Cloudflare Workers AI Free API-opkaldsproces: Registrering, konfiguration og implementering i ét trin

For et par dage siden arbejdede jeg på et personligt projekt, hvor jeg forsøgte at bygge en AI- assistent, hvilket krævede opkald til store modeller. Da jeg spurgte om prisen, sagde jeg: "Wow, GPT-4o koster et par cents pr. opkald." Hvis vores projekt rent faktisk skulle køre, ville API-gebyrerne alene løbe op i flere tusinde yuan om måneden.

Vi spekulerede på, om der var en billigere måde.

Så stødte vi på Cloudflare Workers AI. Vi vidste, at Cloudflare var involveret i AI-inferens før, men vi tog det ikke alvorligt, da vi antog, at store virksomheder ville opkræve betaling for deres produkter. Det viser sig, wow, at de giver 10000 neuroner væk gratis hver dag.

Hvad betyder 10000 neuroner? Det er omtrent et par hundrede dialoger eller et par hundrede billedgenereringssessioner om dagen. Det er mere end nok for én person at lege med.

Jeg blev virkelig begejstret og begyndte straks at undersøge det.

Hvad er Cloudflare Workers AI?

Cloudflare Workers AI, ja, jeg synes dens positionering er ret interessant. Det er ikke bare en simpel modeludbyder; det er en AI-inferensplatform, der kører på Cloudflares globale edge-netværk. Med edge-noder i over 300 byer er den utrolig tæt på brugerne.

Tænk over det: Når du bruger OpenAI's API, går anmodningen først til USA, behandles og kommer derefter tilbage, hvilket tager tre til fire hundrede millisekunder. Cloudflare er derimod en CDN-udbyder med noder over hele verden. Uanset hvor du er, kører den modellen på den nærmeste node.

Den typiske responstid er mindre end 100 millisekunder. Denne forskel er mærkbar for brugeren.

Det, der er virkelig fedt ved den, er, at dens koldstart er på millisekundniveau, og den skalerer automatisk op og ned. Selv med en pludselig stigning i trafik, vil den ikke lagge, i modsætning til nogle platforme, der er utroligt hurtige, når ingen bruger den klokken 3 om natten, men så går fuldstændig ned i myldretiden om dagen.

50+ modeller, der dækker alle scenarier

Der er også mange understøttede modeller; fra juni 2026 er der allerede mere end 50.

Til tekstbaseret dialog er Llama 3, Llama 4, Mistral, GLM, Qwen, Gemma og Deepseek-r1 alle tilgængelige. Til billedgenerering findes Stable Diffusion, FLUX og Pixverse. Til tale findes Whisper til tale-til-tekst, TTS til tekst-til-tale og endda videogenerering.

Derudover er dens API designet til at være meget ren. Uanset hvilken model der bruges, bruger den en samlet grænseflade; du skal kun ændre modelnavnet.

env.AI.run(“modelnavn”, {…})

Det er så praktisk at ændre modellen med blot én linje kode.

Ekstremt billig pris, generøs gratis kreditgrænse

Jeg har også lavet prisfastsættelsen. Den gratis daglige kvote er 10000 neuroner, hvilket er mere end nok til personlig eksperimentering. Hvis du vil betale, er det $0.011 pr. 1000 neuroner, hvilket er 60% til 90% billigere end OpenAI. Derudover faktureres det af neuroner, ikke af tokens, hvilket gør det mere omkostningseffektivt til mindre samtaler.

Helt ærligt, synes jeg, at denne faktureringsmetode er ret fair. Antallet af neuroner, du bruger, varierer afhængigt af, om du har en simpel samtale eller en meget lang en, men forskellen er ikke så uhyrlig som med tokenbaseret fakturering.

På dette tidspunkt undrer du dig måske over, hvordan bruger du det præcist?

Jeg har selv gennemgået processen, lad mig fortælle dig om den.

Registrer og opret API-tokens

Det første trin er at registrere en Cloudflare-konto. Hvis du allerede har en konto, skal du blot logge ind. Hvis ikke, er registreringen nem; du skal blot udfylde en e-mailadresse og angive en adgangskode.

Når du er logget ind, skal du klikke på AI i menuen til venstre og derefter klikke på Medarbejderes AI.

Når du er inde, vil du se en knap til at oprette et API-token. Klik på den for at generere et token.

Her er en detalje, du skal bemærke: Det genererede token kan kun ses én gang under oprettelsen, så sørg for at gemme det. Siden vil også give dig et konto-ID; du skal bruge begge disse senere.

Efter gemning vil du se et eksempel på brug nederst på siden, som er curl-kommandoen. Du skal blot erstatte den med dit konto-ID og APIKEY. Kommandoen ser sådan ud:

curl \
  https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/账户ID/ai/run/@cf/模型ID \
  -H "Authorization: Bearer 刚才生成的APIKEY" \
  -d '{"messages":[{"role":"system","content":"You are a friendly assistant that helps write stories"},{"role":"user","content":"Write a short story about a llama that goes on a journey to find an orange cloud"}]}'

Se listen over tilgængelige modeller

Så opstår spørgsmålet: hvor finder man model-ID'et?

Der er en dokumentknap i højre side af siden Medarbejdere AI.

Klik på kategorien "Modeller", hvor du finder en liste over alle modellerne.

Vælg den, du vil bruge, og du kan se model-ID'et ved at klikke på det.

Testopkald af Kimi 2.6-modellen

Jeg bruger Kimi 2.6 til test. Kopier model-ID'et og erstat det i curl-kommandoen, startende med @cf/.

Anmodningen blev sendt ud, og resultatet blev hurtigt returneret.

Reaktionshastigheden er faktisk meget hurtig, mere stabil end jeg havde forventet.

For at være ærlig, ville jeg bare se, hvad denne gratis kredit kunne gøre, og det viser sig, at den er ret effektiv. Den er perfekt til hverdagsbrug, indholdsgenerering, oversættelse og kodning.

Og tænk over det: den her ting kører på edge nodes. Du implementerer en AI-applikation med brugere over hele landet eller endda verden, og responshastigheden forbliver ensartet, uden at du behøver at bekymre dig om regionale implementeringsproblemer. Dette er utroligt attraktivt for individuelle udviklere og små teams.

Tidligere skulle man enten købe en GPU og bygge sin egen, hvis man ville køre en model, hvilket var utrolig dyrt, eller bruge en GPU-instans fra en cloud-udbyder, hvilket var kompliceret at konfigurere. Cloudflare har derimod styr på det hele for dig. Du skriver bare kode for at kalde den, og så håndterer den alt det rodede for dig.

Jeg synes, denne tankegang er korrekt. AI-kapaciteter vil i stigende grad blive som infrastruktur såsom vand og elektricitet; du behøver ikke at vide, hvordan elektriciteten genereres, du kan bare tilslutte den og bruge den. Cloudflare Workers AI tager dette "plug and play"-koncept til et endnu mere ekstremt niveau.

Det er selvfølgelig ikke uden ulemper. Den gratis kvote er kun 10000 neuroner, så du skal stadig betale, hvis du vil implementere det i et produktionsmiljø med høj trafik. Selvom der er over 50 modeller, understøttes der ikke i forhold til OpenAIs omfattende økosystem nogle niche- eller nyere modeller.

Men til personlige projekter, små værktøjer eller bare nysgerrighedsdrevne eksperimenter, synes jeg, det er mere end nok.

For mere fuldt indhold, samt grundlæggende URL- og API-konfigurationsmetoder til Cloudflare, skal du blot tilmelde dig Telegram- kanalen og tjekke det fastgjorte opslag for "Toolkit" ▼

Dette er mine faktiske oplevelser. Siden du har læst så langt, så hvis du fandt det nyttigt, så synes jeg meget godt om og del det. Hvis du vil modtage opdateringer først, kan du også følge mig ⭐~

Tak fordi du læste min artikel. Vi ses næste gang.