क्लाउडफ्लेयर वर्कर्स एआई फ्री एपीआई कॉल प्रक्रिया: पंजीकरण, कॉन्फ़िगरेशन और परिनियोजन एक ही चरण में

前两天我在折腾一个个人项目，想搭个AI助手，就需要调用大模型。一问价格，好家伙，GPT-4o一次调用几毛钱，要是我们这项目真跑起来，一个月光API费就得大几千。

我们就寻思，有没有什么便宜的路子。

然后我们就翻到了Cloudflare Workers AI。其实之前就知道Cloudflare搞了AI推理，但一直没当回事，觉得大厂的东西肯定得收费吧。结果一看，好家伙，每天白送10000 Neurons。

10000 Neurons什么概念？差不多几百次对话或几百次图像生成，一天。个人玩完全够了。

当时我就来劲了，立马去研究了一波。

Cloudflare Workers AI 是什么？

Cloudflare Workers AI这玩意，怎么说呢，我觉得它的पोजिशनिंग挺有意思的。它不是一个单纯的模型提供商，它是一个跑在Cloudflare全球边缘网络上的AI推理平台。300多个城市的边缘节点，离用户贼近。

你想想看，你用OpenAI的API，请求先跑去美国，处理完再回来，一趟三四百毫秒。Cloudflare这个，因为它本身就是做CDN的，全球到处都有节点，你人在哪，它就在离你最近的节点上跑模型。

典型响应不到100毫秒。这个差距，体感上很明显。

而且它有个很骚的地方，就是冷启动是毫秒级的，自动扩缩容。流量突然爆了也不会卡，不像有些平台凌晨三点没人用的时候响应快得要死，白天一高峰直接炸了。

50+ 模型，覆盖全场景

支持的模型也很多，2026年6月这个时间点，已经有50多个了。

文本对话这块，Llama 3、Llama 4、Mistral、GLM、Qwen、Gemma、deepseek-r1都有。图像生成有Stable Diffusion、FLUX、Pixverse。语音方面有Whisper语音转文字，也有TTS文字转语音，甚至还有视频生成。

而且它的API设计得很干净。不管用什么模型，都是统一的一个接口，改一下模型名就行。

env.AI.run(“模型名”, {…})

一行代码换模型，太舒服了。

价格极便宜，免费额度友好

价格这块我也算了一下。免费额度每天10000 Neurons，个人折腾完全够了。如果要付费，0.011美元1000 Neurons，比OpenAI便宜60%到90%。而且它是按Neuron计费的，不是按token，小对话更划算。

这个计费方式，说实话我觉得挺良心的。你简简单单聊两句和一个超长上下文，花的Neurons不一样，但差别不会像token计费那么离谱。

说到这你可能想问，那到底怎么用？

我亲自走了一遍流程，给你说说。

注册与创建 API 令牌

第一步，先注册Cloudflare账号。有账号的直接登录就行，没有的话注册一个也不麻烦，填个邮箱设个密码就完事了。

登录之后，点左边菜单的AI，再点Workers AI。

进去之后会看到一个创建API令牌的按钮，点一下就能生成令牌。

这里有个细节要注意一下，生成的令牌只有创建的时候能看到一次，一定要保存好。页面同时还会给你一个账户ID，这两个东西后面都要用。

保存好之后，页面下面会有调用示例，就是curl命令。把账户ID和APIKEY替换进去就行。命令长这样：

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"}]}'

查看可用模型列表

然后问题来了，模型ID去哪看？

在Workers AI页面右边有个文档按钮。

点进去找到Models这个分类，那里是所有模型的列表。

选一个你想用的，点进去就能看到模型ID。

测试调用 kimi2.6 模型

我选择用kimi2.6来测试一下。把模型ID复制出来，替换到curl命令里，从@cf/开始替换。

请求发出去，很快就返回了结果。

响应速度确实很快，比我想象中要流畅。

说实话，我就是想看看这个免费额度到底能干什么，结果发现还挺能打的。日常聊天、内容生成、翻译、写代码，这些场景完全够用。

而且你想想，这玩意跑在边缘节点上，你部署一个AI应用，用户遍布全国甚至全球，响应速度都能保持一致，不用考虑区域部署的问题。对于个人开发者和小团队来说，这个吸引力太大了。

以前你要跑模型，要么自己买GPU搭建，贵得要死，要么用云厂商的GPU实例，配置起来麻烦。Cloudflare这个，直接给你封装好了，你写代码调用就行，后面那些乱七八糟的事都帮你处理了。

我觉得这个思路是对的。AI能力会越来越像水电一样的基础设施，你不需要知道电是怎么发的，插上就能用。Cloudflare Workers AI就是把这个「插上就能用」做得更极致了一点。

当然它也不是没有缺点。免费额度只有10000 Neurons，真要上生产环境，流量大的话还是要付费的。而且模型虽然有50多个，但跟OpenAI那种啥都有的生态比起来，还是有些小众模型或者最新的模型不支持。

但对于个人项目、小工具、或者只是好奇心驱动的尝试，我觉得已经完全够用了。

以上就是我的真实体验。既然看到这里了，如果觉得不错，随手点赞、转发吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个关注⭐～

मेरा लेख पढ़ने के लिए धन्यवाद। फिर मिलेंगे।