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Resumo

GET /v1/models é otimizado para descoberta. Metadados apenas de detalhe, como capability_flags, pricing_provenance e o request_format_details completo, ficam em GET /v1/models/{model}.

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Parâmetros de consulta

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category
string
Filtro opcional por categoria pública. Suporta chat, image, video, audio, tts, stt, music, 3d, embedding, rerank e translation.
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recommended_for
string
Cena opcional de recomendação não chat. Suporta image, video, music, 3d, tts, stt, embedding, rerank e translation.
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provider
string
Filtro opcional por provedor, como openai, anthropic, google ou deepseek.
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tag
string
Filtro opcional por tag de modelo, como chat, image, video, embedding ou translation.
Quando recommended_for está presente, /v1/models ordena os modelos não chat pela captura mais recente de taxa de sucesso das últimas 24 horas em cache. Modelos com status = "insufficient_samples" continuam visíveis, mas aparecem depois dos modelos pontuados.

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Resposta

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object
string
Sempre list.
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data
array
Array de objetos de modelo.Cada modelo sempre contém:
  • id (string): Identificador do modelo
  • object (string): model
  • created (integer): Timestamp de criação
  • owned_by (string): Provedor do modelo
  • tokenlab.aliases (array): Aliases públicos do mesmo modelo
  • tokenlab.pricing (object): Resumo público de preços escalares
  • tokenlab.capabilities (array): Tags públicas de capacidade
  • tokenlab.max_input_tokens (number ou null): Limite de contexto de entrada quando disponível
  • tokenlab.max_output_tokens (number ou null): Limite de saída quando disponível
  • tokenlab.category (string): Categoria pública do modelo
  • tokenlab.pricing_unit (string): Unidade pública de preço
  • tokenlab.has_complex_pricing (boolean): Se o preço tem dimensões específicas do modelo
  • tokenlab.lifecycle (object): estágio do ciclo de vida, datas de lançamento/depreciação, modelo substituto e origem do badge latest
  • tokenlab.commercial (object): política de cobrança do usuário, motivo gratuito e prazo opcional de gratuidade
  • tokenlab.badges (array): badges derivados dos metadados de ciclo de vida e comercial
Metadados condicionais da lista:
  • tokenlab.providers (array): Provedores públicos quando disponíveis
  • tokenlab.cache_pricing (object ou null): Preços de prompt cache quando disponíveis
  • tokenlab.pricing_summary (object ou null): Retornado apenas para modelos com preços complexos
  • tokenlab.request_format_summary (object ou null): Resumo leve de descoberta não chat com public_operations, request_endpoint e request_endpoint_by_operation
  • tokenlab.agent_preferences (object): Só é retornado quando recommended_for está presente
Campos apenas de detalhe, como tokenlab.capability_flags, tokenlab.supported_operations, tokenlab.pricing_provenance e tokenlab.request_format_details, só são retornados por 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"
    }
  ]
}

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Filtragem por provedor

# Obter todos os modelos OpenAI
openai_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "openai"]

# Obter todos os modelos Anthropic
anthropic_models = [m for m in models.data if m.owned_by == "anthropic"]

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Categorias de modelos

ProvedorModelos de exemplo
openaigpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5-mini, gpt-4o, gpt-image-2
anthropicclaude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5
googlegemini-3.1-pro-preview, gemini-3.5-flash, gemini-2.5-pro
deepseekdeepseek-r1, deepseek-v3-2
xaigrok-4.1
moonshotkimi-k2.5
minimaxminimax-m3
metallama-3.3-70b, llama-3.1-405b

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Exemplo de recomendação do 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"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

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Exclusão de modelos

DELETE /v1/models/{model} não é compatível. Os modelos da TokenLab são um catálogo público compartilhado, não recursos de modelos fine-tuned pertencentes ao usuário.