Models.dev: Открытая база данных спецификаций, цен и возможностей AI-моделей

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 23 мая 2026 г.🔗 Source
Models.dev: Открытая база данных спецификаций, цен и возможностей AI-моделей
Ad

Models.dev — это открытая база данных спецификаций, цен и возможностей моделей ИИ, поддерживаемая сообществом. Данные хранятся в репозитории в виде TOML-файлов, организованных по провайдерам и моделям, с логотипами в формате SVG. Она также обеспечивает работу API и используется внутри проекта opencode.

Доступ к API

Вы можете получить все данные моделей через одну точку API:

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

Поле ID модели (например, openai/gpt-5) соответствует идентификатору, используемому в AI SDK. Логотипы провайдеров доступны в виде SVG-файлов:

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

Замените {provider} на ID провайдера (например, anthropic, openai, google).

Ad

Как внести вклад

Чтобы добавить новую модель, сначала проверьте, существует ли провайдер в каталоге providers/. Если нет, создайте папку провайдера с файлом provider.toml:

name = "Название провайдера"
npm = "@ai-sdk/provider"  # Имя пакета AI SDK
env = ["PROVIDER_API_KEY"]  # Ключи переменных окружения для аутентификации
doc = "https://example.com/docs/models"  # Ссылка на документацию провайдера

Если провайдер предоставляет совместимую с OpenAI конечную точку, укажите npm = "@ai-sdk/openai-compatible" и добавьте базовый URL: api = "https://api.example.com/v1".

При желании добавьте файл logo.svg в папку провайдера, используя currentColor для заливок и обводок. Затем создайте файл определения модели TOML в providers/{provider}/models/. Пример определения модели:

name = "Отображаемое название модели"
attachment = true  # поддержка вложений
reasoning = false   # поддержка цепочки рассуждений
tool_call = true    # поддержка вызова инструментов
structured_output = true  # поддержка структурированного вывода
temperature = true   # поддержка управления температурой
knowledge = "2024-04"  # дата отсечки знаний
release_date = "2025-02-19"
last_updated = "2025-02-19"
open_weights = true   # веса общедоступны

[cost] input = 3.00 # за миллион входных токенов (USD) output = 15.00 # за миллион выходных токенов reasoning = 15.00 # за миллион токенов рассуждения cache_read = 0.30 # за миллион кэшированных токенов чтения cache_write = 3.75 # за миллион кэшированных токенов записи input_audio = 1.00 # за миллион аудиовходных токенов output_audio = 10.00 # за миллион аудиовыходных токенов

[limit] context = 400_000 # максимальный контекст (токены) input = 272_000 # максимальные входные токены output = 8_192 # максимальные выходные токены

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

[interleaved] field = "reasoning_content"

Для провайдеров-обёрток, которые дублируют существующие модели, используйте extends (не подробно описано в сниппете).

Models.dev — это проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом. Исходный код находится на GitHub, и мы приветствуем вклады, чтобы данные оставались актуальными.

📖 Читать полный источник: HN LLM Tools

Ad

👀 Смотрите также

Definable AI добавляет саморазмещаемую панель мониторинга с одним флагом
Инструменты

Definable AI добавляет саморазмещаемую панель мониторинга с одним флагом

Definable AI, фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания AI-агентов, теперь включает встроенную панель мониторинга, которую можно включить одним флагом. Панель предоставляет потоковую передачу событий в реальном времени, учёт токенов, метрики задержки и воспроизведение запусков без внешних зависимостей.

OpenClawRadar
Представляем cltree: текстовый интерфейс для файлового дерева для Claude Code
Инструменты

Представляем cltree: текстовый интерфейс для файлового дерева для Claude Code

<strong>cltree</strong> — это TUI с разделённой панелью, который в реальном времени отображает файловое дерево вашего проекта рядом с Claude Code, показывая текущую рабочую директорию, скрывая лишние файлы и позволяя всем нажатиям клавиш проходить без помех.

OpenClawRadar
Ctxpact: Прокси-компрессор контекста для локальных LLM
Инструменты

Ctxpact: Прокси-компрессор контекста для локальных LLM

Ctxpact — это совместимый с OpenAI прокси, который сжимает слишком большие входные данные для локальных LLM с окном контекста 16k, используя трёхэтапный конвейер, включающий стратегии DCP, суммаризации и извлечения. Бенчмарки показывают сжатие 110k токенов до 12k с точностью понимания прочитанного 8/8.

OpenClawRadar
Открытый SDK для AI-работы с знаниями
Инструменты

Открытый SDK для AI-работы с знаниями

ClioAI выпустил <strong>kw-sdk</strong>, открытый набор инструментов для разработки программного обеспечения, предназначенный для структурирования работы ИИ-агентов в областях знаний, таких как исследование, анализ, стратегия и написание текстов. В отличие от традиционных кодовых фреймворков, которые имеют естественные сигналы верификации через тестирование, работа с знаниями требует структурированных подходов для проверки и оценки задач.

OpenClawRadar