SambaNova
SambaNova Cloud 在自研 RDU 晶片上執行七個模型：Llama 3.3 70B、DeepSeek V3.1 和 V3.2、MiniMax M2.7 和 M3、Gemma 4 31B 和 GPT-OSS 120B。回應很快；免費上限很緊 —— 每分鐘 20 次、每天 20 次、每天 20 萬 token。
SambaNova Cloud 在自研 RDU 晶片上執行七個模型：Llama 3.3 70B、DeepSeek V3.1 和 V3.2、MiniMax M2.7 和 M3、Gemma 4 31B 和 GPT-OSS 120B。回應很快；免費上限很緊 —— 每分鐘 20 次、每天 20 次、每天 20 萬 token。
只要電子郵件，不要卡。MiniMax M3 把視窗帶到 1M。R1 已於 2026 年 4 月離開目錄。OpenAI 相容。想在自研晶片上跑這些權重就用它；要跑量就別。
- 免費模型
- 7
- 最大上下文
- 1M
- 免費額度
- 每天 20 次請求
- 註冊要求
- 只要電子郵件，不要卡
端點
基底網址
https://api.sambanova.ai/v1環境變數
SAMBANOVA_API_KEY速率限制
20 requests/minute, 20 requests/day, 200K tokens/day- OpenAI 相容
- 文字
- 影像
- 推理
程式碼範例
npm install openaiimport OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.sambanova.ai/v1',
apiKey: process.env.SAMBANOVA_API_KEY
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'DeepSeek-V3.1',
messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})
console.log(response.choices[0].message.content)pip install openaiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.sambanova.ai/v1",
api_key=os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="DeepSeek-V3.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)
print(response.choices[0].message.content)curl https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $SAMBANOVA_API_KEY" \
-d '{
"model": "DeepSeek-V3.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
}'你能免費使用的模型7
- Llama 3.3 70B
Meta-Llama-3.3-70B-Instruct - DeepSeek V3.1
DeepSeek-V3.1 - DeepSeek V3.2
DeepSeek-V3.2 - MiniMax M2.7
MiniMax-M2.7 - MiniMax M3
MiniMax-M3 - Gemma 4 31B
Gemma-4-31B - GPT-OSS 120B
gpt-oss-120b
