Listar modelos

curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(f"{model.id} ({model.owned_by})")

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const models = await client.models.list();

for (const model of models.data) {
  console.log(`${model.id} (${model.owned_by})`);
}

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    req, _ := http.NewRequest("GET", "https://api.tokenlab.sh/v1/models", nil)
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")

    resp, _ := http.DefaultClient.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var payload struct {
        Data []struct {
            ID      string `json:"id"`
            OwnedBy string `json:"owned_by"`
        } `json:"data"`
    }

    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&payload)

    for _, model := range payload.Data {
        fmt.Printf("%s (%s)\n", model.ID, model.OwnedBy)
    }
}

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/models');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ]
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
foreach ($data['data'] as $model) {
    echo "{$model['id']} ({$model['owned_by']})\n";
}

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-5.4",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "openai"
    },
    {
      "id": "claude-sonnet-4-6",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "anthropic"
    },
    {
      "id": "gemini-3.5-flash",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "google"
    }
  ]
}

Resumen

GET /v1/models está optimizado para el descubrimiento. Los metadatos solo de detalle, como capability_flags, pricing_provenance y el request_format_details completo, viven en GET /v1/models/{model}.

Parámetros de consulta

string

Filtro opcional por categoría pública. Admite chat, image, video, audio, tts, stt, music, 3d, embedding, rerank y translation.

string

Escena opcional de recomendación no chat. Admite image, video, music, 3d, tts, stt, embedding, rerank y translation.

string

Filtro opcional por proveedor, por ejemplo openai, anthropic, google o deepseek.

string

Filtro opcional por etiqueta de modelo, por ejemplo chat, image, video, embedding o translation.

Cuando recommended_for está presente, /v1/models ordena los modelos no chat según la instantánea más reciente de éxito en 24 horas almacenada en caché. Los modelos con status = "insufficient_samples" siguen visibles, pero se muestran después de los modelos con puntuación.

Respuesta

string

Siempre list.

array

Array de objetos de modelo.Cada modelo siempre contiene:

id (string): Identificador del modelo
object (string): model
created (integer): Marca temporal de creación
owned_by (string): Proveedor del modelo
tokenlab.aliases (array): Alias públicos del mismo modelo
tokenlab.pricing (object): Resumen público de precios escalares
tokenlab.capabilities (array): Etiquetas públicas de capacidad
tokenlab.max_input_tokens (number o null): Límite de contexto de entrada cuando esté disponible
tokenlab.max_output_tokens (number o null): Límite de salida cuando esté disponible
tokenlab.category (string): Categoría pública del modelo
tokenlab.pricing_unit (string): Unidad pública de precio
tokenlab.has_complex_pricing (boolean): Indica si el precio tiene dimensiones específicas del modelo
tokenlab.lifecycle (object): etapa del ciclo de vida, fechas de lanzamiento/deprecación, modelo de reemplazo y origen de latest
tokenlab.commercial (object): política de cobro al usuario, motivo gratuito y fecha opcional de fin gratuito
tokenlab.badges (array): insignias derivadas del ciclo de vida y metadatos comerciales

Metadatos condicionales de la lista:

tokenlab.providers (array): Proveedores públicos cuando estén disponibles
tokenlab.cache_pricing (object o null): Precios de prompt cache cuando estén disponibles
tokenlab.pricing_summary (object o null): Solo se devuelve para modelos con precios complejos
tokenlab.request_format_summary (object o null): Resumen ligero de descubrimiento no chat con public_operations, request_endpoint y request_endpoint_by_operation
tokenlab.agent_preferences (object): Solo se devuelve cuando existe recommended_for

Los campos solo de detalle, como tokenlab.capability_flags, tokenlab.supported_operations, tokenlab.pricing_provenance y tokenlab.request_format_details, solo se devuelven en GET /v1/models/{model}.

curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(f"{model.id} ({model.owned_by})")

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const models = await client.models.list();

for (const model of models.data) {
  console.log(`${model.id} (${model.owned_by})`);
}

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    req, _ := http.NewRequest("GET", "https://api.tokenlab.sh/v1/models", nil)
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-your-api-key")

    resp, _ := http.DefaultClient.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var payload struct {
        Data []struct {
            ID      string `json:"id"`
            OwnedBy string `json:"owned_by"`
        } `json:"data"`
    }

    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&payload)

    for _, model := range payload.Data {
        fmt.Printf("%s (%s)\n", model.ID, model.OwnedBy)
    }
}

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/models');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ]
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
foreach ($data['data'] as $model) {
    echo "{$model['id']} ({$model['owned_by']})\n";
}

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-5.4",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "openai"
    },
    {
      "id": "claude-sonnet-4-6",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "anthropic"
    },
    {
      "id": "gemini-3.5-flash",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "google"
    }
  ]
}

Filtrado por proveedor

# Obtener todos los modelos de OpenAI
openai_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "openai"]

# Obtener todos los modelos de Anthropic
anthropic_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "anthropic"]

Categorías de modelos

Proveedor	Modelos de ejemplo
`openai`	gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5-mini, gpt-4o, gpt-image-2
`anthropic`	claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5
`google`	gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.5-flash, gemini-2.5-pro
`deepseek`	deepseek-r1, deepseek-v3-2
`xai`	grok-4.1
`moonshot`	kimi-k2.5
`minimax`	minimax-m3
`meta`	llama-3.3-70b, llama-3.1-405b

Ejemplo de recomendación de agente

Response

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gemini-2.5-flash-image",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "google",
      "tokenlab": {
        "category": "image",
        "pricing_unit": "per_request",
        "agent_preferences": {
          "image": {
            "preferred_rank": 1,
            "success_rate_24h": 0.98,
            "sample_count_24h": 423,
            "status": "ready",
            "updated_at": "2026-03-28T12:00:00.000Z",
            "basis": {
              "source": "recent_activity_24h"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

Eliminación de modelos

DELETE /v1/models/{model} no está admitido. Los modelos de TokenLab son un catálogo público compartido, no recursos de modelos fine-tuned propiedad del usuario.

Base

Texto

Archivos y lotes

Imágenes

Audio y tiempo real

Música

Video y recursos

Worlds

3D

Trabajos asíncronos

Gemini nativo

Administración

Resumen

Parámetros de consulta

Respuesta

Filtrado por proveedor

Categorías de modelos

Ejemplo de recomendación de agente

Eliminación de modelos

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