Models.dev：查 AI 模型价格不用再开十几个网页了，4,844 个模型一站式对比

选模型的时候，你得开 OpenAI 定价页、Anthropic 定价页、Google 定价页、DeepSeek 定价页……每个页面排版不一样，单位不统一（有的是 1K token，有的是 1M token），还有的藏在文档深处。

Models.dev 把这件事标准化了。一个开源数据库，收录 130+ 厂商、4,844 个 AI 模型的规格、定价和能力，全部用统一格式存储，一行 API 调用就能查询。由 SST 团队维护，也是 OpenCode 内部使用的模型数据库。

这篇文章涵盖什么

• Models.dev 是什么、解决什么问题
• 怎么用（API + 网站 + 直接集成）
• 当前各厂商旗舰模型最新定价和能力对比
• 数据结构和贡献方式

一行命令查询所有模型

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

返回 JSON 格式的完整模型数据库。每个模型包含：

• 定价：输入/输出/推理/缓存读/缓存写 token 单价（统一为每百万 token 美元）
• 能力：推理（reasoning）、工具调用、结构化输出、文件附件
• 限制：上下文窗口、最大输入、最大输出
• 模态：支持的输入/输出格式（文本、图片、音频、视频、PDF）
• 元数据：知识截止日期、发布日期、最后更新日期、是否开源权重

网站 models.dev 提供可视化浏览和对比界面。

当前各厂商旗舰模型价格一览

数据来自 Models.dev API（2026 年 5 月 23 日），以下是各厂商最新旗舰模型对比：

第一梯队：顶级推理模型

模型	厂商	输入价	输出价	缓存读	上下文	推理	工具	模态
GPT-5.5 Pro	OpenAI	$30	$180	—	1050k	✅	✅	文+图+PDF
Claude Opus 4.7	Anthropic	$5	$25	$0.5	1000k	✅	✅	文+图+PDF
Gemini 3.5 Flash	Google	$1.5	$9	$0.15	1048k	✅	✅	文+图+音+视频+PDF
Grok 4.3	xAI	$1.25	$2.5	$0.2	1000k	✅	✅	文+图+PDF
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	$1.74	$3.48	$0.145	1000k	✅	✅	文本
Qwen3.7 Max	阿里	$2.5	$7.5	$0.5	1000k	✅	✅	文本

中端主力模型

模型	厂商	输入价	输出价	上下文	推理	工具	模态
Claude Sonnet 4.6	Anthropic	$3	$15	1000k	✅	✅	文+图+PDF
GPT-5.5	OpenAI	$5	$30	1050k	✅	✅	文+图+PDF
Mistral Medium 3.5	Mistral	$1.5	$7.5	262k	✅	✅	文+图
Grok Build 0.1	xAI	$1	$2	256k	✅	✅	文+图+PDF
Qwen3.6 Flash	阿里	$0.19	$1.13	1000k	✅	✅	文+图+视频

性价比之选

模型	厂商	输入价	输出价	上下文	推理	工具	开源
DeepSeek V4 Flash	DeepSeek	$0.14	$0.28	1000k	✅	✅	✅
Gemma 4 26B	Google	免费	免费	262k	✅	✅	✅
GPT-5.4 nano	OpenAI	$0.2	$1.25	400k	✅	✅	—
Mistral Small	Mistral	$0.15	$0.6	256k	✅	✅	✅
GPT-5.4 mini	OpenAI	$0.75	$4.5	400k	✅	✅	—
DeepSeek Chat	DeepSeek	$0.14	$0.28	1000k	—	✅	✅

几个值得注意的趋势：

• 百万 token 上下文已成为标配：Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen 旗舰模型全部支持 1000k+ 上下文
• 推理能力（Reasoning）全面标配：几乎所有中端以上模型都支持 chain-of-thought 推理
• DeepSeek V4 Flash 性价比碾压：$0.14/$0.28 的价格 + 1000k 上下文 + 推理能力 + 开源权重
• Grok 4.3 价格激进：$1.25/$2.5，在旗舰模型中属于最低档位
• Gemini 3.5 Flash 模态最全：文本+图片+音频+视频+PDF 全支持

怎么用

1. 直接访问网站

打开 models.dev，按厂商、模型名搜索，直接对比定价和能力。

2. API 查询

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

返回结构化 JSON，可以直接在应用中解析使用。Model ID 字段与 AI SDK 的标识符一致。

3. 获取厂商 Logo

curl https://models.dev/logos/anthropic.svg
curl https://models.dev/logos/openai.svg

4. 在 OpenCode 中使用

Models.dev 是 OpenCode 的内置模型数据库。配置本地模型路径即可使用自定义数据：

OPENCODE_MODELS_PATH="dist/_api.json" opencode

数据结构

数据以 TOML 文件存储在 GitHub 仓库中，按厂商和模型组织：

providers/
├── anthropic/
│   ├── provider.toml          # 厂商信息
│   ├── logo.svg               # Logo
│   └── models/
│       ├── claude-opus-4-7.toml
│       ├── claude-sonnet-4-6.toml
│       └── claude-haiku-4-5.toml
├── openai/
│   ├── provider.toml
│   └── models/
│       ├── gpt-5-5.toml
│       └── ...
└── google/
    ├── provider.toml
    └── models/
        ├── gemini-3-5-flash.toml
        └── ...

每个模型文件包含完整信息：

name = "Claude Opus 4.7"
attachment = true
reasoning = true
tool_call = true
structured_output = true
knowledge = "2025-04"
release_date = "2026-04-16"

[cost]
input = 5.00
output = 25.00
cache_read = 0.50
cache_write = 6.25

[limit]
context = 1_000_000
output = 128_000

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

覆盖范围

130+ 厂商，4,844 个模型。不仅包括第一方厂商（Anthropic、OpenAI、Google、xAI、DeepSeek、阿里、Mistral），还包括：

• 云平台：AWS Bedrock、Azure、Google Vertex、Cloudflare Workers AI
• AI Gateway：OpenRouter、Vercel AI Gateway、Helicone、NanoGPT
• 推理服务商：Together AI、Fireworks AI、Groq、Cerebras、DeepInfra
• 国内平台：阿里云、硅基流动（SiliconFlow）、零一万物、MiniMax、月之暗面
• 开源部署：Ollama、LM Studio

怎么贡献

模型更新很快，社区维护是核心。添加新模型只需 4 步：

1. 在 providers/ 下找到（或创建）厂商目录
2. 添加 models/模型名.toml 文件
3. 填写规格、定价、能力字段
4. 提交 PR

GitHub Action 会自动验证：必填字段是否齐全、数据类型是否正确、值是否在合理范围内。

对于第三方镜像/网关，支持 extends 继承原始模型定义，避免重复：

[extends]
from = "anthropic/claude-opus-4-7"
omit = ["experimental.modes.fast"]

[provider]
npm = "@ai-sdk/anthropic"

和其他对比工具的区别

维度	Models.dev	Artificial Analysis	LMSys Chatbot Arena
数据格式	结构化 JSON/TOML + API	网页可视化	排行榜
覆盖范围	4,844 个模型	~100 个模型	~50 个模型
集成方式	API 直接调用	无 API	无 API
开源	✅ GitHub	❌	❌
维护方式	社区贡献 + PR	人工维护	众包评测
定价数据	统一格式，精确到缓存读写	基础定价	无

Models.dev 的独特价值在于：机器可读的结构化数据 + 社区维护保持新鲜 + 开源可自托管。它不是一个评测排行榜，而是一个可在应用中直接集成的模型信息数据库。

适用场景

• 应用开发：动态选择最优模型（按价格、能力、上下文窗口筛选）
• 成本优化：对比不同厂商的 token 定价，计算缓存节省
• 技术选型：快速筛选支持特定能力（工具调用、推理、多模态）的模型
• AI SDK 集成：Model ID 直接对应 AI SDK 的标识符，零配置切换

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作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代
网站: https://www.theaiera.cn/
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