NVIDIA API Free — Console gratuito para 100+ modelos de IA

O que e

IA de ponta, sem gastar nada

A NVIDIA disponibiliza 100+ modelos de IA via API gratuita em build.nvidia.com. Este projeto e um console web completo para usar esses modelos sem complicacao.

🚀 100% OpenAI-compatible

Usa a biblioteca openai padrao (Python/JS). Troca base_url e api_key e pronto. Zero mudanca de codigo.

⚡ Arena Mode

Compare ate 8 modelos lado a lado com o mesmo prompt. Ve TTFT, tempo total e qualidade de cada resposta em tempo real.

🔒 Sem cartao de credito

Cria conta no NVIDIA Developer, gera a chave nvapi-... e sai usando. 40 requisicoes/minuto por modelo, sem cobranca.

Modelos disponiveis

8 modelos pre-configurados

O console vem com 8 modelos prontos para uso. A API da NVIDIA tem 100+ no total, e voce pode adicionar qualquer um ao registry.

Modelo	Provider	Tipo	Destaque
Llama 3.1 70B	Meta	LLM	Versatil, 128k context
Llama 3.1 405B	Meta	LLM	Maior Llama, qualidade top
DeepSeek R1	DeepSeek	LLM	Reasoning, 671B MoE
Qwen 3.5 397B	Qwen	LLM	MoE 17B ativo, poliglota
GLM-5.2	Z.ai	LLM	128k, resposta longa
Nemotron 120B	NVIDIA	LLM	1M context, tool use
Mixtral 8x22B	Mistral	LLM	MoE europeu, rapido
Llama 3.2 90B Vision	Meta	Vision	Analisa imagens + texto

Embeddings tambem disponiveis via endpoint /api/embeddings (modelo nvidia/nv-embedqa-e5-v5).

Como funciona

Da chave ao chat em 3 passos

A API e 100% compativel com OpenAI. O console e um frontend bonito que conecta nela via FastAPI (local) ou Vercel (producao).

Gera chave em build.nvidia.com→ Coloca no .env→ Roda o servidor→ Chat ou Arena

💬 Modo Chat

Conversa continua com um modelo selecionado. Streaming SSE mostra tokens em tempo real. Historico de mensagens mantido no frontend.

🏅 Modo Arena

Selecione 2-8 modelos, envie o mesmo prompt e compare as respostas lado a lado. TTFT e tempo total por modelo. Perfeito pra decidir qual modelo usar.

Pre-requisitos

O que voce precisa

Poucas dependencias. Tudo gratuito.

🔑 Chave NVIDIA

Crie conta gratuita e gere a chave API.

# Acesse:
https://build.nvidia.com/settings/api-keys
# Clique "Generate API Key"
# Salve a chave nvapi-...

🐍 Python 3.10+

Com pip para instalar dependencias.

python3 --version
pip install openai fastapi uvicorn python-dotenv

💻 Git + GitHub CLI

Para clonar o projeto e fazer deploy.

git clone https://github.com/inematds/nvidiaapifree
cd nvidiaapifree

Guia de uso · passo a passo

Do zero ao chat em 5 minutos

Siga os passos abaixo. No final voce tera o console rodando local com 8 modelos de IA gratuitos.

Gere sua chave gratuita

Acesse build.nvidia.com, crie conta (sem cartao) e gere a API key.

# 1. Abra no navegador:
https://build.nvidia.com/settings/api-keys

# 2. Clique "Generate API Key"
# 3. Copie a chave (formato: nvapi-XXXX...)
# A chave aparece UMA vez. Salve imediatamente.

Clone o projeto e configure

Clone o repo e crie o arquivo .env com sua chave.

git clone https://github.com/inematds/nvidiaapifree
cd nvidiaapifree
cp .env.example .env

# Edite o .env e cole sua chave:
echo "NVIDIA_API_KEY=nvapi-SUA_CHAVE_AQUI" > .env

Instale as dependencias

O projeto usa FastAPI + OpenAI SDK. Uma linha resolve.

pip install openai fastapi uvicorn python-dotenv

Teste a conexao

Rode o script de teste para confirmar que a chave funciona.

python3 test_api.py
# Saida esperada: "ok, funcionando"

Inicie o console

Suba o servidor FastAPI e abra o console no navegador.

python3 server.py
# Servidor rodando em http://localhost:8812

# Abra no navegador:
http://localhost:8812

Use o Chat ou Arena

No console, escolha o modelo e converse. Ou mude pra Arena e compare modelos.

# Chat: selecione um modelo no dropdown, digite e envie
# Arena: clique na aba "arena", selecione 2+ modelos, envie o mesmo prompt
# Os modelos respondem em paralelo com streaming em tempo real

Use via codigo (opcional)

A API tambem funciona diretamente no seu codigo Python/JS.

# Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    api_key="nvapi-SUA_CHAVE"
)

# Chat
r = client.chat.completions.create(
    model="meta/llama-3.1-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explique IA em 2 frases"}],
    temperature=0.7, max_tokens=512
)
print(r.choices[0].message.content)

# Embeddings
emb = client.embeddings.create(
    model="nvidia/nv-embedqa-e5-v5",
    input=["texto para vetorizar"],
    extra_body={"input_type": "query"}
)
print(f"Dimensao: {len(emb.data[0].embedding)}")

Deploy na Vercel

Publique seu console online

O projeto esta pronto para deploy na Vercel. Funciona no plano gratuito.

Importe o projeto na Vercel

Conecte seu repo GitHub a Vercel e importe.

# Na Vercel:
# 1. New Project > Import Git Repository
# 2. Selecione inematds/nvidiaapifree
# 3. Framework: Other

Configure as variaveis de ambiente

Adicione NVIDIA_API_KEY nas Environment Variables do projeto na Vercel.

# Em Project Settings > Environment Variables:
NVIDIA_API_KEY=nvapi-SUA_CHAVE_AQUI

# Opcional: chaves separadas por modelo
NVIDIA_API_KEY_LLAMA=nvapi-...
NVIDIA_API_KEY_DEEPSEEK=nvapi-...

Referencia rapida

Endpoints e limites

Tudo que voce precisa saber sobre a API NVIDIA NIM em uma tabela.

🔗 Endpoints

# Base URL
https://integrate.api.nvidia.com/v1

# Chat Completions
POST /v1/chat/completions

# Embeddings
POST /v1/embeddings

# Listar modelos
GET  /v1/models

📊 Limites do Free Tier

# Rate limit
40 RPM por modelo  # ampliavel a 200

# Custo
$0  # sem creditos, sem cobranca

# Cartao de credito
Nao requerido

# Expiracao da chave
Nao expira

100+ modelos de IA.
Custo zero.