OpenRouter 대안과 무료 모델: 한도·수수료·데이터로 고르는 법

2026년 9월 27일 기준 OpenRouter 무료 모델(:free로 끝나는 모델 ID)의 한도는 계정 전체에 분당 20회, 그리고 지금까지 충전한 크레딧이 $10 미만이면 하루 50회, $10 이상이면 하루 1,000회입니다. 계정을 하나 더 만들어도 한도는 늘지 않습니다. 충전할 때는 카드 결제 기준 5.5%(최소 $0.80)의 수수료가 붙고, 무료 모델의 프롬프트는 제공자에 따라 학습에 쓰일 수 있습니다.

그래서 "OpenRouter 대안"을 찾게 만드는 이유는 하나가 아니고, 이유마다 가야 할 곳이 다릅니다.

• 하루 50회가 모자란 경우: 가장 싼 해결책은 OpenRouter 안에 있습니다. $10을 한 번 충전하면(실제 결제 $10.80) 무료 모델 한도가 하루 1,000회로 올라갑니다. 카드 없이 버티려면 Requesty 무료 티어(하루 200회)나 Gemini·Groq 같은 제공자 직접 무료 티어를 더하는 방법이 있습니다.
• 충전 수수료가 아까운 경우: 토큰에 마크업을 붙이지 않는 Vercel AI Gateway, 자기 제공자 키를 그대로 쓰는 Cloudflare AI Gateway, 직접 띄우는 LiteLLM이 후보입니다. 수수료가 붙는 시점이 서로 다르니 아래 계산표로 비교해야 합니다.
• 무료 모델이 프롬프트를 학습에 쓰는 게 걸리는 경우: OpenRouter 설정에서 무료 모델의 학습 허용을 끄면 쓸 수 있는 무료 엔드포인트가 크게 줄어듭니다. 이 경우 데이터 정책이 명시된 제공자를 직접 호출하는 편이 낫습니다.
• 결제·지역·안정성 문제가 있는 경우: 제공자 직접 계정이나 유료 게이트웨이로 옮기는 문제이고, 무료 경로와는 별개입니다.
• 게이트웨이를 직접 운영하고 싶은 경우: LiteLLM(MIT 라이선스)이 표준 선택지이지만, 무료가 되는 것은 게이트웨이 비용이지 토큰이 아닙니다.

아래에서 OpenRouter 무료를 실제로 제한하는 규칙, 수수료 계산, 데이터의 행방을 먼저 정리한 뒤, 네 부류의 대안을 조건별로 비교하고 base URL과 모델 ID를 바꿔 첫 요청을 성공시키는 코드까지 다룹니다.

OpenRouter 무료 모델을 실제로 제한하는 규칙

OpenRouter 공식 문서(API Guides → Limits)에 적힌 무료 모델 규칙은 다음과 같습니다.

여기서 $10은 구독이 아니라 누적 충전액입니다. 한 번 채우면 그 뒤로는 무료 모델 한도가 1,000회로 유지됩니다. 반대로 말하면 "카드 없이" 쓰는 계정은 가입 시 주는 소액의 시험용 크레딧(금액은 공개되지 않았습니다)이 있어도 무료 모델은 하루 50회입니다.

무료 모델을 부르는 방법은 두 가지이고, 한도는 같지만 동작이 다릅니다.

• openrouter/free: 요청이 필요로 하는 기능(이미지 입력, 도구 호출, 구조화 출력)을 지원하는 무료 모델 중 하나를 무작위로 골라 보냅니다. 어떤 모델이 답했는지는 응답의 model 필드에 찍힙니다. 특정 모델을 고를 수 없고, 문서도 무료 모델은 "속도 제한이 더 낮을 수 있고, 일시적으로 사용 불가일 수 있으며, 피크 시간에 지연이 커질 수 있다"고 적어 두었습니다.
• 모델ID:free: 특정 무료 모델을 지정합니다. 2026년 9월 26일 기준 openai/gpt-oss-120b:free가 존재했고, 무료 모델 모음 페이지에는 NVIDIA Nemotron 3 Ultra(free), Poolside Laguna S 2.1(free) 같은 항목이 올라와 있습니다. 어떤 모델에 :free가 붙는지는 매주 바뀌므로 목록을 외우는 대신 https://openrouter.ai/collections/free-models에서 그때그때 확인하는 것이 맞습니다.

오늘 몇 번 남았는지는 키 정보 엔드포인트로 읽을 수 있습니다.

curl -s https://openrouter.ai/api/v1/key \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY"

응답의 data.free_model_daily_requests에 used, limit, remaining이 들어 있고, is_free_tier가 true이면 아직 크레딧을 산 적이 없는 계정입니다. 분당 한도는 이 응답에 나오지 않습니다. 자기 제공자 키를 연결한 BYOK 요청은 이 카운터에 잡히지 않습니다.

한도에 걸렸을 때 받는 오류는 두 종류로 갈립니다. 429는 요청 횟수 문제이고, OpenRouter 자체 한도일 수도, 뒤에 있는 제공자의 한도일 수도 있습니다. 402는 크레딧 문제입니다. 잔액이 음수이면 무료 모델 요청도 402가 나기 때문에, "무료 모델인데 결제 오류가 난다"는 상황은 대개 이 경우입니다.

수수료는 충전할 때 붙습니다: $10 충전의 실제 비용

OpenRouter는 모델 단가에 마크업을 붙이지 않고, 대신 크레딧을 살 때 수수료를 받습니다. 카드(Stripe) 결제는 5.5%에 최소 $0.80, 암호화폐(Coinbase) 결제는 5%입니다. 수수료 계산식은 다음과 같습니다.

• 카드 수수료 = max(충전액 × 5.5%, $0.80)
• $10 충전: $10 × 5.5% = $0.55이지만 최소 $0.80이 적용되어 $10.80 결제
• $100 충전: $100 × 5.5% = $5.50이 최소액보다 크므로 $105.50 결제

크레딧에는 조건이 더 붙습니다. 구매 후 1년이 지난 미사용 크레딧은 소멸될 수 있고, 환불은 결제 후 24시간 안에만 가능하며 그때도 플랫폼 수수료는 돌려주지 않습니다. 암호화폐 결제는 환불이 불가능합니다. 자기 제공자 키를 연결하는 BYOK는 종량제 계정에 월 $25,000(정가 기준) 한도까지 수수료가 없고, 그 이상은 같은 모델을 OpenRouter에서 썼을 때 비용의 5%를 크레딧에서 차감합니다.

"5.5% 수수료 절감"을 내세우는 대안들과 비교할 때는 수수료가 어느 시점에 붙는지를 같은 기준으로 놓아야 합니다.

표에서 보듯 OpenRouter의 수수료는 소액 충전에서 비율이 가장 높습니다($10 충전에 8%). 반대로 한 번에 크게 충전하면 5.5%로 수렴하고, 토큰마다 5%를 붙이는 Requesty와 차이가 크지 않습니다. 수수료만이 이유라면 큰 금액을 한 번에 충전하는 것도 선택지입니다. 다만 1년 후 소멸 조항이 있으므로 1년 안에 쓸 만큼만 충전해야 합니다.

무료 모델의 프롬프트는 어디로 가나

OpenRouter에서 모델을 서빙하는 것은 여러 제공자이고, 엔드포인트마다 로그 보존과 학습 사용 정책이 따로 붙어 있습니다. 계정 설정에는 "학습에 사용할 수 있는 제공자로 라우팅을 허용할지"를 정하는 스위치가 있는데, 유료 모델용과 무료 모델용이 분리되어 있습니다. 제공자의 정책을 확인할 수 없는 엔드포인트는 OpenRouter가 보수적으로 "데이터를 보존하고 학습에 쓴다"고 간주합니다.

무료 모델은 제공자가 데이터 수집을 대가로 무료로 내놓는 경우가 많습니다. 무료 모델 모음 페이지에는 예를 들어 "Laguna S 2.1을 무료로 사용하면 입력과 출력을 모델 학습과 개선에 사용할 수 있다"는 문구가 그대로 적혀 있습니다. 무료 모델의 학습 허용을 끄면 이런 엔드포인트가 라우팅 대상에서 빠지고, 사용자 보고에 따르면 "No endpoints found matching your data policy" 오류로 요청이 막히는 경우가 생깁니다. 즉 무료 모델과 학습 배제를 OpenRouter 안에서 동시에 얻기는 어렵습니다.

혼동하기 쉬운 점이 하나 있습니다. 이 스위치는 제공자의 학습 여부만 다루고, OpenRouter 자체가 프롬프트를 기록하는지는 별도 설정(기본 꺼짐, 켜면 1% 할인)입니다. 두 설정을 모두 봐야 데이터 경로가 닫힙니다.

제공자 직접 무료 티어도 정책이 갈립니다. Gemini API 무료 등급은 약관에 "콘텐츠가 제품 개선에 사용된다"고 적혀 있고 유료 등급은 학습에 쓰지 않습니다. Groq 무료 플랜은 서비스 계약에서 입력·출력을 서비스 제공 외 목적으로 쓰지 않는다고 명시합니다. Requesty는 EU 데이터 거주를 무료 티어에도 포함합니다. 소스 코드를 다루는 작업이라면 게이트웨이를 고르기 전에 LLM API 데이터 보존 vs ZDR: 소스 코드 배포를 막는 보안 게이트에서 검증 기준부터 정하는 것이 순서입니다.

대안은 네 부류: 어떤 트리거에 어느 부류가 맞는가

"OpenRouter 대안"이라는 이름으로 묶이는 서비스는 성격이 전혀 다른 네 부류입니다. 자기 트리거에 맞는 부류를 먼저 고르고, 그 안에서 서비스를 고르는 순서가 맞습니다.

수수료 있는 관리형 라우터: Requesty

OpenRouter와 가장 닮은 부류입니다. Requesty는 무료 티어에서 "모든 무료 모델"을 하루 200회까지, 카드 등록 없이 제공하고 라우팅·캐싱·폴백·EU 데이터 거주를 포함합니다. 유료는 제공자 비용에 5%를 더하는 종량제로 최소 사용액이 없고, 가격 페이지의 예시는 "OpenAI에서 100만 토큰당 $10인 모델이 Requesty에서는 $10.50"입니다. 자기 키 연결(BYOK)은 종량제에서 가능합니다. base URL은 https://router.requesty.ai/v1이고, 새 계정에는 시작용 무료 크레딧이 들어 있지만 금액은 공개되어 있지 않습니다. 어떤 모델이 "무료 모델"에 포함되는지는 콘솔에서 확인해야 합니다.

하루 50회가 200회로 늘어나는 것이 목적이라면 맞는 선택입니다. 수수료가 목적이라면 OpenRouter 대비 이득은 소액 충전 구간에서만 생기고, 대신 토큰마다 5%가 붙습니다.

마크업 없는 게이트웨이: Vercel AI Gateway와 Cloudflare AI Gateway

Vercel AI Gateway는 무료·유료 티어 모두 토큰에 마크업과 플랫폼 수수료를 붙이지 않습니다. 무료 티어는 "만료되는 체험판이 아닌 월 포함 크레딧"으로, 2026년 9월 8일자 가격 페이지 기준 월 $5가 포함됩니다. 다만 대상은 카탈로그 일부 모델(카탈로그의 Free Tier 필터로 확인)이고 모델별 속도 제한이 유료보다 낮습니다. 2025년 8월 정식 출시 발표 때의 "전 모델 대상"은 현행 조건과 다릅니다.

무료라고 해서 카드가 필요 없다는 뜻은 아닙니다. 403 customer_verification_required가 나오면 팀에 유효한 결제수단을 등록해야 무료 크레딧을 쓸 수 있다는 뜻입니다. 크레딧을 한 번 구매하면 유료 티어로 넘어가 월 무료 크레딧이 사라지고, 대신 게이트웨이의 속도 제한이 풀립니다(제공자 자체 한도는 남습니다). 자기 키 연결은 유료 티어에서만 가능하고, 자기 키 요청이 실패해 시스템 자격 증명으로 재시도되면 그 사용량은 크레딧에서 차감됩니다. 구매한 크레딧은 1년 후 만료됩니다. OpenAI 호환 엔드포인트는 https://ai-gateway.vercel.sh/v1이고 GET /v1/models, GET /v1/credits로 모델과 잔액을 읽을 수 있습니다.

Cloudflare AI Gateway는 게이트웨이 핵심 기능(분석, 캐싱, 속도 제한)이 무료이고 "Cloudflare 계정과 코드 한 줄"로 시작합니다. 모델 호출은 자기 제공자 키로 하거나, Cloudflare가 정산해 주는 Unified Billing을 쓰는데 후자에만 크레딧 구매액의 5% 수수료가 붙습니다. Workers Free 플랜에서는 보존 로그가 전체 게이트웨이 합산 100,000건까지입니다. OpenAI 호환 주소는 https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/{account_id}/{gateway_id}/compat이고, 모델 ID는 workers-ai/@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast처럼 제공자/모델 형식입니다. default 게이트웨이는 첫 요청 때 자동으로 만들어집니다. 문서는 이 compat 주소를 단일 모델 호출에는 더 이상 권장하지 않고(여러 제공자를 오가는 동적 라우트에는 여전히 필요) https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/v1/chat/completions 형식의 REST API를 안내하지만, compat 주소도 계속 동작합니다.

Cloudflare 경로에서 실제로 무료인 토큰은 Workers AI 무료 할당분입니다. Free·Paid Workers 플랜 모두 하루 10,000 Neurons가 무료이고 00:00 UTC에 초기화되며, 초과분은 Workers Paid에서 1,000 Neurons당 $0.011입니다. Neurons는 토큰이 아닌 Cloudflare 고유 단위이고, 일부 신형 모델은 유료 결제수단 등록을 요구합니다.

셀프호스트 프록시: LiteLLM

LiteLLM Proxy는 enterprise/ 디렉터리를 제외하고 MIT 라이선스이며, 여러 제공자를 OpenAI 형식 하나로 묶고 가상 키·사용자별 예산을 설정할 수 있는 게이트웨이입니다. 공식 도커 퀵스타트는 docker-compose.quickstart.yml과 LITELLM_MASTER_KEY를 요구하고, 기본 포트는 4000, 모델은 config.yaml의 model_list에 api_key: os.environ/... 형식으로 등록합니다.

여기서 무료가 되는 것은 게이트웨이 사용료뿐입니다. 제공자 키와 그 비용, 서버, 업데이트와 장애 대응은 모두 본인 몫입니다. Portkey도 오픈소스판을 셀프호스트하면 무료이고, 관리형 Developer 플랜은 월 1만 건 로그 기록까지 무료(로그 3일 보존, 초과 요청은 통과하되 기록되지 않음)이지만 자기 제공자 키를 전제로 하는 게이트웨이이지 무료 모델의 공급원이 아닙니다.

제공자 직접 무료 티어: 실제로 무료가 남아 있는 곳

무료 모델 자체가 필요하다면 라우터를 거치지 않고 제공자에 직접 가입하는 것이 한도도 정책도 명확합니다. 2026년 9월 27일 기준으로 상시 무료 등급을 공개 문서에 명시한 곳과 그렇지 않은 곳을 나누면 다음과 같습니다.

무료 API 목록에 아직 남아 있지만 현재는 맞지 않는 항목도 있습니다. GitHub Models는 2026년 7월 30일에 종료되었고, Cerebras는 상시 무료 등급 없이 카드 등록 후 $5 체험만 제공합니다. Anthropic과 OpenAI는 상시 무료 등급이 없습니다. DeepSeek은 공개 무료 등급이 없지만 deepseek-flash가 오프피크에 100만 토큰당 입력 $0.15·출력 $0.60으로 저렴해 "무료 다음 단계"로 자주 쓰입니다.

어느 제공자의 무료 키부터 만들지 조건별로 고르는 방법은 무료 AI API 추천: 조건별 첫 선택과 무료 한도 비교에, Gemini 무료 등급의 세부 한도와 확인 위치는 Gemini API 무료 사용 한도 2026: 무엇이 아직 무료인지, 실시간 한도는 어디서 보는지, key를 늘려도 quota가 늘지 않는 이유에 정리되어 있습니다.

base URL과 모델 ID를 바꿔 첫 요청 성공시키기

위 경로들은 모두 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하므로, OpenAI SDK에서 바꿀 것은 base_url, API 키, 모델 ID 세 가지입니다. 키는 코드에 적지 않고 환경 변수로 넣습니다.

import os
from openai import OpenAI

# 어느 경로를 쓸지 LLM_TARGET 환경 변수 하나로 고릅니다.
TARGETS = {
    "openrouter": ("https://openrouter.ai/api/v1", "OPENROUTER_API_KEY"),
    "vercel": ("https://ai-gateway.vercel.sh/v1", "AI_GATEWAY_API_KEY"),
    "requesty": ("https://router.requesty.ai/v1", "REQUESTY_API_KEY"),
    "cloudflare": (
        f"https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/{os.environ.get('CF_ACCOUNT_ID', '')}/default/compat",
        "CF_API_TOKEN",
    ),
    "litellm": ("http://0.0.0.0:4000", "LITELLM_MASTER_KEY"),
    "gemini": ("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/", "GEMINI_API_KEY"),
    "groq": ("https://api.groq.com/openai/v1", "GROQ_API_KEY"),
}

target = os.environ.get("LLM_TARGET", "openrouter")
base_url, key_name = TARGETS[target]
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=os.environ[key_name])

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["LLM_MODEL"],  # 경로마다 ID 형식이 다릅니다. 아래 표 참고
    messages=[{"role": "user", "content": "한 문장으로 자기소개를 해 주세요."}],
)
print(response.model)  # openrouter/free를 썼다면 실제로 응답한 모델이 여기에 찍힙니다
print(response.choices[0].message.content)

실행 예시는 LLM_TARGET=groq LLM_MODEL=openai/gpt-oss-120b python main.py처럼 환경 변수만 바꾸는 식입니다. 모델 ID 형식은 경로마다 다릅니다.

base_url에는 /v1이나 /v1beta/openai/ 같은 경로 접두사까지 넣어야 합니다. SDK는 그 뒤에 chat/completions만 붙이고 접두사를 채워 주지 않습니다. 코드의 base_url 인자와 OPENAI_BASE_URL 환경 변수가 겹칠 때 어느 쪽이 적용되는지는 OpenAI API base_url 변경: 적용 순서와 경로 맞추는 법에서 SDK 버전별로 확인할 수 있습니다. Claude Code에서 OpenRouter 경로를 잡는 방법과 첫 오류 처리는 Claude Code에서 OpenRouter와 DeepSeek 쓰기: 경로, 설정, 첫 오류 해결에 따로 정리되어 있습니다.

갈아탄 뒤 처음 만나는 오류와 뜻

• OpenRouter 429: 무료 모델의 분당 20회 또는 일일 카운터 소진, 아니면 뒤에 있는 제공자의 한도입니다. 먼저 GET /api/v1/key의 free_model_daily_requests.remaining을 읽어 일일 카운터인지 확인합니다. 0이면 UTC 자정까지 기다리거나 $10 충전으로 1,000회 한도로 올리는 것 외에는 방법이 없습니다. 계정을 더 만들어도 해결되지 않습니다.
• OpenRouter 402: 잔액이 음수입니다. 무료 모델도 막히므로 잔액을 0 위로 올려야 합니다. 여러 요청을 동시에 보내다가 나온 402는 실행 중인 유료 요청의 예상 비용을 잔액 대비로 잡아 두는 "in-flight 예산" 초과일 수 있고, 이때는 응답 metadata의 reason이 in_flight_budget_exhausted이면 Retry-After 뒤 재시도, weight_exceeds_budget이면 max_tokens를 낮추거나 충전해야 합니다.
• "No endpoints found matching your data policy": 계정 설정에서 학습 허용을 껐고, 요청한 모델의 엔드포인트가 모두 학습 허용 조건이라 라우팅할 곳이 없다는 뜻입니다. 무료 모델에서 자주 나옵니다. 설정을 되돌리거나 다른 모델·경로로 바꾸는 것 중 하나를 골라야 합니다.
• Vercel 403 customer_verification_required: 팀에 결제수단이 없어서 무료 크레딧을 쓸 수 없는 상태입니다. 카드 등록이 해결책이고, 카드를 등록해도 크레딧을 구매하지 않으면 무료 티어에 남습니다.
• Vercel 429: 무료 티어의 모델별 속도 제한입니다. 잠시 후 재시도하면 되고, 크레딧을 구매하면 게이트웨이 한도는 사라집니다.
• Groq 429: retry-after 헤더 값만큼 기다리면 됩니다. 한도는 조직 단위이므로 키를 늘려도 소용이 없습니다.
• Gemini 429: 한도는 프로젝트 단위이고 AI Studio에서만 남은 양을 볼 수 있습니다. 키를 늘려도 프로젝트 한도는 그대로입니다.

무료를 어디서 멈추고 유료로 넘어갈지

무료 경로의 실제 비용은 한도와 데이터 정책입니다. 다음 기준에 해당하면 무료를 더 쥐어짜기보다 유료로 넘어가는 편이 시간과 비용 모두 덜 듭니다.

1. 하루 50회를 넘기는데 특정 유료 모델은 필요 없는 경우: OpenRouter에 $10을 한 번 충전하는 것이 가장 저렴한 해결책입니다. 결제액 $10.80으로 무료 모델 한도가 하루 1,000회가 되고, 충전한 크레딧은 유료 모델에 그대로 쓸 수 있습니다. 1년 안에 쓸 수 있는 금액인지만 확인하면 됩니다.
2. 특정 유료 모델을 매일 쓰는 경우: 이때부터는 게이트웨이 수수료보다 모델 단가가 비용을 결정합니다. 등급별 단가 비교는 AI API 가격 비교: 5개사 등급별 요금과 가장 싼 모델에, 오프피크 할인이 큰 DeepSeek의 한국 시간 요금 계산은 DeepSeek API 피크 요금: 한국 시간과 현재 단가 계산에 있습니다.
3. 결제나 접속 안정성이 OpenRouter를 떠나는 이유인 경우: 이는 무료 모델 문제가 아니라 계정 문제이므로, 필요한 모델의 제공자 콘솔에 직접 가입하는 것이 첫 선택입니다. 여러 모델을 한 키로 쓰고 싶다면 유료 게이트웨이가 남는데, laozhang.ai는 OpenAI 호환 https://api.laozhang.ai/v1(Anthropic·Gemini 네이티브 형식도 지원)로 종량제 잔액을 쓰는 방식이고, 싱가포르 법인(YingTu Technology Pte. Ltd.)이 운영하며 가입과 서비스 제공은 허용 목록 심사를 거칩니다. 기본적으로 프롬프트·응답 내용을 저장하지 않는다고 명시하고 있고, 공개 페이지에는 가입 크레딧이나 할인 안내가 없습니다. 무료 경로가 아니므로 위 1·2번에 해당하지 않는다면 굳이 갈 이유가 없습니다.

지역 컴플라이언스가 결제를 끊는 사례도 있습니다. 2026년 5월부터 OpenRouter는 러시아에 연계된 계정의 결제 처리를 중단했고, 여름부터는 일부 사용자가 접속 거부를 보고했습니다. 한국 계정과는 무관하지만, "게이트웨이 하나에 결제와 접속을 모두 맡기면 정책 변경 한 번에 함께 끊긴다"는 점은 어느 지역에서나 같습니다. 제공자 직접 계정을 하나쯤 병행해 두는 이유입니다.

자주 묻는 질문

카드 없이 OpenRouter 무료 모델을 쓸 수 있나요?

가능합니다. 가입만 하면 무료 모델을 분당 20회, 하루 50회까지 쓸 수 있고, 가입 시 소액의 시험용 크레딧도 들어옵니다(금액은 공개되지 않았습니다). 하루 50회는 누적 충전액이 $10을 넘을 때까지 바뀌지 않습니다.

계정을 여러 개 만들면 하루 한도가 늘어나나요?

늘어나지 않습니다. OpenRouter는 "계정이나 API 키를 추가해도 속도 제한에 영향이 없다"고 문서에 명시했고, 무료 모델 용량을 전역으로 관리합니다. 대신 모델마다 한도가 다르니 여러 무료 모델에 나눠 보내는 것은 도움이 될 수 있습니다.

openrouter/free와 :free는 무엇이 다른가요?

openrouter/free는 요청 조건에 맞는 무료 모델 중 하나를 무작위로 고르는 라우터이고, 모델ID:free는 특정 무료 모델을 지정합니다. 한도는 같습니다. 결과의 일관성이 필요하면 :free를, 어느 모델이든 상관없고 일부 모델이 잠시 내려가도 괜찮다면 openrouter/free를 쓰면 됩니다. 응답의 model 필드로 어느 모델이 답했는지 확인할 수 있습니다.

OpenRouter에 $10 충전하는 것과 다른 게이트웨이로 옮기는 것 중 무엇이 싼가요?

하루 50~1,000회 사이의 무료 모델 사용이 목적이라면 $10 한 번(결제 $10.80)이 가장 싸고, 옮기는 비용도 없습니다. 유료 모델을 꾸준히 쓴다면 OpenRouter는 충전 시 5.5%(큰 금액일수록 이 비율에 가까워짐), Requesty는 토큰마다 5%, Vercel은 0%이므로 Vercel이 가장 저렴하지만 카드 등록이 전제입니다. 무료 모델을 학습 없이 쓰고 싶다면 어느 게이트웨이도 아니고 Groq처럼 정책이 명시된 제공자 직접 호출이 답입니다.

OpenRouter 무료 모델 목록은 어디서 확인하나요?

https://openrouter.ai/collections/free-models에서 확인합니다. 어떤 모델에 :free가 붙는지는 매주 바뀌기 때문에 다른 곳에 옮겨 적은 목록은 금방 틀어집니다. 무료 모델 카드에는 "무료로 사용하면 입력과 출력을 학습에 사용할 수 있다"는 문구가 붙어 있는 경우가 있으므로, 데이터가 걸리는 경우 그 문구도 같이 봐야 합니다.