:測試API信息
實測 GPT OSS 120b 可用
其他的
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多個密鑰
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GLM4.6報錯了。
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第三步:新建聊天窗口對話
使用 Cherry Studio 新建一個對話窗口
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第四步:添加模型
在模型管理里,你可以選擇Qwen3的各個版本。我推薦先從235B這個大碗的開始用,體驗感拉滿。
配置完成后,在主界面上方就能切換模型了。這時候你就有了一個免費、高速、強大的AI助手,寫文案、查資料、做分析,隨便你怎么造。
場景二:翻譯自由的終極方案
作為一個技術人,每天看的文檔、教程、論文90%都是英文的。沉浸式翻譯這個插件很多人都用,但免費額度真的很有限。
現在好了,把大模型接到沉浸式翻譯上,每天100萬Token的額度,足夠你翻譯成噸的資料了。
配置方法:
1. 進入沉浸式翻譯的設置頁面
2. 翻譯服務 -> 添加自定義翻譯服務
3. 填寫以下信息:
? API接口地址:
https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions? API Key:和上面一樣
? 模型名稱:勾選"自定義模型名稱",填入
llama3.1-8b
點一下測試服務,看到綠色的OK就說明配置成功了。我試了翻幾篇技術文檔,質量和速度都沒得挑,比之前用的免費翻譯服務強太多了。
場景三:代碼開發神器
這個真的是官方都推薦的用法,而且體驗完之后我只能說:真香。
準備工作:
先安裝cline.bot這個VSCode插件(官網:https://cline.bot/),這是一個基于AI的代碼助手,功能相當強大。
配置步驟:
1. 在VSCode里打開Cline的配置面板
2. API Provider選擇"Cerebras"
3. 填入你的API Key
4. 模型選擇gpt-oss-120b
先隨便問幾個問題
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配置完成后,你就可以享受極速Coding的快感了。代碼補全、bug修復、功能實現,Cline都能幫你搞定。而且因為Cerebras的推理速度極快,整個交互過程幾乎沒有延遲,那種體驗真的讓人上癮。
我的真實使用感受
配置完這幾個場景后,我用了整整一周時間。說幾個最直觀的感受:
1. 速度真的太快了 :以前用其他API的時候,經常要等個幾秒鐘才能看到回復,現在幾乎是你剛發出去請求,結果就回來了。2000+ token/s不是吹的。
2. 穩定性不錯 :一周用下來,除了偶爾需要刷新一下token,基本沒遇到過服務中斷的情況。這對于免費服務來說很難得。
3. 功能足夠用 :不管是日常聊天、翻譯文檔還是寫代碼,Qwen3的表現都很穩定。雖然不是最強的模型,但作為日常生產力工具完全夠格。
如果你還在糾結要不要花時間去配置,我的建議是:趕緊去薅!
原因很簡單:
? 免費額度真的夠大(每天100萬Token)
? 配置一次,三個場景都能用
? 就算以后不續費,先把這波羊毛薅到手也不虧
唯一需要提醒的是,免費服務嘛,別指望能一直持續。所以趁著現在還在放水,趕緊把能用的場景都配置上,能多用一天是一天。
好了,配置指南就說到這。如果你在配置過程中遇到什么問題,或者想了解更多使用技巧,歡迎在評論區交流。畢竟,薅羊毛這種事,大家一起薅才有意思不是?
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