Models.dev: Base de datos de código abierto de especificaciones, precios y capacidades de modelos de IA

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 23 de mayo de 2026🔗 Source
Models.dev: Base de datos de código abierto de especificaciones, precios y capacidades de modelos de IA
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Models.dev es una base de datos open-source de especificaciones, precios y capacidades de modelos de IA, mantenida como un proyecto contribuido por la comunidad. Los datos se almacenan en el repositorio como archivos TOML, organizados por proveedor y modelo, con logotipos en SVG. También impulsa una API y se utiliza internamente en opencode.

Acceso a la API

Puedes obtener todos los datos de modelos mediante un solo endpoint de API:

curl https://models.dev/api.json

El campo ID del modelo (por ejemplo, openai/gpt-5) coincide con el identificador utilizado por AI SDK. Los logotipos de proveedores están disponibles como archivos SVG:

curl https://models.dev/logos/{provider}.svg

Reemplaza {provider} con el ID del proveedor (por ejemplo, anthropic, openai, google).

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Cómo contribuir

Para añadir un nuevo modelo, primero verifica si el proveedor ya existe en el directorio providers/. Si no es así, crea una carpeta de proveedor con un archivo provider.toml:

name = "Nombre del Proveedor"
npm = "@ai-sdk/provider"  # Nombre del paquete AI SDK
env = ["PROVIDER_API_KEY"]  # Claves de variables de entorno para autenticación
doc = "https://example.com/docs/models"  # Enlace a la documentación del proveedor

Si el proveedor expone un endpoint compatible con OpenAI, establece npm = "@ai-sdk/openai-compatible" e incluye la URL base: api = "https://api.example.com/v1".

Opcionalmente, añade un logo.svg al directorio del proveedor usando currentColor para rellenos/trazos. Luego crea un archivo TOML de definición del modelo en providers/{provider}/models/. Ejemplo de definición de modelo:

name = "Nombre a Mostrar del Modelo"
attachment = true  # soporta archivos adjuntos
reasoning = false   # soporta cadena de pensamiento
tool_call = true    # soporta llamada a herramientas
structured_output = true  # soporta salida estructurada
temperature = true   # soporta control de temperatura
knowledge = "2024-04"  # fecha de corte de conocimiento
release_date = "2025-02-19"
last_updated = "2025-02-19"
open_weights = true   # pesos disponibles públicamente

[cost] input = 3.00 # por millón de tokens de entrada (USD) output = 15.00 # por millón de tokens de salida reasoning = 15.00 # por millón de tokens de razonamiento cache_read = 0.30 # por millón de tokens de caché leídos cache_write = 3.75 # por millón de tokens de caché escritos input_audio = 1.00 # por millón de tokens de audio de entrada output_audio = 10.00 # por millón de tokens de audio de salida

[limit] context = 400_000 # ventana de contexto máxima (tokens) input = 272_000 # tokens máximos de entrada output = 8_192 # tokens máximos de salida

[modalities] input = ["text", "image"] output = ["text"]

[interleaved] field = "reasoning_content"

Para proveedores wrapper que reflejan modelos existentes, usa extends (no detallado en el fragmento).

Models.dev es una base de datos open-source impulsada por la comunidad. El código fuente está en GitHub, y las contribuciones son bienvenidas para mantener los datos actualizados.

📖 Lee la fuente completa: HN LLM Tools

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