Models.dev: 오픈소스 AI 모델 데이터베이스

Models.dev는 AI 모델 사양, 가격 및 기능에 대한 오픈소스 데이터베이스로, 커뮤니티 기여 프로젝트로 유지 관리됩니다. 데이터는 리포지토리에 TOML 파일로 저장되며, 제공자와 모델별로 구성되고 로고는 SVG로 제공됩니다. 또한 API를 지원하며 opencode 내부에서 사용됩니다.

API 액세스

단일 API 엔드포인트를 통해 모든 모델 데이터를 가져올 수 있습니다:

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

모델 ID 필드(예: openai/gpt-5)는 AI SDK에서 사용하는 식별자와 일치합니다. 제공자 로고는 SVG 파일로 제공됩니다:

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

{provider}를 제공자 ID(예: anthropic, openai, google)로 바꾸세요.

기여하기

새 모델을 추가하려면 먼저 제공자가 providers/ 디렉토리에 이미 존재하는지 확인하세요. 없으면 제공자 폴더를 만들고 provider.toml 파일을 생성하세요:

name = "Provider Name"
npm = "@ai-sdk/provider"  # AI SDK 패키지 이름
env = ["PROVIDER_API_KEY"]  # 인증에 사용되는 환경 변수 키
doc = "https://example.com/docs/models"  # 제공자 문서 링크

제공자가 OpenAI 호환 엔드포인트를 노출하는 경우 npm = "@ai-sdk/openai-compatible"으로 설정하고 기본 URL을 포함하세요: api = "https://api.example.com/v1".

선택적으로 제공자 디렉토리에 currentColor를 사용한 logo.svg를 추가하세요. 그런 다음 providers/{provider}/models/에 모델 정의 TOML 파일을 생성하세요. 예시 모델 정의:

name = "Model Display Name"
attachment = true  # 파일 첨부 지원
reasoning = false   # 사고 과정 지원
tool_call = true    # 도구 호출 지원
structured_output = true  # 구조화된 출력 지원
temperature = true   # 온도 제어 지원
knowledge = "2024-04"  # 지식 컷오프 날짜
release_date = "2025-02-19"
last_updated = "2025-02-19"
open_weights = true   # 가중치 공개 여부

[cost]
input = 3.00          # 백만 입력 토큰당 (USD)
output = 15.00        # 백만 출력 토큰당
reasoning = 15.00     # 백만 추론 토큰당
cache_read = 0.30     # 백만 캐시 읽기 토큰당
cache_write = 3.75    # 백만 캐시 쓰기 토큰당
input_audio = 1.00    # 백만 오디오 입력 토큰당
output_audio = 10.00  # 백만 오디오 출력 토큰당
[limit]
context = 400_000     # 최대 컨텍스트 윈도우 (토큰)
input = 272_000       # 최대 입력 토큰
output = 8_192        # 최대 출력 토큰
[modalities]
input = ["text", "image"]
output = ["text"]
[interleaved]
field = "reasoning_content"

기존 모델을 미러링하는 래퍼 제공자의 경우 extends를 사용합니다(스니펫에 자세히 나와 있지 않음).

Models.dev는 오픈소스 커뮤니티 기반 데이터베이스입니다. 소스는 GitHub에 있으며, 데이터를 최신 상태로 유지하기 위한 기여를 환영합니다.

📖 전체 소스 읽기: HN LLM Tools