Agnes AI 免費 API 實測：文字、圖片、影片模型申請與 OpenAI 相容設定

作者：亞瑟 6月 13, 2026

前一陣子我整理過一篇文章，分享 想玩 AI Agent 自動化卻怕太花錢？9 個免費與高 CP 值雲端 API 來源一次整理。

那篇文章的出發點很簡單。現在很多 AI 工具都可以串接自己的 API，不管是 AI Agent、自動化流程、語音輸入、coding agent，還是各種 vibe coding 工具，只要你開始認真測，很快就會發現 token 消耗比想像中快。

如果每一個測試都接最貴的模型，當然可以跑，但心裡會有壓力。尤其很多時候，我們只是要測流程能不能通、工具能不能接、prompt 方向對不對，還不到需要用最頂規模型的程度。

所以我一直覺得，手上多準備幾個免費或高 CP 值的 API 來源很重要。

這次看到 Agnes AI 從 2026 年 6 月 1 日開始，將旗下文本、圖片、影音三類模型 API token 改成免費，就覺得這個服務很值得另外寫一篇來介紹。

Agnes AI 官網在這裡：https://agnes-ai.com/

官方 API 文件在這裡：https://agnes-ai.com/doc

我自己實際申請 API Key，也用 OpenLess Unbound 做了基本串接測試。整體感覺是：它目前有請求頻率限制，但沒有看到免費試用到期或 token 額度用完就停的限制。實測起來，回應速度比我之前用 NVIDIA 免費 API 時快不少，回答品質也相當不錯。

如果你跟我一樣，平常會把不同 API 拿來接各種工具測試，那 Agnes AI 這個免費 API 可以先申請起來。

Agnes AI 是誰？為什麼突然提供免費 API？

Agnes AI 是一家新加坡 AI 模型公司，母公司是 Sapiens AI。官方網站把自己的定位寫成 AI Gateway、Free AI API platform，以及 AI application ecosystem。

Agnes AI 想把模型 API 變成開發者比較容易上手的入口。開發者、創作者、創業團隊或企業，可以透過它把文字、圖片、影片、多模態能力接進自己的產品或工具。

它現在選擇先把核心模型 API 免費開放，也很明顯是在降低試用門檻，讓更多人願意把 Agnes AI 放進自己的工具鏈裡測試。

根據公開報導，Agnes AI 從 2026 年 6 月 1 日起，將文本、圖片、影音三類模型的 API token 全部免費。先前文字模型價格曾是每百萬 token 0.15 美元，現在核心模型改成免費使用。

官方 FAQ 也寫得很大方：core AI models are free to use indefinitely。也就是核心 AI 模型可以長期免費使用，目前不是限時幾天的免費試用。

當然，這裡還是要講清楚一點。

免費策略未來會不會調整，這件事還是要持續觀察。畢竟 AI 模型推論是有成本的，沒有任何服務可以無限免費又完全不控管流量。

但就目前官方文件與公開資訊來看，Agnes AI 現在給人的訊號很明確：它想先降低使用門檻，讓更多開發者願意試用，並透過真實使用場景累積模型優化與市場位置。

對一般使用者來說，這就很有吸引力了。

它支援哪些能力？文字、圖片理解、圖片生成與影片生成都有

我一開始看到「免費 API」時，原本以為可能只是純文字聊天提問模型免費。

但看完官方文件後，Agnes AI 的免費範圍比我原本想像中更完整。官方 Overview 與 FAQ 都有提到 text、image、video、multimodal generation and understanding capabilities。

簡單講，目前官方文件中可以看到這幾種能力：

文字與聊天提問模型
圖片生成與圖片編輯模型
影片生成模型

其中 agnes-2.0-flash 是主要的文字模型。它支援一般聊天提問、多輪對話、streaming output、tool calling、agent workflows、coding tasks，也支援圖片 URL 輸入，所以也可以做圖片理解。

如果你只是把它接到一般聊天提問工具，它看起來會像是一個 OpenAI-compatible chat model。但從文件能力來看，它本身也有文字加圖片理解的多模態能力。

圖片生成則走 /images/generations 端點。影片生成走 /videos，而且是非同步任務流程，先送出影片生成任務，再用 video_id 查詢結果。

這一點很重要，因為它代表 Agnes AI 可以拿來做聊天提問，也可以把文字、圖片、影片生成分別接到不同工具裡使用。

目前主要可以選哪些模型？

我整理官方文件後，目前比較值得注意的模型有這幾個。

agnes-2.0-flash：最適合先測的聊天提問與 Agent 模型

agnes-2.0-flash 應該是一般使用者最先會用到的模型。

它的用途包含：

一般對話
多輪對話
AI Agent workflow
tool calling
coding tasks
reasoning
streaming output
圖片理解

官方文件標示它有 256K context，max output 是 65.5K。這個規格對日常測試、自動化流程、長內容整理來說都算寬裕。

官方也提到 Agnes 2.0 Flash 在 Claw-Eval General Leaderboard 排名第 9，Pass^3 是 60.9%，平均得分 77.1。這類榜單我通常會把它當成參考，不會只看排名就決定好不好用。

實際用下來，我比較在意的是反應速度與回答穩定度。以我這次拿來接 OpenLess Unbound 測語音輸入的感覺，速度確實比我之前測 NVIDIA 免費模型時順很多，回答品質也不是那種很勉強的「能用而已」。

agnes-image-2.1-flash：圖片生成與圖片編輯

agnes-image-2.1-flash 是圖片模型，支援文字生圖、圖生圖與圖片編輯。

官方文件也提到，它可以回傳 URL output 或 Base64 output。這一點對開發者比較方便，因為不同工具對圖片輸出的處理方式不一樣。有些工具喜歡直接拿圖片 URL，有些流程會希望拿 Base64 再自行存檔。

如果你平常會做部落格配圖、社群圖、產品示意圖，這類免費圖片 API 就很值得另外測。

agnes-video-v2.0：影片生成模型

agnes-video-v2.0 是影片生成模型，支援文字轉影片、圖片轉影片、多圖影片、keyframe animation。

它的 API 呼叫方式和對話模型不太一樣。對話模型通常是送出 request 後等回應；影片生成比較耗時，所以採非同步任務流程。

基本概念是：

先 POST 到 /videos 建立影片任務。
取得 video_id。
再用 video_id 查詢影片生成結果。

官方文件中也可以調整 num_frames 與 frame_rate，用來影響影片秒數與流暢度。

我這篇主要還是介紹 API 服務與文字模型實測，影片模型我還沒有放進 OpenLess Unbound 測，因為 OpenLess Unbound 主要是語音輸入與聊天提問模型的使用場景。影片模型比較適合另外用 API script 或支援影片端點的工具來測。

至於 agnes-1.5-flash、agnes-image-2.0-flash 這類舊版模型，官方文件裡仍然看得到。這篇就不逐一展開了。實際要測時，我會先從最新版的 agnes-2.0-flash、agnes-image-2.1-flash、agnes-video-v2.0 開始。

免費限制怎麼看？和 NVIDIA 免費 API 一樣要注意 RPM

看免費 API 時，我最在意的通常是限制在哪裡。

Agnes AI 官方 FAQ 說，免費使用者主要受 RPM 限制。RPM 是 requests per minute，也就是每分鐘請求次數。

公開報導提到，Agnes AI 免費後仍有 QPS 與 RPM 限制，目前每分鐘約 20 次 request。QPS 是每秒查詢請求數，RPM 是每分鐘請求次數。

這個限制其實合理。因為免費 API 如果完全不限制流量，很容易被大量併發或自動化腳本打爆。

可以拿 NVIDIA 免費 API 來對照。

NVIDIA NIM API 一直是很不錯的免費模型來源，但近期 NVIDIA Developer Forum 上有不少使用者提到免費層大約是 40 RPM，很多人在做 agentic workflow 或 coding agent 時，很容易碰到 429 rate limit。

我自己的經驗也差不多。單純聊天提問可能還好，但只要工具背後會自動拆任務、重試、驗證，request 數量就會變多。這時候 40 RPM 看起來不少，實際測起來很快就碰到限制。

Agnes AI 目前同樣有 QPS / RPM 限制。差別在於，我目前沒有看到免費試用到期，也沒有看到總 token 額度用完就停止的限制。再加上這次實測時，Agnes 的回應速度比 NVIDIA 模型快很多，所以拿來做日常測試、語音輸入整理、簡單 AI Agent 流程，很有吸引力。

API Key 申請方式

Agnes AI 的 API Key 申請流程不複雜。這篇我會搭配自己實際申請的畫面截圖來說明，你可以對照操作。

大致流程如下：

打開 Agnes AI 官網：https://agnes-ai.com/
註冊或登入帳號。
點選首頁畫面中的「免費 API」圖示，或從上方選單選「API 平台」。
進入 API 平台設定頁面後，點選「API 金鑰」。
建立新的密鑰。
複製 API Key，放到你自己的工具設定裡。

這邊有幾點小提醒。

第一，API Key 不要貼到公開文章、截圖、GitHub repo 或任何會被別人看到的地方。

第二，多數工具只需要填 key 本身，不需要自己加 Bearer。只有在你自己寫 curl 或程式呼叫時，才會在 Authorization header 裡寫成 Bearer YOUR_API_KEY。

第三，如果不小心外洩，應該立刻回到控制台刪除舊 key，再重新產生新的 key。

申請 API Key 後，可以拿來接哪些工具？

如果你平常沒有在玩 API，可能會覺得「申請 API Key 之後到底要做什麼？」

我自己的使用情境，主要會放在可以自訂模型供應商的工具裡。

例如我之前寫過 從零開始部署龍蝦 OpenClaw，裡面就提到 OpenClaw 可以搭配多供應商入口。這類工具很適合拿 Agnes AI 當成另一個文字模型 provider，日常測試時就不用每次都打到同一個模型來源。

如果你有在做 AI Agent 自動化，例如文件整理、資料查詢、程式輔助、PubMed 文獻工作流這類任務，免費 API 的好處會更明顯。因為 agent 常常會連續呼叫模型，光是拆任務、判斷下一步、整理輸出，就可能消耗不少 request。

另外，語音輸入後的文字整理也很適合。這次用來測試的 OpenLess Unbound 可以自訂 OpenAI-compatible provider，所以我可以把即時語音轉成文字後，交給 agnes-2.0-flash 做整理、改寫、摘要或回覆。這個情境走的是一般文字模型串接，和 Agnes API 目前的 OpenAI 相容配置比較對得上。

再延伸一點，我之前也寫過 用 Codex GPT-5.5 與第三方 LLM 打通 Claude in Office：Gateway Adapter 實作筆記。那類把第三方 LLM 包成可用入口的做法，也很適合拿來理解 Agnes API 的價值。只要工具或 workflow 支援 OpenAI-compatible API，通常就可以用同樣概念來接。

如果你是用自己寫的小工具、n8n、Dify、Flowise、或任何支援 OpenAI-compatible API 的工作流平台，要填的通常就是 Base URL、API Key、model name。這也是 Agnes AI 這種相容 OpenAI 格式的 API 最方便的地方。

OpenAI 相容配置方式：用 OpenLess Unbound 驗證可用

Agnes AI API 的 Base URL 是：

https://apihub.agnes-ai.com/v1

如果你的工具支援 OpenAI-compatible provider 或 Custom OpenAI provider，通常就可以用這個方向去設定。

以聊天提問模型來說，基本設定可以抓這些欄位：

Provider type：OpenAI-compatible / Custom OpenAI provider
Base URL：https://apihub.agnes-ai.com/v1
API Key：Agnes 控制台建立的 API Key
Chat model / Model name：agnes-2.0-flash

官方文件提供的文字模型呼叫方式，大致像這樣：

curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.0-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

如果你要呼叫圖片生成，端點是：

https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations

常用模型可以先看：

agnes-image-2.1-flash

如果你要呼叫影片生成，官方文件是用：

POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos

送出任務後，再透過 video_id 查詢生成結果。

我這次實測是拿 OpenLess Unbound 來接 agnes-2.0-flash，主要測的是即時語音轉入到聊天提問模型的流程。

OpenLess Unbound 本身的優點，是可以自訂 OpenAI-compatible provider。這對喜歡測各種 API 的人很方便。你不用等工具官方內建支援 Agnes AI，只要它的 OpenAI 相容格式能對上，就可以自己填 Base URL、API Key、model name 來測。

這次測起來，Agnes API 可以正常接上，語音輸入後也能順利丟給 agnes-2.0-flash 回答。速度比我原本預期好，回應品質也有到我會願意繼續放在備用清單裡的程度。

這裡我沒有把圖片生成或影片生成放進 OpenLess Unbound 實測，原因很單純：OpenLess Unbound 這篇脈絡主要是即時語音輸入與聊天提問模型。圖片與影片模型雖然在 Agnes API 裡有提供，但比較適合用對應 endpoint 的工具或 script 另外測。

我會怎麼使用 Agnes AI？

如果你只是想找一個免費聊天提問模型，我會建議先把 agnes-2.0-flash 加進備用 provider。

它不一定要取代你原本最常用的模型，但很適合拿來做這些事：

測試新的 AI 工具能不能接 OpenAI-compatible API
測試語音輸入後的即時整理
測試簡單 Agent workflow
測試 coding agent 的基本流程
當成 NVIDIA、Groq、Google AI Studio、OpenRouter 之外的另一個備用 API

如果你常做圖片或短影音，也可以另外測 agnes-image-2.1-flash 和 agnes-video-v2.0。

圖片與影片 API 免費這件事很有吸引力，因為這兩類生成服務的成本通常比純文字更高。不過我會建議先用小量測試，看它的生成速度、品質穩定性、輸出格式，以及是否符合你自己的工作流程。

如果你是正式商業產品，我不會建議只因為免費就直接重度依賴。商業產品要看的東西比較多，包含穩定性、資安、資料保留政策、SLA、用量上限、未來計費規則，以及服務條款。

但如果你是個人測試、side project、vibe coding、自動化流程玩家，那 Agnes AI 目前真的很值得先申請。

結語：免費 API 的價值，是讓你更敢測

我一直覺得，免費 API 最大的價值，是降低測試壓力。

很多 AI 工具在剛開始設定時，其實都需要反覆試。Base URL 有沒有填對、model name 有沒有填對、streaming 能不能跑、工具會不會自動重試、prompt 有沒有生效，這些都要靠一次一次測出來。

如果每一次測試都在燒高價模型 token，心裡就會開始想：我是不是先不要測這麼多？

可是 AI Agent、自動化工具、即時語音輸入這些東西，很多時候就是要一直試，才會找到適合自己的流程。

所以 Agnes AI 目前這種核心模型免費、OpenAI 相容、又支援文字、圖片、影片與多模態能力的服務，我覺得很適合放進工具箱。

我的建議是：

先申請 API Key。
先接 agnes-2.0-flash 做聊天提問與語音工具測試。
如果你有配圖或短影音需求，再測圖片與影片 API。

對一般 AI 工具玩家來說，這種免費 API 來源真的可以先收起來。等你下一次想測新工具、新 workflow、新 agent 的時候，手上多一個可用的 provider，會輕鬆很多。

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