每天免費(fèi)100萬(wàn)Token，這個(gè)羊毛不薅等于虧了一個(gè)億

說實(shí)話，最近AI圈子里的羊毛越來越少，但最近這個(gè)Cerebras放出來的大招——每天100萬(wàn)Token的免費(fèi)額度，確實(shí)讓我忍不住驚呼：這也太良心了吧？

更關(guān)鍵的是，這不僅僅是免費(fèi)的問題，速度還飆到了驚人的2000+ token/s。用官方的話說，這是基于他們自家的Wafer Scale Engine芯片跑出來的極致性能。實(shí)際體驗(yàn)下來，真的有種"絲般順滑"的感覺。

今天就手把手教你怎么把這每天100萬(wàn)Token的羊毛薅到手，而且要薅得明明白白。

獲取API

                                                           地址在這里：cloud.cerebras.ai  復(fù)制到瀏覽器中

先說個(gè)門檻，在開始配置之前，有個(gè)必須提前說清楚的事兒：這個(gè)服務(wù)需要全程開啟"魔法"，如果你的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不支持，那后面的配置就可以跳過了。這點(diǎn)真的很重要，省得你折騰半天發(fā)現(xiàn)連不上。

1.登錄

使用谷歌或者github賬號(hào)登錄

2.填寫基本資料

姓名隨便填，

3.選擇套餐

選擇free，每天1M的TOKEN數(shù)

4.獲取API

點(diǎn)擊 COPY API KEY 按鈕，復(fù)制api，到

使用記錄

場(chǎng)景一：打造你的專屬AI助手

如果你平時(shí)喜歡用Cherry Studio這類第三方AI客戶端，那這個(gè)配置絕對(duì)不能錯(cuò)過。

第一步：添加提供商

在Cherry Studio的設(shè)置里，選擇"添加"，

依次點(diǎn)擊，設(shè)置、模型服務(wù)、搜索cerebras，填寫api密鑰

如圖

第二步：測(cè)試API信息

實(shí)測(cè) GPT OSS 120b 可用

其他的

多個(gè)密鑰

GLM4.6報(bào)錯(cuò)了。

第三步：新建聊天窗口對(duì)話

使用 Cherry Studio 新建一個(gè)對(duì)話窗口

第四步：添加模型

在模型管理里，你可以選擇Qwen3的各個(gè)版本。我推薦先從235B這個(gè)大碗的開始用，體驗(yàn)感拉滿。

配置完成后，在主界面上方就能切換模型了。這時(shí)候你就有了一個(gè)免費(fèi)、高速、強(qiáng)大的AI助手，寫文案、查資料、做分析，隨便你怎么造。

場(chǎng)景二：翻譯自由的終極方案

作為一個(gè)技術(shù)人，每天看的文檔、教程、論文90%都是英文的。沉浸式翻譯這個(gè)插件很多人都用，但免費(fèi)額度真的很有限。

現(xiàn)在好了，把大模型接到沉浸式翻譯上，每天100萬(wàn)Token的額度，足夠你翻譯成噸的資料了。

配置方法：

1. 1. 進(jìn)入沉浸式翻譯的設(shè)置頁(yè)面

2. 2. 翻譯服務(wù) -> 添加自定義翻譯服務(wù)

3. 3. 填寫以下信息：

   • ? API接口地址： https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions

   • ? API Key：和上面一樣

   • ? 模型名稱：勾選"自定義模型名稱"，填入 llama3.1-8b

點(diǎn)一下測(cè)試服務(wù)，看到綠色的OK就說明配置成功了。我試了翻幾篇技術(shù)文檔，質(zhì)量和速度都沒得挑，比之前用的免費(fèi)翻譯服務(wù)強(qiáng)太多了。

場(chǎng)景三：代碼開發(fā)神器

這個(gè)真的是官方都推薦的用法，而且體驗(yàn)完之后我只能說：真香。

準(zhǔn)備工作：

先安裝cline.bot這個(gè)VSCode插件（官網(wǎng)：https://cline.bot/），這是一個(gè)基于AI的代碼助手，功能相當(dāng)強(qiáng)大。

配置步驟：

1. 1. 在VSCode里打開Cline的配置面板

2. 2. API Provider選擇"Cerebras"

3. 3. 填入你的API Key

4. 4. 模型選擇gpt-oss-120b

先隨便問幾個(gè)問題

配置完成后，你就可以享受極速Coding的快感了。代碼補(bǔ)全、bug修復(fù)、功能實(shí)現(xiàn)，Cline都能幫你搞定。而且因?yàn)镃erebras的推理速度極快，整個(gè)交互過程幾乎沒有延遲，那種體驗(yàn)真的讓人上癮。

我的真實(shí)使用感受

配置完這幾個(gè)場(chǎng)景后，我用了整整一周時(shí)間。說幾個(gè)最直觀的感受：

1. 1. 速度真的太快了 ：以前用其他API的時(shí)候，經(jīng)常要等個(gè)幾秒鐘才能看到回復(fù)，現(xiàn)在幾乎是你剛發(fā)出去請(qǐng)求，結(jié)果就回來了。2000+ token/s不是吹的。

2. 2. 穩(wěn)定性不錯(cuò) ：一周用下來，除了偶爾需要刷新一下token，基本沒遇到過服務(wù)中斷的情況。這對(duì)于免費(fèi)服務(wù)來說很難得。

3. 3. 功能足夠用 ：不管是日常聊天、翻譯文檔還是寫代碼，Qwen3的表現(xiàn)都很穩(wěn)定。雖然不是最強(qiáng)的模型，但作為日常生產(chǎn)力工具完全夠格。

如果你還在糾結(jié)要不要花時(shí)間去配置，我的建議是：趕緊去薅！

原因很簡(jiǎn)單：

• ? 免費(fèi)額度真的夠大（每天100萬(wàn)Token）

• ? 配置一次，三個(gè)場(chǎng)景都能用

• ? 就算以后不續(xù)費(fèi)，先把這波羊毛薅到手也不虧

唯一需要提醒的是，免費(fèi)服務(wù)嘛，別指望能一直持續(xù)。所以趁著現(xiàn)在還在放水，趕緊把能用的場(chǎng)景都配置上，能多用一天是一天。

好了，配置指南就說到這。如果你在配置過程中遇到什么問題，或者想了解更多使用技巧，歡迎在評(píng)論區(qū)交流。畢竟，薅羊毛這種事，大家一起薅才有意思不是？