Cloudflare Workers AI

Workers AI는 Cloudflare 엣지에서 추론을 실행하므로, Worker가 모델을 부르기 위해 지역 GPU 팜을 왕복할 필요가 없습니다. 무료 단위는 하루 10,000 뉴런이며 카탈로그 전체가 공유합니다. Llama 3.3 70B, GPT-OSS 120B, Qwen 3.8이 이 티어에 있습니다.

API 키 받기 공식 문서 ↗

가장 긴 무료 윈도우는 262K로 Qwen 3.8 27B의 것 — 여기엔 10M 모델이 없습니다. Kimi K2.6, GLM 5.x, DeepSeek V4는 Workers Paid 전용입니다. REST URL에는 본인의 {account_id}가 필요합니다. Worker 안에서는 AI 바인딩을 대신 쓰세요.

무료 모델: 40
최대 컨텍스트: 262K
무료 요금제: 일 10,000 뉴런
요구사항: 이메일만, 카드 불필요

엔드포인트

기본 URLhttps://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/v1

환경 변수CLOUDFLARE_API_TOKEN

속도 제한10K neurons per day (shared across models)

OpenAI 호환
텍스트
이미지
비디오
코드
추론

코드 예시

npm install openai

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/v1',
  apiKey: process.env.CLOUDFLARE_API_TOKEN
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: '@cf/openai/gpt-oss-120b',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})

console.log(response.choices[0].message.content)

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/v1",
    api_key=os.environ["CLOUDFLARE_API_TOKEN"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="@cf/openai/gpt-oss-120b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{account_id}/ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $CLOUDFLARE_API_TOKEN" \
  -d '{
    "model": "@cf/openai/gpt-oss-120b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
  }'

알아두면 좋은 점

베이스 URL의 {account_id}를 본인 계정 id로 바꾸세요.
Worker 안에서는 AI 바인딩을 쓰세요 — 네트워크 홉과 토큰을 생략합니다.
Kimi K2.6, GLM 5.2/5.3, DeepSeek V4는 Workers Paid 전용. 가장 긴 무료 윈도우는 Qwen 3.8 27B의 262K입니다.

무료로 받는 모델39

GPT-OSS 120B@cf/openai/gpt-oss-120b
GPT-OSS 20B@cf/openai/gpt-oss-20b
Qwen 3.8 27B@cf/qwen/qwen3.8-27b
Llama 3.3 70B@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast
Llama 4 Scout@cf/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct
Llama 3.1 8B Fast@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fast
Llama 3.1 8B FP8@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8
Llama 3.2 11B Vision@cf/meta/llama-3.2-11b-vision-instruct
Llama 3.2 1B@cf/meta/llama-3.2-1b-instruct
Llama 3.2 3B@cf/meta/llama-3.2-3b-instruct
Gemma 4 26B@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it
GLM 4.7 Flash@cf/zai-org/glm-4.7-flash
Granite 4.0 H Micro@cf/ibm/granite-4.0-h-micro
Nemotron 3 Super@cf/nvidia/nemotron-3-120b-a12b
Qwen 3 30B A3B@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
Qwen 2.5 Coder 32B@cf/qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct
QwQ 32B@cf/qwen/qwq-32b
Mistral Small 3.1@cf/mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct
DeepSeek R1 Distill 32B@cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b
Llama Guard 3 8B@cf/meta/llama-guard-3-8b
Whisper Large V3 Turbo@cf/openai/whisper-large-v3-turbo
BGE M3@cf/baai/bge-m3
BGE Base@cf/baai/bge-base-en-v1.5
EmbeddingGemma 300M@cf/google/embeddinggemma-300m
FLUX.1 Schnell@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell
Qwen 3 Embedding 0.6B@cf/qwen/qwen3-embedding-0.6b
Gemma 3 12B@cf/google/gemma-3-12b-it
Llama 3.1 8B@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct
Mistral 7B@cf/mistralai/mistral-7b-instruct-v0.2
LLaVA 1.5 7B@cf/llava-hf/llava-1.5-7b-hf
Whisper@cf/openai/whisper
Nova 3@cf/deepgram/nova-3
MeloTTS@cf/myshell-ai/melotts
Stable Diffusion XL@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
Resnet 50@cf/microsoft/resnet-50
BART Large CNN@cf/facebook/bart-large-cnn
DistilBERT SST 2@cf/huggingface/distilbert-sst-2-int8
SQLCoder 7B@cf/defog/sqlcoder-7b-2
Phi 2@cf/microsoft/phi-2