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

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.jsonПоле 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}.svgЗамените {provider} на ID провайдера (например, anthropic, openai, google).
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 провайдераЕсли 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
👀 Смотрите также

Смысл: Go SDK для тестовых утверждений на основе LLM и структурированного извлечения текста
Sense — это Go SDK, который использует Claude для двух основных функций: оценки недетерминированного вывода в тестах с утверждениями на простом английском языке и извлечения типизированных структур из неструктурированного текста через рефлексию и принудительное использование инструментов.

Панель управления Localhost для HTML-страниц Claude с автоматической перезагрузкой
Небольшая локальная домашняя страница собирает все HTML-страницы, сгенерированные Claude AI, с автообновлением, индикаторами обновления и панелью предварительного просмотра. Агенты регистрируют страницы через симлинки.

Разработчик создает компилятор Scheme в WASM с помощью ИИ за 4 дня
Разработчик создал Puppy Scheme, компилятор Scheme, который компилирует в WebAssembly, примерно за 4 дня с помощью ИИ. Компилятор поддерживает 73% стандартов R5RS и R7RS, использует WASM GC и добился улучшения времени компиляции с 3½ минут до 11 секунд за ночь.

PgAdmin 4 версии 9.13 добавляет панель AI-ассистента в инструмент запросов
PgAdmin 4 версии 9.13 представляет панель AI Assistant в Query Tool, которая может генерировать SQL из естественного языка при настройке ИИ. Обновление также включает макет Workspace для редактирования запросов без отвлекающих факторов и подключения к серверам по требованию.