models.dev：AI模型的维基百科，统一规格参数定价信息，一行命令查询

每次想对比几个模型的上下文长度、输入输出价格、支持哪些模态，都得翻七八个网页，信息还可能过时。

models.dev 由SST团队维护，社区驱动，专门收集整理各类AI模型的规格参数、定价和能力特性。它被SST自家的opencode产品直接采用。

统一数据格式

所有模型用TOML文件描述，字段固定：名称、知识截止日期、发布日期、是否开源权重、各项成本、上下文限制、支持的输入输出模态等。机器可读也人可读，TOML源文件直接生成JSON API，也渲染成网页浏览。

成本计算很细。不只是input/output两档，还区分了reasoning tokens、cache read/write、audio input/output的单独计费，这对做精细化成本控制的团队很有价值。

模态标注清楚。一个模型支持文本、图片、音频、视频、PDF哪些输入，输出是纯文本还是也能生成图像，一目了然。状态标记有alpha、beta、deprecated三种，避免踩到已经下线的模型。

实用细节

模型继承关系支持。wrapper类服务商可以用extends语法引用原始模型定义，避免重复维护。覆盖范围从Claude、GPT、Gemini到各种中小厂商。

一行命令拿到全部数据：curl https://models.dev/api.json，返回完整模型库JSON。Model ID跟Vercel的AI SDK对齐，用那套工具链可以直接对接。提供商Logo也有独立API，拿来做UI很方便。

项目用Bun做包管理，前端在packages/web里，本地开发三行命令就能跑起来，默认开在3000端口。

项目下载：https://pan.quark.cn/s/918ecb5f022c

GitHub 项目地址：https://github.com/anomalyco/models.dev