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每天免费 100 万 Token，这个羊毛不薅等于亏了一个亿
说实话，最近 AI 圈子里的羊毛越来越少，但最近这个 Cerebras 放出来的大招——每天 100 万 Token 的免费额度，确实让我忍不住惊呼：这也太良心了吧？
更关键的是，这不仅仅是免费的问题，速度还飙到了惊人的 2000+ token/s。用官方的话说，这是基于他们自家的 Wafer Scale Engine 芯片跑出来的极致性能。实际体验下来，真的有种 ” 丝般顺滑 ” 的感觉。
今天就手把手教你怎么把这每天 100 万 Token 的羊毛薅到手，而且要薅得明明白白。
获取 API
地址在这里：cloud.cerebras.ai 复制到浏览器中 先说个门槛，在开始配置之前，有个必须提前说清楚的事儿：这个服务需要全程开启 ” 魔法 ”，如果你的网络环境不支持，那后面的配置就可以跳过了。这点真的很重要，省得你折腾半天发现连不上。
1. 登录
使用谷歌或者 github 账号登录
2. 填写基本资料
姓名随便填，
3. 选择套餐
选择 free，每天 1M 的 TOKEN 数
4. 获取 API
点击 COPY API KEY 按钮，复制 api，到
使用记录
场景一：打造你的专属 AI 助手
如果你平时喜欢用 Cherry Studio 这类第三方 AI 客户端，那这个配置绝对不能错过。
第一步：添加提供商
在 Cherry Studio 的设置里，选择 ” 添加 ”，
依次点击，设置、模型服务、搜索 cerebras，填写 api 密钥
如图
第二步：测试 API 信息
实测 GPT OSS 120b 可用
其他的
多个密钥
GLM4.6 报错了。
第三步：新建聊天窗口对话
使用 Cherry Studio 新建一个对话窗口
第四步：添加模型
在模型管理里，你可以选择 Qwen3 的各个版本。我推荐先从 235B 这个大碗的开始用，体验感拉满。
配置完成后，在主界面上方就能切换模型了。这时候你就有了一个免费、高速、强大的 AI 助手，写文案、查资料、做分析，随便你怎么造。
场景二：翻译自由的终极方案
作为一个技术人，每天看的文档、教程、论文 90% 都是英文的。沉浸式翻译这个插件很多人都用，但免费额度真的很有限。
现在好了，把大模型接到沉浸式翻译上，每天 100 万 Token 的额度，足够你翻译成吨的资料了。
配置方法：
- 1. 进入沉浸式翻译的设置页面
- 2. 翻译服务 -> 添加自定义翻译服务
- 3. 填写以下信息：
- • API 接口地址：
https://api.cerebras.ai/v1/chat/completions - • API Key：和上面一样
- • 模型名称：勾选 ” 自定义模型名称 ”，填入
llama3.1-8b
- • API 接口地址：
点一下测试服务，看到绿色的 OK 就说明配置成功了。我试了翻几篇技术文档，质量和速度都没得挑，比之前用的免费翻译服务强太多了。
场景三：代码开发神器
这个真的是官方都推荐的用法，而且体验完之后我只能说：真香。
准备工作：
先安装 cline.bot 这个 VSCode 插件（官网：https://cline.bot/），这是一个基于 AI 的代码助手，功能相当强大。
配置步骤：
- 1. 在 VSCode 里打开 Cline 的配置面板
- 2. API Provider 选择 ”Cerebras”
- 3. 填入你的 API Key
- 4. 模型选择 gpt-oss-120b
先随便问几个问题
配置完成后，你就可以享受极速 Coding 的快感了。代码补全、bug 修复、功能实现，Cline 都能帮你搞定。而且因为 Cerebras 的推理速度极快，整个交互过程几乎没有延迟，那种体验真的让人上瘾。
我的真实使用感受
配置完这几个场景后，我用了整整一周时间。说几个最直观的感受：
- 1. 速度真的太快了 ：以前用其他 API 的时候，经常要等个几秒钟才能看到回复，现在几乎是你刚发出去请求，结果就回来了。2000+ token/ s 不是吹的。
- 2. 稳定性不错 ：一周用下来，除了偶尔需要刷新一下 token，基本没遇到过服务中断的情况。这对于免费服务来说很难得。
- 3. 功能足够用 ：不管是日常聊天、翻译文档还是写代码，Qwen3 的表现都很稳定。虽然不是最强的模型，但作为日常生产力工具完全够格。
给个实用建议
如果你还在纠结要不要花时间去配置，我的建议是： 赶紧去薅！
原因很简单：
- • 免费额度真的够大（每天 100 万 Token）
- • 配置一次，三个场景都能用
- • 就算以后不续费，先把这波羊毛薅到手也不亏
唯一需要提醒的是，免费服务嘛，别指望能一直持续。所以趁着现在还在放水，赶紧把能用的场景都配置上，能多用一天是一天。
好了，配置指南就说到这。如果你在配置过程中遇到什么问题，或者想了解更多使用技巧，欢迎在评论区交流。毕竟，薅羊毛这种事，大家一起薅才有意思不是？
