Groq 免費層藏了玄機：同樣免費，Llama 3.1 8B 一天 14,400 次，70B 只剩 1,000 次

Q: 免費版能商用嗎？額度重置時間呢？

Q1：免費 API 可以拿去做商業產品嗎？ 本站直讀官方資料，free_details 欄位 commercial_use 標示為 true，意即官方是允許商用的。也沒有 watermark（浮水印）限制。但這裡有個實際問題要想清楚：允許商用不代表免費額度夠商用。Groq Compound 每日 250 次，你如果拿去做一個公開產品，250 個使用者各呼叫一次就滿了，當天後面的使用者全部拿到 429。免費層商用可以，但只適合「極低流量、仍在驗證需求」的早期階段。 Q2：額度多久重置一次？ 本站查核記錄裡，官網目前沒有針對免費層的重置週期寫成白紙黑字的公告。從上限標示的方式（「每日」「每分鐘」）

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免費版：有
最低付費方案：US$0／月起
免費額度：免費層（Free Plan）不需綁卡，各模型有各自的每分鐘／每日上限（2026-08-09 …
最後查核：2026-10-14

文章最後更新：2026-10-13

實查Groq2026-10-14

一分鐘快查： Groq 的免費層（Free Plan）不需綁卡、註冊就給 API 金鑰，可以直接跑 Llama、GPT OSS 等開源模型。本站直讀官方文件（console.groq.com/docs/rate-limits，2026-08-09）查到的免費額度是：Llama 3.1 8B Instant 每日最多 14,400 次請求、每日 50 萬 token；Llama 3.3 70B Versatile 每日 1,000 次、每日 10 萬 token；GPT OSS 120B／20B 每日 1,000 次、每日 20 萬 token；Groq Compound 每日 250 次；Whisper Large V3 每日 2,000 次、每日 28,800 音訊秒。這些數字夠個人測試，但正式上線前必須先弄清楚你的情境，否則會在不對的模型上撞 429、白做工再重串。這篇查核日期：2026-10-09。

Groq API 免費這件事，坑不在「有沒有免費」，在於「哪個模型的額度夠你用到哪個階段」。問問貓把讀者最常問的 7 個問題逐一對比官方資料，順便把「選錯模型、上線前才撞牆」這個雷先幫你排掉。

免費層的額度到底怎麼算？不同模型差很大

先說 token 是什麼：token 可以理解成「文字碎片」，一句話大概幾十到幾百個 token，模型每讀一個字、每輸出一個字都在消耗 token。額度用完伺服器就回 HTTP 429，意思是「你今天的配給沒了，等明天再來」。

Groq 的免費層不是一個統一數字，而是每個模型各自有一套上限。本站直讀官方文件查到的數字如下：

Llama 3.1 8B Instant 每分鐘 30 次請求、每日 14,400 次。每分鐘 6,000 token、每日 50 萬 token。這是免費層裡額度最大的模型，50 萬 token 換算成概念——一本中篇小說大概不到 20 萬字，也就是說一天的免費額度，光是輸入量就相當可觀。個人做小專題、學生接作業用這個模型測試，一般不會在 token 數上撞牆。

Llama 3.3 70B Versatile 每分鐘 30 次、每日 1,000 次。每分鐘 12,000 token、每日 10 萬 token。每日次數上限從 14,400 掉到 1,000，這個落差很關鍵。如果你在跑的功能是「使用者每次點擊就觸發一次 API 呼叫」，1,000 次在小型 demo 上線後很快就消耗完。

GPT OSS 120B 與 20B 兩者都是每分鐘 30 次、每日 1,000 次。120B 每日 20 萬 token；20B 也是每日 20 萬 token。每分鐘 token 上限是 8,000。GPT OSS 20B 因為模型小、速度快，可以跑到約 1,000 TPS（每秒生成 token 數），free tier 內若不是高頻呼叫，個人測試撐得住。

Groq Compound 每分鐘 30 次、每日 250 次，每分鐘 7 萬 token。次數上限最緊，只有 250 次。這個模型定位偏「複合推理」，如果你想在免費層測 agentic 流程，一天只有 250 次呼叫，幾乎是做完一輪完整測試就沒了。

Whisper Large V3（語音轉文字） 每分鐘 20 次、每日 2,000 次，每小時 7,200 音訊秒、每日 28,800 音訊秒。28,800 音訊秒換算是 8 小時的音訊量，做播客逐字稿、會議摘要這類應用，免費額度在日常測試上很夠，但如果你要做的是持續錄音的即時轉寫服務，每分鐘 20 次請求這個上限比 token 數更快到頂。

有一個細節官網寫得算清楚：快取命中（cache hit）的 token 不計入上限。意思是如果你的 prompt 大量重複（例如 system prompt 很長但每次都一樣），那部分不扣你的免費額度，這對做 RAG 或固定範本呼叫的人是實質的省額度機制。

圖：groq.com 官方頁面，2026-10-13 擷取。

免費版能商用嗎？額度重置時間呢？

Q1：免費 API 可以拿去做商業產品嗎？

本站直讀官方資料，free_details 欄位 commercial_use 標示為 true，意即官方是允許商用的。也沒有 watermark（浮水印）限制。但這裡有個實際問題要想清楚：允許商用不代表免費額度夠商用。Groq Compound 每日 250 次，你如果拿去做一個公開產品，250 個使用者各呼叫一次就滿了，當天後面的使用者全部拿到 429。免費層商用可以，但只適合「極低流量、仍在驗證需求」的早期階段。

Q2：額度多久重置一次？

本站查核記錄裡，官網目前沒有針對免費層的重置週期寫成白紙黑字的公告。從上限標示的方式（「每日」「每分鐘」）來看，推測是按自然日或滾動視窗計算，但問問貓不做推測就當事實，這個細節建議你到 console.groq.com 主控台的 rate limit 頁面直接確認目前顯示的重置時間。

Q3：超出免費額度後，會自動扣款嗎？

Groq 是按用量計費（usage-based），不是月費制。免費層不需綁信用卡，所以超出額度不會自動扣款，就只是回傳 429，你的請求被拒絕。要升級到付費就需要另外綁卡並加值，才會開始按 token 計費。這跟那種「試用期到了直接扣月費」的訂閱制不同，不會不知不覺被扣錢。

Q4：付費後有月費嗎？還是真的只算用量？

Groq 的付費結構是純 usage-based，官方定價頁沒有月費方案，就是用多少付多少。Llama 3.1 8B Instant 的輸入是每百萬 token US$0.05、輸出 US$0.08；Llama 3.3 70B Versatile 的輸入是每百萬 token US$0.59、輸出 US$0.79；GPT OSS 20B 輸入 US$0.075、輸出 US$0.30；GPT OSS 120B 輸入 US$0.15、輸出 US$0.60。付費版跟免費版跑的是同一批 LPU 硬體，速度規格一致。

Q5：Batch API 是什麼，省多少？

Batch API 是「非同步批次處理」：你把一大包請求丟進去，不要求即時回應，系統排程處理完再通知你。官網說明 Batch API 可以省 50%，快取命中的輸入 token 也只收半價。如果你的應用情境不需要即時回應（例如批次生成商品描述、離線整理大量文件），Batch API 值得考慮進去，這是降成本最直接的官方機制。

Q6：用 Groq 能跑 GPT-4、Claude 嗎？

不能。Groq 只跑開源模型：Llama 系列、GPT OSS 系列（注意這是「開源版本」不是 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-5）、以及 Whisper 等。如果你的產品需要 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 這類封閉商業模型，Groq 給不了，要走 OpenAI 或 Anthropic 的 API，或是走 OpenRouter 之類的聚合商。這是很多人沒想清楚就接了 Groq API 然後卡住的最常見原因。

Q7：年繳可以退款嗎？

Groq 沒有年繳方案，是純用量計費，沒有「繳了一整年」的情境，自然也不存在年繳退款問題。但如果你加值了一筆錢（儲值型）卻不用了，這部分建議直接查 Groq 官網的 Terms of Service 或 Billing 條款，問問貓目前查核資料裡沒有儲值退款的具體條款，不替你猜測。

選錯模型，正式上線後成本結構差多少？

這是這篇最想幫你想清楚的問題。很多人用免費層做原型時，因為 70B 推理能力比較強，就習慣用 70B 測試，測通了再說。但如果你最後打算大量呼叫，這個選擇要付出的代價在付費版上會很明顯。

Llama 3.1 8B Instant 輸入是每百萬 token US$0.05、輸出 US$0.08。Llama 3.3 70B Versatile 輸入是每百萬 token US$0.59、輸出 US$0.79。官網上這兩個數字就在那裡，70B 的輸入單價比 8B 高出很多，輸出單價差距也相當大。

這代表什麼？如果你的應用是「使用者輸入短 query、模型輸出長文」的情境（例如文章生成、客服回覆），輸出 token 的量和單價都是你的成本主力。70B 的輸出單價是 8B 的將近 10 倍，這不是小差距，這是量一放大就很有感的結構差異。

所以建議動手串 API 前先問自己三個問題：

你的任務真的需要 70B 的推理能力，還是 8B 就能處理？很多情境（簡單分類、格式轉換、摘要短文）8B 就夠，不需要動 70B。

你的呼叫頻率會高還是低？低頻（每日幾十次、幾百次）在免費層就能測完，等到有流量再升級。高頻（每日上千次以上）要在規劃產品時就把付費 token 成本算進去。

你有沒有批次處理的空間？Batch API 省 50%，如果你的任務可以非即時處理，這是最省錢的正規路徑。

內建工具（如搜尋功能）是另外計費的，官網寫搜尋 US$5–8/千次、瀏覽網頁 US$1/千次、執行程式 US$0.18/小時，這些費用跟 token 費是分開的，容易被忽略，一定要記得把它們算進你的成本評估。

問問貓自製圖：Groq｜方案價格重點（數字取自問問貓查核資料，查核日 2026-10-09）

圖：問問貓依查核資料整理（查核日 2026-10-09）。

🔍 問問貓獨家實查

這次查核沒有發現官網首頁和方案細則頁之間的明顯衝突，但有幾件事是你自己點進官網不一定會注意到的。

第一件事：免費額度的數字，藏在文件頁而不在定價頁。

Groq 的主定價頁（groq.com/pricing）以付費模型的 token 單價為主，免費層的速率上限（rate limits）不在那裡，在另一個地址 console.groq.com/docs/rate-limits。很多人看完定價頁就說「看不懂免費版的額度」，是因為找錯頁面了。問問貓這次直讀官方文件（2026-08-09 直讀）才查到各模型的每分鐘／每日上限具體數字。如果你只看定價頁，你不會知道 Groq Compound 免費層每日只有 250 次呼叫，也不會知道 Llama 3.1 8B 的每日次數上限和 70B 差了將近 15 倍。

第二件事：免費層的速率重置時間，官網目前沒有標示。

本站查核記錄顯示，官方文件裡有「每日」「每分鐘」的上限標示，但沒有明確說明「每日是以 UTC 00:00 重置」還是「滾動 24 小時視窗」。這個差異對正式跑服務的人很重要：如果是 UTC 整點重置，台灣早上 8 點就是重置時刻；如果是滾動視窗，就看你第一次呼叫的時間。建議自己到主控台確認。問問貓不推測。

第三件事：GPT OSS 這個名字很容易讓人誤會。

官網上有 GPT OSS 120B 和 GPT OSS 20B，名字裡有 GPT，很多人第一眼以為是 OpenAI 的 GPT 系列。這是開源模型，不是 OpenAI 的商業模型。如果你的使用情境需要 GPT-4o 或 GPT-4.1 這類 OpenAI 原廠模型，Groq 無法提供，這點官網沒有做特別大的提示，容易踩雷。

第四件事：內建工具費用是分開計算的，定價頁放在不顯眼的位置。

官方說明搜尋功能 US$5–8/千次、瀏覽網頁 US$1/千次、執行程式 US$0.18/小時，這些費用跟 token 計費分開。如果你做的是 agentic 流程（讓模型自動呼叫搜尋、爬網頁、執行程式），成本不只是 token，還要加上這些工具費。這部分在定價頁沒有放在最顯眼的地方，問問貓直讀官網才把這幾個數字記下來，建議你自己點進去看最新版本。

第五件事：Groq Compound 的免費額度夠做什麼、不夠做什麼。

每日 250 次呼叫是 Groq Compound 免費層的上限，每分鐘 7 萬 token 的分鐘上限相對寬鬆，但次數卡住才是實際的瓶頸。官網說明 Groq Compound 定位是複合推理，適合 agentic 任務，但 agentic 任務的特點就是「一個使用者行為可能觸發多次 API 呼叫」。如果你的 agent 一個任務需要 5 次呼叫，250 次免費額度等於只能讓 50 個任務跑完一輪，連完整的本機壓力測試都很難做完。這是免費層最可能讓開發者卡住的地方，也是這次直讀官方文件之後最想提醒你的事。

第六件事：查核紀錄顯示，2026-09-12 至 2026-10-09 這段期間多次核實，各模型的 token 單價與速率上限均無更動。 也就是說這段時間 Groq 沒有調整定價，這是目前最新的查核結論。但 Groq 是成長中的平台，模型陣容和速率上限隨時可能更新，建議在正式上線前自己再去主控台確認一次。

☀️ 阿莫（AMO）精打細算派怎麼看

Groq 免費層的核心 CP 值在哪裡？在「不需要綁卡就能拿到高速 API 金鑰」這件事。市面上很多 API 服務的免費層要綁卡、要填資料，或是有 trial period 到期就斷掉的設計，Groq 的免費層沒有這些限制，Llama 3.1 8B Instant 每日 50 萬 token 的額度，對個人開發者做原型驗證來說，稱得上佛心。

但這個佛心有邊界。阿莫要說的是：免費好用，前提是你挑對模型。Groq Compound 每日 250 次、Llama 3.3 70B 每日 1,000 次，這兩個模型的免費額度不是給你跑正式服務的，是給你做功能確認的。如果你在免費層做完測試，發現產品需要 70B 的推理能力，再去付費，這個路徑是合理的。但如果你一開始就用 70B 做 MVP、上線後才發現 token 單價比 8B 高出一大截，那是決策順序錯了，不是 Groq 的問題。

什麼樣的人適合繼續待在免費層？學生做課程專題、個人兼職接案做小工具、接案工程師驗證一個概念是否可行，用 Llama 3.1 8B Instant 的免費額度幾乎都撐得住這個階段，不需要急著付費。

什麼樣的人應該直接規劃付費？小新創打算做有使用者的 SaaS 或 app、預計每日 API 呼叫量超過免費上限、或是需要 Groq Compound 做複合推理流程的，建議在產品規劃階段就把付費 token 成本納入，不要等到上線後才意識到免費額度不夠。Batch API 省 50% 這個機制是正式上線後最值得先確認能不能用的省錢路徑，如果你的任務可以非同步處理，這是官方給的最直接的成本控制工具。

整體來說，Groq 不是「提供免費無限用量」的平台，它的賣點是速度，免費層是讓你體驗這個速度、確認適不適合你的工具。精打細算的做法是：先在免費層用最小模型（8B）確認功能可行，確認後再評估是否需要升級模型，避免在開發階段就養成依賴大模型的習慣，然後上線後才發現成本結構不對。