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Documentation Index

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Réponse

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object
string
Toujours list.
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data
array
Tableau d’objets modèle.Chaque modèle contient :
  • id (string) : Identifiant du modèle
  • object (string) : model
  • created (integer) : Horodatage de création
  • owned_by (string) : Fournisseur du modèle
  • lemondata.category (string) : Catégorie publique du modèle
  • lemondata.pricing_unit (string ou null) : Unité de tarification publique lorsque disponible
  • lemondata.capability_flags (object ou null) : Résumé public des capacités
  • lemondata.supported_operations (array ou null) : Opérations publiques hors chat prises en charge par le modèle
  • lemondata.pricing_provenance (object ou null) : Métadonnées publiques de provenance de la tarification
  • lemondata.public_contract_summary (object ou null) : Résumé de découverte non-chat léger, avec uniquement public_operations et request_endpoint
  • lemondata.agent_preferences (object) : Renvoyé uniquement lorsque recommended_for est présent
GET /v1/models est optimisé pour la découverte. Les métadonnées réservées au détail, comme capability_flags, pricing_provenance et le public_contract complet, se trouvent sur GET /v1/models/{model}.

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Paramètres de requête

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category
string
Filtre facultatif sur la catégorie publique. Prend en charge chat, image, video, audio, tts, stt, music, 3d, embedding, rerank et translation.
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recommended_for
string
Scène de recommandation non-chat facultative. Prend en charge image, video, music, 3d, tts, stt, embedding, rerank et translation.
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provider
string
Filtre facultatif par fournisseur, par exemple openai, anthropic, google ou deepseek.
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tag
string
Filtre facultatif par tag de modèle, par exemple chat, image, video, embedding ou translation.
Lorsque recommended_for est présent, /v1/models trie les modèles non-chat selon le plus récent snapshot de taux de réussite sur 24 heures mis en cache. Les modèles avec status = "insufficient_samples" restent visibles mais sont classés après les modèles scorés.
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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Filtrage par fournisseur

# Obtenir tous les modèles OpenAI
openai_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "openai"]

# Obtenir tous les modèles Anthropic
anthropic_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "anthropic"]

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Catégories de modèles

FournisseurExemples de modèles
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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Exemple de recommandation d’agent

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": {
              "score_source": "clickhouse_24h",
              "channel_id": null,
              "physical_model": null
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}