Cloudflare Workers AI免費呼叫API全流程：註冊、設定、上線一步到位

前兩天我在折騰一個個人項目，想搭個AI助手，就需要呼叫大模型。一問價格，好傢伙，GPT-4o一次調用幾毛錢，要是我們這項目真跑起來，一個月光API費就得大幾千。

我們就尋思，有沒有什麼便宜的路子。

然後我們就翻到了Cloudflare Workers AI。其實之前就知道Cloudflare搞了AI推理，但一直沒當一回事，覺得大廠的東西一定得收費吧。結果一看，好傢伙，每天白送10000 Neurons。

10000 Neurons什麼概念？差不多幾百次對話或幾百次圖像生成，一天。個人玩完全夠了。

當時我就來勁了，立刻去研究了一波。

Cloudflare Workers AI 是什麼？

Cloudflare Workers AI這玩意，怎麼說呢，我覺得它的本土化挺有意思的。它不是一個單純的模型供應商，它是一個跑在Cloudflare全球邊緣網路上的AI推理平台。 300多個城市的邊緣節點，離用戶賊近。

你想想看，你用OpenAI的API，請求先跑去美國，處理完再回來，一趟三四百毫秒。 Cloudflare這個，因為它本身就是做CDN的，全球到處都有節點，你人在哪，它就在離你最近的節點上跑模型。

典型響應不到100毫秒。這個差距，體感上很明顯。

而且它有個很騷的地方，就是冷啟動是毫秒級的，自動擴縮容。流量突然爆了也不會卡，不像有些平台凌晨三點沒人用的時候回應快得要死，白天一高峰直接炸了。

50+ 模型，覆蓋全場景

支援的模型也很多，2026年6月這個時間點，已經有50多個了。

文字對話這塊，Llama 3、Llama 4、Mistral、GLM、Qwen、Gemma、deepseek-r1都有。影像生成有Stable Diffusion、FLUX、Pixverse。語音方面有Whisper語音轉文字，也有TTS文字轉語音，甚至有視訊生成。

而且它的API設計得很乾淨。不管用什麼模型，都是統一的一個接口，改一下模型名就行。

env.AI.run(“模型名”, {…})

一行程式碼換模型，太舒服了。

價格極便宜，免費額度友好

價格這塊我也算了一下。免費額度每天10000 Neurons，個人折騰完全夠了。如果要付費，0.011美元1000 Neurons，比OpenAI便宜60%到90%。而且它是按Neuron計費的，不是按token，小對話更划算。

這個計費方式，說實話我覺得挺良心的。你簡簡單單聊兩句和一個超長上下文，花的Neurons不一樣，但差別不會像token計費那麼離譜。

說到這你可能想問，那到底怎麼用？

我親自走了一遍流程，給你說。

註冊與建立API 令牌

第一步，先註冊Cloudflare帳號。有帳號的直接登入就行，沒有的話註冊一個也不麻煩，填個郵箱設個密碼就完事了。

登入之後，點選左邊選單的AI，再點Workers AI。

進去之後會看到一個創建API令牌的按鈕，點一下就能產生令牌。

這裡有個細節要注意一下，生成的令牌只有創建的時候能看到一次，一定要保存好。頁面同時也會給你一個帳戶ID，這兩個東西後面都要用。

保存好之後，頁面下面會有呼叫範例，就是curl指令。把帳戶ID和APIKEY替換進去就好。命令長這樣：

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

然後問題來了，模型ID去哪看？

在Workers AI頁面右邊有個文件按鈕。

點進去找到Models這個分類，那裡是所有模型的清單。

選一個你想用的，點進去就能看到模型ID。

測試調用kimi2.6 模型

我選擇用kimi2.6測試一下。把模型ID複製出來，替換到curl指令裡，從@cf開始替換。

請求發出去，很快就回傳了結果。

反應速度確實很快，比我想像中還要流暢。

說實話，我就是想看看這個免費額度到底能做什麼，結果發現還蠻能打的。日常聊天、內容產生、翻譯、寫程式碼，這些場景完全夠用。

而且你想想，這玩意跑在邊緣節點上，你部署一個AI應用，用戶遍布全國甚至全球，響應速度都能保持一致，不用考慮區域部署的問題。對於個人開發者和小團隊來說，這個吸引力太大了。

以前你要跑模型，要嘛自己買GPU搭建，貴得要死，要嘛用雲端廠商的GPU實例，配置麻煩。 Cloudflare這個，直接幫你封裝好了，你寫程式呼叫就行，後面那些亂七八糟的事都幫你處理了。

我覺得這個思路是對的。 AI能力會越來越像水電一樣的基礎設施，你不需要知道電是怎麼發的，插上就能用。 Cloudflare Workers AI就是把這個「插上就能用」做得更極致了一點。

當然它也不是沒有缺點。免費額度只有10000 Neurons，真要上生產環境，流量大的話還是要付費的。而且模型雖然有50多個，但跟OpenAI那種啥都有的生態比起來，還是有些小眾模型或是最新的模型不支持。

但對於個人專案、小工具、或只是好奇心驅動的嘗試，我覺得已經完全夠用了。

以上就是我的真實體驗。既然看到這裡了，如果覺得不錯，隨手按讚、轉發吧，如果想第一時間收到推播，也可以給我個關注⭐～

謝謝你看我的文章，我們，下次再見。