Meilleurs modèles OpenRouter gratuits pour la programmation (2026)

OpenRouter vous donne accès à plus de 300 modèles d'IA via une seule API — et environ 30 d'entre eux sont entièrement gratuits. Mais lesquels écrivent vraiment du code correct ?

J'ai soumis la même tâche de point de terminaison d'inscription FastAPI à tous les modèles de codage gratuits du Playground d'OpenRouter, mesuré leur vitesse à partir du journal d'activité, et examiné le code généré pour sa structure et son exactitude. Voici ce qui s'est passé — y compris quels modèles « gratuits » ont discrètement disparu.

TL;DR — Mes meilleurs choix (testés le 23 juin 2026)

Classement des modèles gratuits OpenRouter — trié par utilisation réelle (juin 2026)

Comment j'ai testé

J'ai donné à chaque modèle la même tâche :

« Écrivez un endpoint d'API REST Python avec FastAPI pour gérer l'inscription des utilisateurs. Incluez la validation des entrées avec Pydantic, la gestion appropriée des erreurs pour les emails en double, le hachage des mots de passe avec bcrypt, et retournez les codes de statut HTTP appropriés. Écrivez du code prêt pour la production, pas un exemple simplifié. »

Il s'agit d'une tâche de complexité moyenne qui teste plusieurs préoccupations en une seule fois : la validation, la sécurité, la gestion des erreurs et la conception d'API.

Configuration du test : OpenRouter Playground (openrouter.ai/chat), compte gratuit sans crédits, 23 juin 2026. Vitesse et nombre de tokens issus du journal d'activité d'OpenRouter. Tous les modèles ont utilisé le point de terminaison :free.

Page du modèle Qwen3 Coder — note : la variante:freea été supprimée avant notre date de test

Tester tous les modèles côte à côte dans OpenRouter Playground — même invite, onglets différents

Avertissement : Deux modèles populaires ont perdu l'accès gratuit

Avant le classement — un avertissement important qu'aucun autre guide ne mentionne encore :

Qwen3 Coder (:free) a disparu. Depuis fin juin 2026, le point de terminaison :free n'existe plus. Vous pouvez toujours utiliser Qwen3 Coder Plus, mais il coûte environ $0.004 par requête. De nombreux articles sur les « meilleurs modèles gratuits » le répertorient encore comme gratuit — ils sont obsolètes.

DeepSeek R1 (:free) a également disparu. Même histoire. Plusieurs articles du Top 10 pour ce mot-clé le recommandent toujours comme une option gratuite. Ce n'est plus le cas.

Llama 3.3 70B (:free) a des limites de débit en amont. C'est techniquement toujours gratuit, mais j'ai rencontré des limitations de débit de la part du fournisseur en amont lors des tests — le modèle était inutilisable.

C'est exactement pourquoi les tests réels sont importants. Le paysage des modèles gratuits évolue plus vite que les articles de blog ne sont mis à jour.

Le Classement — Ce Qui Fonctionne Vraiment En Ce Moment

Niveau 1 — Meilleurs modèles de codage gratuits

GPT-OSS 120B (:free) — Le Meilleur Choix

Le modèle open-source 120B paramètres d'OpenAI sous licence Apache 2.0. A généré le plus grand nombre de tokens de tous les modèles testés (3 013 tokens) à une vitesse solide de 36,0 tok/s — environ 84 secondes pour une implémentation complète d'endpoint.

À ce volume de sortie, GPT-OSS tend à produire des implémentations complètes avec les imports, la gestion des erreurs et la documentation intégrée. C'est le modèle gratuit à la plus haute capacité disponible et il gère bien les tâches complexes à préoccupations multiples. Pour les problèmes en une seule tentative où vous voulez un résultat correct du premier coup, c'est la meilleure option gratuite sur OpenRouter en ce moment.

Cohere North Mini Code (:free) — Le Roi de la Vitesse

30B paramètres au total avec seulement 3B actifs (MoE sparse). Ce modèle est rapide — 69,1 tok/s, accomplissant la même tâche en seulement 42 secondes tout en générant 2 910 tokens. Optimisé pour la génération de code et les tâches en terminal avec un contexte de 256K et une sortie de 64K.

Je m'attendais à ce qu'un modèle léger produise un code simple et plat. Au lieu de cela, North Mini Code a généré une structure de projet multi-fichiers appropriée : un fichier database.py séparé avec SQLAlchemy ORM, schemas.py avec des modèles Pydantic (incluant un validateur de force de mot de passe exigeant des chiffres et des lettres), password_utils.py avec bcrypt via passlib, et un auth_router.py avec l'injection de dépendances FastAPI. Il a même défini orm_mode = True sur le modèle de réponse.

Pour un modèle de 3 milliards de paramètres actifs, c'est remarquable. Le code est sans doute mieux organisé que ce que produisent de nombreux modèles plus grands. La contrepartie : sur des refactorisations multi-fichiers vraiment complexes ou des décisions architecturales subtiles, le nombre réduit de paramètres se fera sentir. Mais pour générer des endpoints individuels et des scripts ? Meilleur rapport vitesse/qualité à coût zéro, sans conteste.

Niveau 2 — Utilisable avec réserves

NVIDIA Nemotron 3 Ultra (:free)

1M de contexte, architecture MoE. La qualité des sorties est correcte (2 375 tokens), mais à 15,1 tok/s vous attendez près de 3 minutes pour une seule réponse. Le code qu'il génère est fonctionnel mais moins structuré que GPT-OSS ou North Mini Code.

Préoccupation plus importante : il s'agit d'une promotion — NVIDIA la subventionne temporairement. Elle pourrait devenir payante n'importe quelle semaine. Ne construisez pas votre flux de travail autour de cela.

Poolside Laguna M.1 (:free)

Conçu spécifiquement pour le codage agentique — appels d'outils, flux de travail en plusieurs étapes. Mais à 8,0 tok/s, attendre plus de 5 minutes pour une seule réponse est brutal pour une utilisation interactive.

Le volume de sortie est raisonnable (2 457 tokens), mais l'attente de 5 minutes anéantit tout flux de travail interactif.

Si vous exécutez un agent de codage qui envoie des requêtes en arrière-plan et que l'attente ne vous dérange pas, Laguna convient. Pour tout ce qui est interactif — utilisez GPT-OSS ou North Mini Code à la place.

Niveau 3 — Non recommandé

Llama 3.3 70B Instruct (:free) — Techniquement encore gratuit, mais a atteint les limites de débit en amont lors des tests. Même quand il fonctionne, c'est un modèle généraliste, non spécialisé dans le code. Peu fiable.

Gemma 4 31B (:free) — Meilleur pour les tâches de vision que pour le codage. Non testé pour ce benchmark.

Mistral Devstral 2 (:free) — Les avis sur Reddit sont partagés : certains l'adorent, d'autres disent qu'il hallucine des imports. Pas assez fiable pour être recommandé.

Quel est le piège ?

Chaque fil Reddit sur les modèles gratuits d'OpenRouter pose cette question. Voici la réponse honnête issue de nos tests :

Les limites de débit sont bien réelles. 20 requêtes/minute, 200/jour. Suffisant pour apprendre et prototyper, mais pas assez pour une journée complète de codage agentique.

La vitesse varie énormément. North Mini Code à 69,1 tok/s contre Laguna à 8,0 tok/s — soit une différence de 8,6x. Et ces chiffres évoluent selon le trafic. Comme l'a dit un utilisateur Reddit : "hit or miss depending on traffic."

Les modèles disparaissent sans avertissement. Je l'ai constaté de mes propres yeux : Qwen3 Coder et DeepSeek R1 ont tous deux perdu leur statut :free. Moonshot Kimi K2.6 et DeepSeek V4 Flash ont également été retirés en juin 2026. Tout modèle marqué « promo » est le prochain sur la liste.

La qualité est liée au paiement, la disponibilité non. Les points de terminaison gratuits utilisent les mêmes poids de modèle — la sortie est identique. La différence est la priorité : les requêtes payantes passent en premier.

Indice de stabilité (juin 2026)

Classement des modèles de codage OpenRouter — inclut les modèles gratuits et payants

Quand le gratuit ne suffit pas — Les meilleures mises à niveau économiques

Les modèles gratuits vous permettent d'aller loin, mais lorsque vous avez besoin de limites de débit plus élevées ou d'une qualité de niveau frontier, ceux-ci offrent le meilleur rapport qualité-prix en juin 2026 :

Qwen3 Coder Plus (qwen/qwen3-coder-plus) — ~$0.004 par requête

Le successeur payant du Qwen3 Coder gratuit, désormais supprimé. Dans mon test : 44,1 tok/s, 1 060 tokens en sortie, terminé en ~24 secondes. La qualité du code est nettement supérieure — il a produit une implémentation SQLAlchemy asynchrone avec une couche de service appropriée, des classes d'exceptions personnalisées, une journalisation structurée, et même la gestion des conditions de concurrence via le catch IntegrityError. Si vous aimiez Qwen3 Coder quand il était gratuit, c'est là qu'il est allé — et honnêtement, la hausse de qualité vaut bien les 0,004 $.

GLM 5.2 (z-ai/glm-5.2) — $0,98/$3,08 par million de tokens

Le modèle de codage open-weight le plus puissant disponible. 744B paramètres au total (40B actifs, MoE), contexte de 1M, sous licence MIT. A obtenu 81,0 sur Terminal-Bench 2.1 et 62,1 sur SWE-bench Pro. Si vous souhaitez un niveau de codage comparable à Claude à une fraction du coût, c'est le choix idéal.

Qwen 3.7 Max (qwen/qwen3.7-max) — 1,25 $/3,75 $ par million de tokens (promo 50 %)

Le vaisseau amiral agent-first d'Alibaba. Contexte de 1M, conçu pour des tâches nécessitant des centaines d'appels d'outils. A obtenu 60,6 sur SWE-Pro. La voie de mise à niveau depuis Laguna M.1 si vous avez besoin d'une fiabilité d'agent sur de longs contextes.

Réalité des coûts : Une session de codage typique représente 50 à 100 000 tokens. Aux tarifs de Qwen3 Coder Plus, cela revient à moins de 0,01 $. Aux tarifs de GLM 5.2, environ 0,05 à 0,15 $. À comparer aux 7 à 15 $ de Claude Opus.

Comment commencer

L'API est compatible avec OpenAI — changez l'URL de base et c'est tout :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="your-openrouter-key",  # free, no credit card
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-120b:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to..."}],
)

Remplacez gpt-oss-120b:free par n'importe quel identifiant de modèle avec le suffixe :free. Lorsque vous dépassez le niveau gratuit, 5 $ de crédits suppriment toutes les limites de débit et débloquent plus de 300 modèles.

L'essentiel

Pour la plupart des tâches de codage : GPT-OSS 120B — meilleur équilibre entre qualité de sortie et vitesse parmi les modèles gratuits.

Pour les itérations rapides : North Mini Code — 69 tok/s, vous donne une réponse en moins d'une minute.

Pour les agents en arrière-plan : Laguna M.1 — si vous ne vous opposez pas à l'attente de 5 minutes, il est conçu pour les flux de travail d'appel d'outils.

Pour tout usage sérieux : Ajoutez 5 $ de crédits et utilisez Qwen3 Coder Plus (0,004 $/requête) ou GLM 5.2 (0,05 $/session). La version gratuite est pour le prototypage. Déployez avec la version payante.

Ma plus grande surprise a été North Mini Code. Avec seulement 3 milliards de paramètres actifs, je m'attendais à un résultat de niveau basique — il a pourtant généré un projet FastAPI multi-fichiers correctement structuré avec SQLAlchemy, l'injection de dépendances et la validation des mots de passe, le tout en 42 secondes. GPT-OSS 120B a produit le résultat le plus complet, mais prend deux fois plus de temps. La vraie leçon : ne faites jamais confiance à une liste de « meilleurs modèles gratuits » qui n'indique pas de date de test. Qwen3 Coder était le choix numéro un de tout le monde il y a deux semaines — aujourd'hui, il a disparu.

Tous les modèles ont été testés sur OpenRouter le 23 juin 2026, en utilisant un compte gratuit sans crédits. Les données de vitesse proviennent du journal d'activité d'OpenRouter. La disponibilité des modèles gratuits change fréquemment — consultez la page des modèles gratuits pour la liste la plus récente.