Cloudflare Workers AI – Kostenloser API-Aufrufprozess: Registrierung, Konfiguration und Bereitstellung in einem Schritt

Vor ein paar Tagen arbeitete ich an einem privaten Projekt: Ich wollte einen KI- Assistenten entwickeln, wofür ich große Modelle aufrufen musste. Als ich nach den Kosten fragte, war ich überrascht: Ein einziger Aufruf von GPT-4 kostet nur wenige Cent. Sollte unser Projekt tatsächlich laufen, würden allein die API-Gebühren mehrere tausend Yuan im Monat betragen.

Wir fragten uns, ob es eine günstigere Möglichkeit gäbe.

Dann stießen wir auf Cloudflare Workers AI. Wir wussten zwar, dass Cloudflare sich schon vorher mit KI-Inferenz beschäftigte, nahmen es aber nicht ernst, da wir davon ausgingen, dass große Unternehmen für ihre Produkte Geld verlangen würden. Und siehe da: Sie verschenken jeden Tag 10000 Neuronen kostenlos.

Was bedeutet „10000 Neuronen“? Das entspricht ungefähr einigen hundert Dialogen oder einigen hundert Bildgenerierungssitzungen pro Tag. Das ist mehr als genug für eine Person zum Ausprobieren.

Ich war total begeistert und habe sofort mit der Recherche begonnen.

Was ist Cloudflare Workers AI?

Cloudflare Workers AI – ich finde die Positionierung ziemlich interessant. Es ist nicht nur ein einfacher Modellanbieter, sondern eine KI-Inferenzplattform, die im globalen Edge-Netzwerk von Cloudflare läuft. Mit Edge-Knoten in über 300 Städten ist sie unglaublich nah an den Nutzern.

Überlegen Sie einmal: Wenn Sie die OpenAI-API verwenden, wird die Anfrage zunächst in die USA gesendet, dort verarbeitet und kommt dann zurück – das dauert drei bis vierhundert Millisekunden. Cloudflare hingegen ist ein CDN-Anbieter mit Servern weltweit. Egal wo Sie sich befinden, das Modell wird auf dem nächstgelegenen Server ausgeführt.

Die typische Reaktionszeit beträgt weniger als 100 Millisekunden. Dieser Unterschied ist für den Benutzer spürbar.

Das wirklich Geniale daran ist, dass der Kaltstart im Millisekundenbereich erfolgt und die Kapazität automatisch anpasst. Selbst bei plötzlichen Traffic-Spitzen kommt es nicht zu Verzögerungen, im Gegensatz zu manchen Plattformen, die zwar um 3 Uhr nachts, wenn niemand sie nutzt, unglaublich schnell sind, dann aber tagsüber zu Stoßzeiten komplett zusammenbrechen.

Mehr als 50 Modelle für alle Anwendungsszenarien

Es gibt auch viele unterstützte Modelle; Stand Juni 2026 sind es bereits mehr als 50.

Für textbasierte Dialoge stehen Llama 3, Llama 4, Mistral, GLM, Qwen, Gemma und Deepseek-r1 zur Verfügung. Für die Bildgenerierung gibt es Stable Diffusion, FLUX und Pixverse. Für Sprachausgabe gibt es Whisper für die Spracherkennung, TTS für die Sprachausgabe und sogar Videogenerierung.

Darüber hinaus ist die API besonders übersichtlich gestaltet. Unabhängig vom verwendeten Modell nutzt sie eine einheitliche Schnittstelle; Sie müssen lediglich den Modellnamen ändern.

env.AI.run(“Modellname”, {…})

Das Modell mit nur einer Codezeile zu ändern, ist so praktisch.

Extrem günstiger Preis, großzügiges kostenloses Kreditlimit

Ich habe auch die Preise festgelegt. Das kostenlose Tageskontingent beträgt 10000 Neuronen, was für persönliche Experimente mehr als ausreichend ist. Wer zahlen möchte, zahlt 0.011 $ pro 1000 Neuronen – das ist 60 bis 90 % günstiger als bei OpenAI. Außerdem wird nach Neuronen und nicht nach Token abgerechnet, was es für kürzere Konversationen kostengünstiger macht.

Ehrlich gesagt finde ich diese Abrechnungsmethode ziemlich fair. Die Anzahl der verbrauchten Neuronen variiert zwar je nachdem, ob man ein kurzes oder ein sehr langes Gespräch führt, aber der Unterschied ist nicht so extrem wie bei der tokenbasierten Abrechnung.

An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht: Wie genau wendet man es an?

Ich habe den Prozess selbst durchlaufen, lassen Sie mich Ihnen davon erzählen.

Registrieren und API-Token erstellen

Der erste Schritt ist die Registrierung eines Cloudflare-Kontos. Falls Sie bereits ein Konto besitzen, melden Sie sich einfach an. Andernfalls ist die Registrierung ganz einfach: Geben Sie einfach Ihre E-Mail-Adresse ein und legen Sie ein Passwort fest.

Nach dem Einloggen klicken Sie im linken Menü auf KI und anschließend auf Arbeiter-KI.

Sobald Sie sich im Menü befinden, sehen Sie eine Schaltfläche zum Erstellen eines API-Tokens. Klicken Sie darauf, um ein Token zu generieren.

Ein wichtiger Hinweis: Das generierte Token ist nur einmalig bei der Erstellung sichtbar, speichern Sie es daher unbedingt. Sie erhalten außerdem eine Konto-ID; beides benötigen Sie später.

Nach dem Speichern sehen Sie unten auf der Seite ein Anwendungsbeispiel, den curl-Befehl. Ersetzen Sie diesen einfach durch Ihre Konto-ID und Ihren API-Schlüssel. Der Befehl sieht folgendermaßen aus:

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"}]}'

Sehen Sie sich die Liste der verfügbaren Modelle an.

Dann stellt sich die Frage: Wo findet man die Modell-ID?

Auf der rechten Seite der Workers AI-Seite befindet sich eine Schaltfläche „Dokument“.

Klicken Sie auf die Kategorie „Modelle“; dort finden Sie eine Liste aller Modelle.

Wählen Sie das gewünschte Modell aus. Die Modell-ID wird Ihnen durch Anklicken angezeigt.

Testanruf des Kimi 2.6 Modells

Ich verwende Kimi 2.6 zum Testen. Kopieren Sie die Modell-ID und ersetzen Sie sie im curl-Befehl, beginnend mit @cf/.

Die Anfrage wurde abgeschickt und das Ergebnis kam schnell zurück.

Die Reaktionsgeschwindigkeit ist tatsächlich sehr schnell, reibungsloser als ich erwartet hatte.

Ehrlich gesagt wollte ich einfach nur sehen, was man mit diesem Gratisguthaben alles machen kann, und es hat sich herausgestellt, dass es ziemlich leistungsstark ist. Es reicht vollkommen für alltägliche Chats, Content-Erstellung, Übersetzungen und Programmierung.

Und denken Sie mal darüber nach: Das läuft auf Edge-Knoten. Sie stellen eine KI-Anwendung mit Nutzern im ganzen Land oder sogar weltweit bereit, und die Reaktionsgeschwindigkeit bleibt konstant, ohne dass Sie sich Gedanken über regionale Bereitstellungsprobleme machen müssen. Das ist unglaublich attraktiv für einzelne Entwickler und kleine Teams.

Bisher musste man, um ein Modell auszuführen, entweder eine GPU kaufen und selbst bauen, was extrem teuer war, oder eine GPU-Instanz eines Cloud-Anbieters nutzen, deren Konfiguration kompliziert war. Cloudflare hingegen bietet Ihnen alles aus einer Hand. Sie schreiben einfach den Code, den Sie aufrufen müssen, und Cloudflare kümmert sich um den Rest.

Ich denke, diese Denkweise ist richtig. KI-Funktionen werden zunehmend so selbstverständlich wie Infrastrukturen wie Wasser und Strom; man muss nicht wissen, wie der Strom erzeugt wird, man kann ihn einfach anschließen und nutzen. Cloudflare Workers AI treibt dieses „Plug-and-Play“-Konzept auf die Spitze.

Natürlich hat es auch Nachteile. Das kostenlose Kontingent beträgt lediglich 10000 Neuronen, sodass für den Einsatz in einer Produktionsumgebung mit hohem Datenverkehr weiterhin Kosten anfallen. Obwohl über 50 Modelle verfügbar sind, werden im Vergleich zum umfassenden Ökosystem von OpenAI einige Nischenmodelle oder neuere Modelle nicht unterstützt.

Für persönliche Projekte, kleine Werkzeuge oder einfach nur aus Neugierde entstandene Experimente ist es meiner Meinung nach mehr als ausreichend.

Für ausführlichere Inhalte sowie grundlegende URL- und API-Konfigurationsmethoden für Cloudflare treten Sie einfach dem Telegram- Kanal bei und lesen Sie den angepinnten Beitrag 【Toolkit】▼

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Vielen Dank fürs Lesen meines Artikels. Bis zum nächsten Mal.