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Documentation Index

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Resumen

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

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Parámetros de consulta

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category
string
Filtro opcional por categoría pública. Admite chat, image, video, audio, tts, stt, music, 3d, embedding, rerank y translation.
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recommended_for
string
Escena opcional de recomendación no chat. Admite image, video, music, 3d, tts, stt, embedding, rerank y translation.
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provider
string
Filtro opcional por proveedor, por ejemplo openai, anthropic, google o deepseek.
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tag
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.

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Respuesta

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object
string
Siempre list.
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data
array
Array de objetos de modelo.Cada modelo contiene:
  • id (string): Identificador del modelo
  • object (string): model
  • created (integer): Marca temporal de creación
  • owned_by (string): Proveedor del modelo
  • lemondata.category (string): Categoría pública del modelo
  • lemondata.pricing_unit (string or null): Unidad de precio pública cuando está disponible
  • lemondata.capability_flags (object or null): Resumen público de capacidades
  • lemondata.supported_operations (array or null): Operaciones públicas no chat compatibles con el modelo
  • lemondata.pricing_provenance (object or null): Metadatos públicos de procedencia de precios
  • lemondata.public_contract_summary (object or null): Resumen ligero de descubrimiento no chat con solo public_operations y request_endpoint
  • lemondata.agent_preferences (object): Solo se devuelve cuando existe recommended_for
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key"

{
  "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-2.5-flash",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "google"
    }
  ]
}

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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"]

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Categorías de modelos

ProveedorModelos de ejemplo
openaigpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5-mini, gpt-4o, dall-e-3
anthropicclaude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5
googlegemini-3-pro-preview, gemini-3-flash-preview, gemini-2.5-pro
deepseekdeepseek-r1, deepseek-v3-2
xaigrok-4.1
moonshotkimi-k2.5
minimaxminimax-m2.1
metallama-3.3-70b, llama-3.1-405b

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Ejemplo de recomendación de agente

Response
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gemini-2.5-flash-image",
      "object": "model",
      "created": 1706000000,
      "owned_by": "google",
      "lemondata": {
        "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": {
              "channel_id": null,
              "physical_model": null
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}