Groq Cloudは無料で使える？実際にAPIを試してわかった無料枠と制限まとめ

AI APIは便利ですが、気になるのは料金です。

OpenAIやAnthropicは従量課金制。
テスト段階ではできるだけコストを抑えたいものです。

そこで試してみたのが「Groq Cloudの無料枠（Free Tier）」です。
https://groq.com/

今回は、実際にAPIを使ってみた経験をもとに、

無料枠の内容
どこまで実用的か
制限は厳しいのか

を整理します。

目次の前にさらっと結論！
１：APIなので低スペックPCでも使える。便利
２：テストでやってみるなら全然OK
３：０円で使えるので消費量みて従量のコストが体感できる。怖くない
４：OpenAI形式なので汎用性のあるAPIが覚えられる
５：使ってみるとgeminiよりも応答の速いGroqすごいと思う
６：whisperでも応答が速い。Groqすごい
７：Groqの従量課金は高くないのでGroq使い勝手いいかも
８：調子にのって使っていると制限で使えなくなる

テスト環境はCPUは１０世代のIntel＋メモリ16GBの５万くらいの中古ノート
アマゾンならこういうの＞https://amzn.to/3MTlDUd
ちゃんと動く。
PCではPowershellでURLアクセスとテキスト処理のみ。

もう少ししっかりテストするなら１０万以下のこういうので↓いいと思う。
GROQのAPI運用ならローカルのスペックはそんなにいらない。
メモリ16GBでいいと思う。

Groqは応答速度が非常に速い。でも、OpenAIのgpt-5-nanoはかなりコストが安い。
gpt-5-nanoでも十分ならOpenAIでいいのかも。nanoでも精度は良い。

https://developers.openai.com/api/docs/pricing
gpt-5-nano $0.05/1M-input $0.40/1M-Output
（↑1Mトークンでどこまでやれるの？の体感をGroqで試してみてもいいかも。）
（llama-3.3-70b-versatile、gpt-oss-120bで、GPT-4に足りないくらいの精度らしい）

Groq Cloudとは
無料枠（Free Tier）の内容
実際に使ってみた感想
注意点
無料枠は実用レベルか
まとめ

Groq Cloudとは

Groq Cloudは、高速推論に特化したAI APIサービスです。

対応モデルには以下のようなものがあります。

Llama系モデル
Whisper（音声文字起こし）
Vision対応モデル

特に特徴的なのは、推論速度の速さです。

体感としては、他のAPIよりもレスポンスが非常に速い印象があります。
開発時のストレスが少ないのは大きな利点です。

無料枠（Free Tier）の内容

2026年2月時点での無料枠の概要は以下の通りです。
多くはないですが試験するには十分と思います。

Groq Free Tier Limits
Model	RPM	RPD	TPM	TPD
allam-2-7b	30	7K	6K	500K
groq/compound	30	250	70K	No limit
groq/compound-mini	30	250	70K	No limit
llama-3.1-8b-instant	30	14.4K	6K	500K
llama-3.3-70b-versatile	30	1K	12K	100K
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct	30	1K	6K	500K
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct	30	1K	30K	500K
meta-llama/llama-guard-4-12b	30	14.4K	15K	500K
meta-llama/llama-prompt-guard-2-22m	30	14.4K	15K	500K
meta-llama/llama-prompt-guard-2-86m	30	14.4K	15K	500K
moonshotai/kimi-k2-instruct	60	1K	10K	300K
moonshotai/kimi-k2-instruct-0905	60	1K	10K	300K
openai/gpt-oss-120b	30	1K	8K	200K
openai/gpt-oss-20b	30	1K	8K	200K
openai/gpt-oss-safeguard-20b	30	1K	8K	200K
qwen/qwen3-32b	60	1K	6K	500K

Token Cost Comparison (1M tokens)
Model	Input (1M)	Output (1M)
OPENAI gpt-5-nano	$0.05	$0.40
Groq GPT OSS 120B 128k	$0.15	$0.60

Model Capabilities
Model	テキスト	画像	特長
allam-2-7b	○	×	軽量高速
groq/compound	○	×	複合推論
groq/compound-mini	○	×	軽量複合
llama-3.1-8b-instant	○	×	超高速
llama-3.3-70b-versatile	○	×	高精度
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct	○	○	視覚対応
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct	○	○	視覚高速
meta-llama/llama-guard-4-12b	○	×	安全判定
meta-llama/llama-prompt-guard-2-22m	○	×	入力検査
meta-llama/llama-prompt-guard-2-86m	○	×	高精検査
moonshotai/kimi-k2-instruct	○	×	長文強い
moonshotai/kimi-k2-instruct-0905	○	×	改良版
openai/gpt-oss-120b	○	×	大規模
openai/gpt-oss-20b	○	×	軽量版
openai/gpt-oss-safeguard-20b	○	×	安全特化
qwen/qwen3-32b	○	×	多言語

リクエスト制限

多くのモデルで 30リクエスト／分（RPM）

1日のリクエスト上限

モデルごとに異なります。

例：

llama-3.1-8b-instant → 約14,000回／日
llama-3.3-70b → 約1,000回／日

トークン制限

1分あたり 6,000〜70,000トークン（モデルによる）
1日あたり 100,000〜500,000トークン（モデルによる）

Whisper（音声API）

音声処理には時間ベースの制限があります。

例：

1時間あたり約120分の音声処理
1日あたり約8時間分

実際に使ってみた感想

テキスト処理

ブログ整形、OCR結果の整形、要約などは十分実用的です。
無料枠でも日常的なテスト用途には問題ありません。

Whisper文字起こし

2時間を超えるm4aファイルも、分割すれば対応可能です。
業務テスト用途としては十分な性能です。

注意点

商用利用する場合は必ず利用規約を確認すること
無料枠は予告なく変更される可能性があること
同時実行数には制限があること

無料枠は実用レベルか

結論としては、開発・検証用途なら十分実用レベルです。

特に以下の用途には向いています。

OCR後のテキスト整形
Whisper文字起こし
社内ツール開発
小規模な自動化

本格運用の前段階としては非常に使いやすいサービスです。

まとめ

Groq Cloudは、無料枠でも十分に実用的なAI APIサービスです。

開発段階で従量課金を避けたい場合や、まずは試してみたいという方には特におすすめできます。

といっても、OpenAIのAPIもとても高額な料金ではないので、まずはやってみたい方ならいいかも。
Groqの反応速度は使い勝手よしです。

さらっとテストコード

<#
Get-Weather-Groq.ps1
- Open-Meteoで今日の天気(実データ)を取得
- Groq (llama-3.3-70b-versatile) に渡して「詳しく説明」させる
必要:
  $env:GROQ_API_KEY にAPIキーを設定
例:
  $env:GROQ_API_KEY="gsk_...."
  .\Get-Weather-Groq.ps1 -City "東京" -Language "ja"
#>

param(
  [Parameter(Mandatory=$false)][string]$City = "東京",
  [Parameter(Mandatory=$false)][string]$Language = "ja",
  [Parameter(Mandatory=$false)][string]$Timezone = "Asia/Tokyo",
  [Parameter(Mandatory=$false)][string]$Model = "llama-3.3-70b-versatile"
)

$ErrorActionPreference = "Stop"

# --- 0) Groq API Key ---
$apiKey = $env:GROQ_API_KEY
if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($apiKey)) {
  throw "環境変数 GROQ_API_KEY が未設定です。例: `$env:GROQ_API_KEY='gsk_...'`"
}

# --- 1) 都市名 -> 緯度経度（Open-Meteo Geocoding） ---
$geoUrl = "https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=$([uri]::EscapeDataString($City))&count=1&language=$Language&format=json"
$geo = Invoke-RestMethod -Uri $geoUrl -Method Get

if (-not $geo.results -or $geo.results.Count -eq 0) {
  throw "都市 '$City' の緯度経度が見つかりませんでした。別の表記で試してください。"
}

$place = $geo.results[0]
$lat = $place.latitude
$lon = $place.longitude
$resolvedName = $place.name
$admin = @($place.admin1, $place.country) -join ", "

# --- 2) 今日の天気（Open-Meteo Forecast） ---
# 取得項目（必要なら増やしてOK）
$meteoUrl = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast" +
  "?latitude=$lat&longitude=$lon" +
  "&timezone=$([uri]::EscapeDataString($Timezone))" +
  "&forecast_days=1" +
  "&hourly=temperature_2m,apparent_temperature,precipitation_probability,precipitation,weathercode,windspeed_10m,windgusts_10m,winddirection_10m,relativehumidity_2m" +
  "&daily=weathercode,temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_sum,precipitation_probability_max,windspeed_10m_max,windgusts_10m_max,sunrise,sunset"

$wx = Invoke-RestMethod -Uri $meteoUrl -Method Get

# --- 3) Groq に「今日の天気を詳しく」説明させる ---
$today = (Get-Date).ToString("yyyy-MM-dd")
$system = @"
あなたは日本の天気解説の専門家です。
ユーザーが提供する天気APIのJSON（Open-Meteo）を根拠に、推測で補完せず、データに基づいて「今日の天気」を詳しく説明してください。
出力は日本語。読みやすい箇条書き中心。最後に「外出アドバイス」を短く付けてください。
"@

$user = @"
場所: $resolvedName ($admin)
日付: $today
次のOpen-Meteo JSONを解析して、今日の天気を詳しく解説してください。

--- OPEN-METEO JSON ---
$($wx | ConvertTo-Json -Depth 12)
"@

$endpoint = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"

$body = @{
  model = $Model
  messages = @(
    @{ role="system"; content=$system },
    @{ role="user"; content=$user }
  )
  temperature = 0.2
  top_p = 1
  max_tokens = 1200
} | ConvertTo-Json -Depth 10

$headers = @{
  "Authorization" = "Bearer $apiKey"
  "Content-Type"  = "application/json"
}

$res = Invoke-RestMethod -Method Post -Uri $endpoint -Headers $headers -Body $body
$text = $res.choices[0].message.content

# --- 4) 表示 ---
"=== 今日の天気（Groq解説）==="
$text

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