免费玩转Cloudflare-07：实测Workers AI：模型真香，但这免费额度有点搞心态！

大家好，我是爱折腾云服务的星哥。今天星哥来介绍 Cloudflare 的 Workers AI，免费的。

听着是不是很香？

是不是感觉又能免费使用token了！

星哥我第一时间去申请了一波，实测了几天，废话不多说，直接上干货！

一、Workers AI 到底是个啥？

用大白话给大家翻译一下：Cloudflare 这是搭了个“AI界的大卖场”。

二、实操：3步接入 Cherry Studio

光说不练假把式，星哥拿大家常用的 Cherry Studio 客户端，给大家演示下怎么接入。实则超级简单，有手就行。

第1步：获取“通行证”（API Token）

1. 1. 登录 Cloudflare 控制台。
2. 2. 左侧菜单找 构建 (Build) -> AI -> Workers AI。
3. 3. 点击 REST API，选择 创建 Workers AI API 令牌。
4. 4. 注意： 生成的 Token 只显示一次！赶紧复制保存下来。顺便把页面上的 Account ID 也抄下来。

如下图，点击REST API

创建API令牌

使用curl验证

    
    
    
  curl 
  https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{你的ID}/ai/run/@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct 
  -H "Authorization: Bearer 你的key" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "messages":[
      {"role":"system","content":"你是擅长写小故事的友善助手"},
      {"role":"user","content":"写一篇短篇故事，主角是一只羊驼，它踏上旅途寻找一朵橙色的云朵"}
    ]
  }'
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一天，阿尔法决定踏上旅途，去寻找那朵橙色的云朵。它背上一袋水和一些干粮，准备好面对沙漠的恶劣环境。阿尔法的朋友们都嘱咐它要小心，沙漠中有许多危险的动物和陷阱。阿尔法点头答应，决定独自前进。

在漫长的旅途中，阿尔法遇到了许多困难。它在沙漠中迷路了，找不到方向；它还遇到了饥渴的沙狼和毒蛇。不过，阿尔法不怕困难，它坚定地继续前进，信任自己必定能找到那朵","function_call":null,"reasoning":null,"refusal":null,"role":"assistant","tool_calls":[]},"stop_reason":null,"token_ids":null}],"created":1782203045,"id":"chatcmpl-e7c69e20-d661-4fe5-8b7c-62efc79c1b42","kv_transfer_params":null,"model":"@cf/meta/llama-3.1-8b-fast-v2","object":"chat.completion","prompt_logprobs":null,"prompt_token_ids":null,"response":"在茫茫沙漠的天空中，一个小小的羊驼名叫阿尔法。它有着柔软的绒毛和长长的腿，能够在沙漠中轻松行走。阿尔法总是梦想着能见到一朵橙色的云朵，它听说那朵云朵美丽极了，像是一颗橙色的珍珠。

一天，阿尔法决定踏上旅途，去寻找那朵橙色的云朵。它背上一袋水和一些干粮，准备好面对沙漠的恶劣环境。阿尔法的朋友们都嘱咐它要小心，沙漠中有许多危险的动物和陷阱。阿尔法点头答应，决定独自前进。

在漫长的旅途中，阿尔法遇到了许多困难。它在沙漠中迷路了，找不到方向；它还遇到了饥渴的沙狼和毒蛇。不过，阿尔法不怕困难，它坚定地继续前进，信任自己必定能找到那朵","service_tier":null,"system_fingerprint":null,"tool_calls":[],"usage":{"prompt_tokens":76,"completion_tokens":256,"total_tokens":332,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}}},"success":true,"errors":[],"messages":[]}

第2步：在 Cherry Studio 里配置

1. 1. 打开 Cherry Studio，点左下角 设置 -> 模型服务 -> 自定义服务商。
2. 2. 添加服务商，类型选 OpenAI 兼容。
3. 3. 填入以下三剑客：
4. • API 地址：https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{你的Account ID}/ai/v1
5. • API Key：刚才复制的 Token
6. • 模型 ID：列如 @cf/moonshotai/kimi-k2.6 或者 @cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b

模型ID可以去这里找：
https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/

    
    
    
  星哥常用的
@cf/moonshotai/kimi-k2.6
@cf/openai/gpt-oss-120b
@cf/zai-org/glm-5.2
@cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b

星哥避坑提示： 模型 ID 前面的 @cf/ 千万不能漏！这是 CF 家的死规矩，漏了直接报错。

保存后，新建个对话测试一下，能回复就说明大功告成！

随意问一个问题

三、免费额度实测

官方宣传说，每天给 10,000 神经元 的免费额度。

去 /ai/workers-ai/usage 这个页面查用量

如果你想靠免费额度日常使用，完全不够塞牙缝的。 它只适合你用来跑个 Demo、测测接口通不通。

四、80+ 模型大点兵：CF 的肌肉在哪？

你可以直接在 Cloudflare 官方文档查看实时可用的模型与免费额度：

模型目录：
https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/

定价与免费额度：
https://developers.cloudflare.com/workers-ai/platform/pricing/

虽然免费额度抠搜，但 CF 这超市里的“货”是真的全。目前大致有 80 多个模型，星哥给大家划个重点：

文本大模型（卷王之王）

• • 国际顶流：连 gpt-oss-120b、gemma 这种尖端货都有。
• • 国产之光：月之暗面的 kimi-k2.6（支持恐怖的 262K 上下文）、智谱的 glm-4.7-flash、阿里的 qwen3 系列。
• • 开源新贵：Meta 最新的 llama-4-scout、Google 的 gemma-4。
• • 亮点：部分文本模型支持 100 万 token 上下文，这点超级良心。

️ 语音模型

• • TTS（合成）： MeloTTS，情感表达很自然，告别机械音。
• • ASR（识别）：OpenAI 的 whisper-large-v3-turbo 和 Deepgram 的 nova-3，又快又准。

五、总结

折腾了一圈，星哥给大家一个最终的“拔草/种草”提议：

强烈推荐给以下兄弟：

1. 1. 多模态重度用户：需要在一个项目里同时调用文本、画图、生视频，CF 一个接口搞定，省心。
2. 2. CF 生态老用户：如果你本身就在用 Workers 或 Pages 建站，直接内网调用 AI，延迟低到飞起。
3. 3. 对延迟有强迫症：受不了直连国外 API 转圈圈的朋友，CF 的边缘节点绝对能救你。

以下兄弟提议直接绕道：

1. 1. 纯白嫖党：别来了，10K 神经元不够你玩一上午的，出门左转 OpenRouter。
2. 2. 预算敏感型：CF 付费后的性价比，实则不如你直接去各家原厂申请 API 划算。

星哥心里话： Cloudflare 能把这个“AI 超市”搭起来，整合这么多顶级模型，技术实力的确 没得黑。

至于免费额度嘛……只能说“大厂毕竟要赚钱”。