models-dev-query

name	models-dev-query
description	Query AI model specs (pricing, context limits, capabilities, modalities) and provider API endpoints from models.dev. Use when the user asks about model pricing/specs, needs a provider's API/base-URL/env config, or wants to list/filter/compare models across providers. 触发例：「gpt-5 的定价」 「查 XXX 支持哪些模型」「配置 Trae 用 deepseek」。

Models.dev Query

Query models.dev - a comprehensive database of AI model specs. All data is fetched live from the aggregated JSON endpoint; no local data required.

AI Agent Protocol

当你收到关于模型规格/定价/提供商的问题时，按以下步骤操作：

Step 1 - 设置缓存

CACHE=/tmp/models-dev-catalog.json

检查 $CACHE 是否存在，不存在则下载（数 MB）：

[ -f "$CACHE" ] || curl -sL https://models.dev/catalog.json -o "$CACHE"

Step 2 - 选层

确认目标字段属于哪一层，见下方 Data Structure 的「选哪一层」表。

Step 3 - 构造 jq 查询

参考下方的 Query Guide 例子，按需调整字段和过滤条件。所有查询都从 $CACHE 读取。

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Data Structure

catalog.json 有两层结构，字段分布不同。编写 jq 查询时需根据目标选择正确的路径。

1. models - 扁平模型索引

Key = "<provider-id>/<model-id>"。适合发现与比较。

字段	类型	说明
id	string	完整模型 ID
name	string	显示名称
family	string	模型系列
attachment	bool	是否支持文件附件
reasoning	bool	是否支持推理/思维链
tool_call	bool	是否支持工具调用
structured_output	bool	是否支持结构化输出
temperature	bool	是否支持温度控制
knowledge	string	知识截止日期
release_date	string	发布日期
last_updated	string	最后更新日期
modalities	object	{input: [...], output: [...]} 模态
open_weights	bool	是否开源权重
limit	object	{context, output} 上下文/输出上限
benchmarks	array	评测成绩
weights	array	权重下载链接

此层 没有 cost 定价字段。

2. providers - 提供商字典

Key = "<provider-id>"。每个 provider 包含：

字段	类型	说明
id	string	Provider ID
name	string	显示名称
api	string	OpenAI 兼容的 base URL
npm	string	AI SDK 包名
env	array	环境变量名列表
doc	string	文档链接
models	object	内嵌模型字典（含定价）

3. providers[].models[] - 内嵌模型（含定价）

约 5000+ 条，分布在所有 provider 中。适合查询定价、API 配置和运营信息。

字段	类型	说明
(所有 models 层的字段)	-	同上层，值可能被 provider 覆盖
cost	object	定价（USD/百万 token）。常见子键：input、output、cache_read、cache_write、reasoning；多模态模型另有 input_audio/output_audio；部分模型有 context_over_200k、tiers。实际子键用 jq '.providers[].models[].cost | keys' 探查
status	string	生命周期："alpha" / "beta" / "deprecated"
interleaved	object	推理模型的交叉字段配置
reasoning_options	object	推理选项配置
experimental	bool	是否实验性功能

此层 没有 benchmarks 和 weights。

快速参考：选哪一层

查什么	路径
模型名、能力（reasoning/tool_call/modalities）、上下文窗口	models["<provider/model-id>"] 或 providers["<provider-id>"].models["<model-id>"]
定价 (cost)	providers["<provider-id>"].models["<model-id>"].cost
评测成绩 (benchmarks)	models["<provider-id>/<model-id>"].benchmarks
模型状态 (status)	providers["<provider-id>"].models["<model-id>"].status
提供商 API 信息	providers["<provider-id>"] | {name, api, env, doc}

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Query Guide

前提：CACHE=/tmp/models-dev-catalog.json 已设置且文件已缓存。

1. 列出某 provider 的模型

jq -r '
  .providers["<provider-id>"] as $p |
  "Provider: \($p.name // "<provider-id>")",
  "API: \($p.api // "N/A")",
  "Models:",
  ($p.models | to_entries[] |
    "  - \(.key): \(.value.name)  (ctx: \(.value.limit.context // "?"), $\(.value.cost.input)/M in, $\(.value.cost.output)/M out)")
' "$CACHE"

2. 查模型完整画像（定价 + 能力 + 评测，一次调用）

models 层无 cost、providers[].models[] 层无 benchmarks/weights，跨层一次取齐：

# 替换 <PROVIDER> 和 <MODEL> 即可
jq '
  .providers["<PROVIDER>"] as $p |
  .models["<PROVIDER>/<MODEL>"] as $m |
  {name: $p.models["<MODEL>"].name,
   cost: $p.models["<MODEL>"].cost,
   limit: $p.models["<MODEL>"].limit,
   capabilities: {reasoning: $p.models["<MODEL>"].reasoning,
                 tool_call: $p.models["<MODEL>"].tool_call,
                 structured_output: $p.models["<MODEL>"].structured_output},
   benchmarks: ($m.benchmarks // []),
   weights: ($m.weights // [])}
' "$CACHE"

只需 benchmarks/weights 时：jq '.models["<provider-id>/<model-id>"] | {benchmarks, weights, open_weights}' "$CACHE"。

3. 配置某 provider 的 API

# 提供商信息（base URL、env、文档）
jq '.providers["<provider-id>"] | {name, api, doc, env}' "$CACHE"

# 模型 ID 和能力
jq '.providers["<provider-id>"].models["<model-id>"] | {id, name, reasoning, tool_call, structured_output}' "$CACHE"

Key fields:

• api - OpenAI-compatible base URL
• npm - AI SDK package name (@ai-sdk/openai-compatible for generic OpenAI-compatible)
• env[] - environment variable names for auth

Combine into a configuration snippet for the user's target tool (Trae, OpenCode, Cursor, Continue, etc.).

4. 按条件筛选模型

# 找定价 < $1/M input 且支持 reasoning + tool_call 的模型
jq '
  [.providers[] | .models[] | select(
    .cost.input != null and .cost.input < 1 and
    .reasoning == true and
    .tool_call == true
  )] | sort_by(.cost.input)
  | .[] | {id, name, cost: .cost.input, context: .limit.context, reasoning}
' "$CACHE"

# 找开源模型，按上下文窗口排序
jq '
  [.models[] | select(.open_weights == true)] | sort_by(.limit.context) | reverse
  | .[] | {id, name, context: .limit.context, release_date}
' "$CACHE"

5. 最近发布模型

# 最近 30 天发布的模型（相对日期，自动按当下计算）
jq --arg d "$(date -d '30 days ago' +%F 2>/dev/null || date -v-30d +%F)" '
  [.models[] | select(.release_date > $d)]
  | sort_by(.release_date) | reverse
  | .[] | {id, name, release_date, family}
' "$CACHE"

6. 列出所有 provider / 列出某能力的模型

# 所有 provider
jq -r '.providers | keys | sort | .[]' "$CACHE"

# 所有支持 reasoning 的模型（从扁平索引扫描；换 .tool_call / .structured_output 等同理）
jq -r '[.models[] | select(.reasoning == true) | .id] | sort | .[]' "$CACHE"

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Output Format

Present results clearly:

• Provider query: name, API endpoint, env vars, doc link
• Model list: table with Model ID, Name, Context, Input/M, Output/M, Capabilities
• Model detail: sectioned - Capabilities (reasoning/tool_call/structured_output/attachment/modalities), Limits (context/output), Pricing (input/output/cache_read), Benchmarks (if available)
• For reasoning models: also note interleaved field name (from providers[].models[].interleaved)