Baidu PaddlePaddle AI Studio LLM API (1 milhão de Tokens por desenvolvedor)

Baidu (comunidade PaddlePaddle AI Studio)

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O AI Studio oferece a cada desenvolvedor uma cota gratuita de 1 milhão de Tokens, utilizável por meio de uma interface compatível com a OpenAI para chamar modelos como ERNIE 5.1 / 5.0 / 4.5, DeepSeek V3 / R1, Kimi-K2 e Qwen3-Coder

Texto original da documentação de ajuda oficial: Tokens are the basic unit of measurement for calling large model SDKs or using large model applications on the Baidu AI Studio. AI Studio provides each developer with a free quota of 1 million Tokens. Developers will be charged a different number of Tokens for using different models. (Cada modelo desconta uma quantidade diferente de Tokens; o consumo pode ser consultado na página de gerenciamento de Tokens e, depois de esgotada a cota, é possível comprar mais Tokens para continuar usando.) Forma de conexão: use o «token de acesso» da central pessoal do AI Studio como api_key, defina base_url como https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3 e chame com openai-python. Os modelos de texto listados na documentação oficial incluem ERNIE 5.1 (ernie-5.1), ERNIE 5.0, ERNIE 4.5 Turbo, DeepSeek-V3 (deepseek-v3), Kimi-K2 (kimi-k2-instruct) e Qwen3-Coder (qwen3-coder-30b-a3b-instruct); os modelos de raciocínio incluem ERNIE 5.1 Thinking Preview, ERNIE X1.1 preview e DeepSeek-R1.

ERNIE 5.1ERNIE 5.0ERNIE 4.5 TurboDeepSeek-V3DeepSeek-R1Kimi-K2Qwen3-Coder
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A documentação oficial diz apenas «cota gratuita de 1 milhão de Tokens por desenvolvedor»: não esclarece se é única ou se renova todo mês, nem informa o prazo de validade; fontes de segunda mão mencionam «mensal», mas o texto original não foi encontrado nas páginas oficiais, então este item trata a cota de forma conservadora como única; depois de resgatar, vale o que a página de gerenciamento de Tokens mostrar. É preciso fazer login no AI Studio com uma conta Baidu; a documentação oficial não menciona exigência de verificação de nome real. Cada modelo desconta Tokens a uma taxa diferente, e os modelos principais os consomem mais rápido.

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