Models.dev: AIモデルの仕様、価格、性能に関するオープンソースデータベース

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
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