| 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」。
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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。
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} |
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：
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}' "$CACHE"。
3. 配置某 provider 的 API
jq '.providers["<provider-id>"] | {name, api, doc, env}' "$CACHE"
jq '.providers["<provider-id>"].models["<model-id>"] | {id, name, reasoning, tool_call, structured_output}' "$CACHE"
Key fields:
api - OpenAI-compatible base URLnpm - AI SDK package name (@ai-sdk/openai-compatible for generic OpenAI-compatible)env[] - environment variable names for auth
Combine into a configuration snippet for the user's target tool (Trae, OpenCode, Cursor, Continue, etc.).
4. 按条件筛选模型
jq '
[.providers[] | .models[] | select(
.cost.input != null and .cost.input < 1 and
.reasoning == true and
.tool_call == true
)] | sort_by(.cost.input)
| .[] | {id, name, cost: .cost.input, context: .limit.context, reasoning}
' "$CACHE"
jq '
[.models[] | select(.open_weights == true)] | sort_by(.limit.context) | reverse
| .[] | {id, name, context: .limit.context, release_date}
' "$CACHE"
5. 最近发布模型
jq --arg d "$(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
jq -r '.providers | keys | sort | .[]' "$CACHE"
jq -r '[.models[] | select(.reasoning == true) | .id] | sort | .[]' "$CACHE"
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)
