Models.dev: オープンソースAIモデルデータベース

Models.devは、コミュニティが貢献するオープンソースのAIモデル仕様、価格、機能のデータベースです。データはリポジトリにTOMLファイルとして保存され、プロバイダーとモデルごとに整理され、ロゴはSVGで提供されます。また、APIを提供し、opencode内で内部的に使用されています。

APIアクセス

単一のAPIエンドポイントですべてのモデルデータを取得できます:

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

モデルIDフィールド（例: openai/gpt-5）は、AI SDKで使用される識別子と一致します。プロバイダーロゴはSVGファイルとして利用可能です:

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

{provider}をプロバイダーID（例: anthropic, openai, google）に置き換えてください。

貢献方法

新しいモデルを追加するには、まずプロバイダーがproviders/ディレクトリにすでに存在するか確認してください。存在しない場合は、プロバイダーフォルダを作成し、provider.tomlファイルを置きます:

name = "プロバイダー名"
npm = "@ai-sdk/provider"  # AI SDKパッケージ名
env = ["PROVIDER_API_KEY"]  # 認証に使用する環境変数キー
doc = "https://example.com/docs/models"  # プロバイダーのドキュメントへのリンク

プロバイダーがOpenAI互換のエンドポイントを公開している場合、npm = "@ai-sdk/openai-compatible"と設定し、ベースURLを含めてください: api = "https://api.example.com/v1"。

オプションで、currentColorを使用して塗りつぶしとストロークを行ったlogo.svgをプロバイダーディレクトリに追加できます。その後、providers/{provider}/models/にモデル定義TOMLファイルを作成します。モデル定義の例:

name = "モデル表示名"
attachment = true  # ファイル添付対応
reasoning = false   # チェーン・オブ・ソート対応
tool_call = true    # ツール呼び出し対応
structured_output = true  # 構造化出力対応
temperature = true   # 温度制御対応
knowledge = "2024-04"  # 知識カットオフ日
release_date = "2025-02-19"
last_updated = "2025-02-19"
open_weights = true   # 重み公開

[cost]
input = 3.00          # 百万入力トークンあたり（USD）
output = 15.00        # 百万出力トークンあたり
reasoning = 15.00     # 百万推論トークンあたり
cache_read = 0.30     # 百万キャッシュ読み取りトークンあたり
cache_write = 3.75    # 百万キャッシュ書き込みトークンあたり
input_audio = 1.00    # 百万音声入力トークンあたり
output_audio = 10.00  # 百万音声出力トークンあたり
[limit]
context = 400_000     # 最大コンテキストウィンドウ（トークン）
input = 272_000       # 最大入力トークン
output = 8_192        # 最大出力トークン
[modalities]
input = ["text", "image"]
output = ["text"]
[interleaved]
field = "reasoning_content"

既存のモデルをミラーリングするラッパープロバイダーの場合は、extendsを使用します（スニペットには詳細なし）。

Models.devは、オープンソースでコミュニティ駆動のデータベースです。ソースはGitHubにあり、データを最新に保つための貢献を歓迎します。

📖 全文ソースを読む: HN LLM Tools