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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/anomalyco/models.dev) · [上游 README](https://github.com/anomalyco/models.dev/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<p align="center">
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<a href="https://models.dev">
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<picture>
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<source srcset="./logo-dark.svg" media="(prefers-color-scheme: dark)">
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<source srcset="./logo-light.svg" media="(prefers-color-scheme: light)">
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<img src="./logo-light.svg" alt="Models.dev logo">
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</picture>
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</a>
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</p>
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[Models.dev](https://models.dev) 是一个全面的开源 AI 模型规格、定价与能力数据库。
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目前没有一个数据库能涵盖所有可用 AI 模型的信息。我们发起 Models.dev，作为一个社区贡献项目来解决这一问题。我们也在 [opencode](https://opencode.ai). 内部使用它。
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## API
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你可以通过 API 访问这些数据。
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```bash
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curl https://models.dev/api.json
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```
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使用 **Model ID** 字段查询任意模型；这是 [AI SDK](https://ai-sdk.dev/). 使用的标识符。
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与提供商无关（provider-agnostic）的模型元数据可单独获取：
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```bash
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curl https://models.dev/models.json
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```
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用于获取模型本身的事实信息，与由何处提供服务无关。若需要在一个响应中同时获取提供商端点与仅含模型的元数据：
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```bash
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curl https://models.dev/catalog.json
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```
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### Logos
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提供商标志以 SVG 文件形式提供：
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```bash
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curl https://models.dev/logos/{provider}.svg
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```
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将 `{provider}` 替换为 **Provider ID**（例如 `anthropic`、`openai`、`google`）。若我们没有某提供商的标志，将返回默认标志。
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## Contributing
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数据以 TOML 文件形式存储在仓库中，按提供商和模型组织。标志存储为 SVG。这些内容用于生成本页面并驱动 API。
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我们需要你的帮助来保持数据最新。
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### Adding Model Metadata
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仅含模型的事实信息存放在 `models/`，使用与提供商模型相同的路径式 ID。例如，`models/openai/gpt-5.toml` 定义底层 GPT-5 模型的元数据，而 `providers/openai/models/gpt-5.toml` 定义 OpenAI 特定的服务详情（如定价）。
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将模型元数据用于与提供商无关的事实：
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- `name`、`family`、`release_date`、`last_updated`、`knowledge`
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- `attachment`、`reasoning`、`tool_call`、`structured_output`、`temperature`
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- `[limit]` 默认值，如上下文、输入与输出 token 限制
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- `[modalities]` 默认值
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- `open_weights`、`license`、`links`、`weights` 以及 `benchmarks`
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示例：
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```toml
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name = "GPT-5"
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family = "gpt"
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release_date = "2025-08-07"
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last_updated = "2025-08-07"
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attachment = true
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reasoning = true
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temperature = false
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tool_call = true
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structured_output = true
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open_weights = false
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[limit]
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context = 400_000
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input = 272_000
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output = 128_000
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[modalities]
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input = ["text", "image"]
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output = ["text"]
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[[benchmarks]]
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name = "Benchmark Name"
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score = 72.5
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metric = "accuracy"
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source = "https://example.com/results"
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[[weights]]
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label = "Model weights"
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url = "https://huggingface.co/example/model"
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format = "safetensors"
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```
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提供商 TOML 可通过 `base_model` 继承这些事实，然后仅保留提供商特定字段或覆盖项：
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```toml
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base_model = "openai/gpt-5"
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[cost]
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input = 1.25
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output = 10.00
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cache_read = 0.125
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[limit]
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context = 200_000 # optional provider override
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output = 32_000
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```
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生成时，提供商字段优先于模型元数据。当底层模型相同，但提供商以不同的上下文限制、模态、功能或定价提供服务时，请使用此方式。
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### Adding a New Provider Model
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要添加新模型，请先检查该提供商是否已存在于 `providers/` 目录中。若不存在，则：
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#### 1. Create a Provider
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若提供商尚未在 `providers/` 中：
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1. 在 `providers/` 中创建一个以提供商 ID 命名的新文件夹。例如 `providers/newprovider/`。
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2. 添加包含提供商详情的 `provider.toml`：
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```toml
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name = "Provider Name"
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npm = "@ai-sdk/provider" # AI SDK Package name
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env = ["PROVIDER_API_KEY"] # Environment Variable keys used for auth
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doc = "https://example.com/docs/models" # Link to provider's documentation
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```
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若提供商未发布 npm 包，但暴露了 OpenAI 兼容端点，请相应设置 npm 字段并包含 base URL：
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```toml
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npm = "@ai-sdk/openai-compatible" # Use OpenAI-compatible SDK
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api = "https://api.example.com/v1" # Required with openai-compatible
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```
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#### 2. Add a Logo (optional)
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要为提供商添加标志：
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1. 在提供商目录中添加 `logo.svg` 文件（例如 `providers/newprovider/logo.svg`）
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2. 使用 SVG 格式，不固定尺寸或颜色——填充/描边使用 `currentColor`
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SVG 结构示例：
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```svg
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<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor">
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<!-- Logo paths here -->
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</svg>
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```
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#### 3. Add a Model Definition
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在提供商的 `models/` 目录中创建新的 TOML 文件，文件名为模型 ID。
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若模型 ID 包含 `/`，请使用子文件夹。例如，对于模型 ID `openai/gpt-5`，创建文件夹 `openai/`，并在其中放置名为 `gpt-5.toml` 的文件。
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```toml
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name = "Model Display Name"
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attachment = true # or false - supports file attachments
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reasoning = false # or true - supports reasoning / chain-of-thought
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tool_call = true # or false - supports tool calling
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structured_output = true # or false - supports a dedicated structured output feature
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temperature = true # or false - supports temperature control
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knowledge = "2024-04" # Knowledge-cutoff date
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release_date = "2025-02-19" # First public release date
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last_updated = "2025-02-19" # Most recent update date
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open_weights = true # or false - model’s trained weights are publicly available
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[cost]
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input = 3.00 # Cost per million input tokens (USD)
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output = 15.00 # Cost per million output tokens (USD)
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reasoning = 15.00 # Cost per million reasoning tokens (USD)
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cache_read = 0.30 # Cost per million cached read tokens (USD)
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cache_write = 3.75 # Cost per million cached write tokens (USD)
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input_audio = 1.00 # Cost per million audio input tokens (USD)
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output_audio = 10.00 # Cost per million audio output tokens (USD)
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[limit]
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context = 400_000 # Maximum context window (tokens)
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input = 272_000 # Maximum input tokens
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output = 8_192 # Maximum output tokens
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[modalities]
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input = ["text", "image"] # Supported input modalities
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output = ["text"] # Supported output modalities
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[interleaved]
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field = "reasoning_content" # Name of the interleaved field "reasoning_content" or "reasoning_details"
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```
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#### 3a. Reuse Model Metadata with `base_model`
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对于镜像现有模型的封装提供商（wrapper provider），优先引用仅含模型的元数据，而不是重复与提供商无关的字段。
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当提供商提供相同的底层模型，且仅提供商特定字段不同时，使用 `base_model`。
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```toml
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base_model = "anthropic/claude-opus-4-6"
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[cost]
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input = 5.00
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output = 25.00
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```
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规则：
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- `base_model` 必须指向 `models/` 中的 TOML 文件，使用 `<provider>/<model-id>`。
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- 你可以在本地覆盖任何顶层模型字段。
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- 若覆盖嵌套表（如 `[cost]`、`[limit]` 或 `[modalities]`），请包含该表所需的完整值。
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- `base_model_omit` 为可选项，在合并本地覆盖后会移除继承的模型元数据字段。使用点路径字符串，例如 `base_model_omit = ["limit.input"]`。
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- `id` 仍来自文件名；请勿将其添加到 TOML 中。
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当封装模型在实质上与源模型相同，仅因提供商特定的定价、限制、模态、提供商请求结构或生命周期标志而有所不同时，使用 `base_model`。
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同步与生成脚本在更新提供商 TOML 时应保留现有的 `base_model` / `base_model_omit` 字段。请勿使用旧版 `[extends]` 表。
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#### 4. Submit a Pull Request
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1. Fork 本仓库
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2. 创建包含你更改的新分支
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3. 添加你的提供商和/或模型文件
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4. 提交 PR，并附上清晰的描述
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### 验证
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有一个 GitHub Action 会根据我们的 schema 自动验证你的提交，以确保：
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- 所有必填字段都已存在
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- 数据类型正确
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- 值在可接受范围内
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- TOML 语法有效
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将现有 provider 字段迁移到 model metadata 时，请在修改前后对比生成的输出：
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```bash
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bun run compare:migrations
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```
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这会为每个变更的 model TOML 打印 diff，以便你确认生成的 JSON 仅在你预期的位置发生变化。
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### Schema 参考
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模型必须符合以下 schema，定义见 `packages/core/src/schema.ts`。
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**Provider Schema：**
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- `name`: String - 提供商的显示名称
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- `npm`: String - AI SDK 包名
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- `env`: String[] - 用于身份验证的环境变量键名
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- `doc`: String - 提供商文档链接
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- `api` _(optional)_: String - 兼容 OpenAI 的 API 端点。仅在使用 `@ai-sdk/openai-compatible` 作为 npm 包时才需要
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**Model Schema：**
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- `name`: String — 模型的显示名称
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- `attachment`: Boolean — 是否支持文件附件
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- `reasoning`: Boolean — 是否支持推理 / chain-of-thought
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- `tool_call`: Boolean - 是否支持工具调用
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- `structured_output` _(optional)_: Boolean — 是否支持结构化输出
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- `temperature` _(optional)_: Boolean — 是否支持 temperature 控制
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- `knowledge` _(optional)_: String — 知识截止日期，格式为 `YYYY-MM` 或 `YYYY-MM-DD`
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||
- `release_date`: String — 首次公开发布日期，格式为 `YYYY-MM` 或 `YYYY-MM-DD`
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||
- `last_updated`: String — 最近更新日期，格式为 `YYYY-MM` 或 `YYYY-MM-DD`
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||
- `open_weights`: Boolean - 表示模型的训练权重是否公开可用
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- `interleaved` _(optional)_: Boolean or Object — 是否支持交错推理（interleaved reasoning）。使用 `true` 表示通用支持，或使用包含 `field` 的对象来指定格式
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||
- `interleaved.field`: String — 交错字段名称（`"reasoning_content"` 或 `"reasoning_details"`）
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||
- `cost.input`: Number — 每百万输入 token 的费用（USD）
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- `cost.output`: Number — 每百万输出 token 的费用（USD）
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||
- `cost.reasoning` _(optional)_: Number — 每百万推理 token 的费用（USD）
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||
- `cost.cache_read` _(optional)_: Number — 每百万缓存读取 token 的费用（USD）
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||
- `cost.cache_write` _(optional)_: Number — 每百万缓存写入 token 的费用（USD）
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||
- `cost.input_audio` _(optional)_: Number — 每百万音频输入 token 的费用（如单独计费）（USD）
|
||
- `cost.output_audio` _(optional)_: Number — 每百万音频输出 token 的费用（如单独计费）（USD）
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||
- `limit.context`: Number — 最大上下文窗口（token 数）
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- `limit.input`: Number — 最大输入 token 数
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- `limit.output`: Number — 最大输出 token 数
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- `modalities.input`: Array of strings — 支持的输入模态（例如 ["text", "image", "audio", "video", "pdf"]）
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- `modalities.output`: Array of strings — 支持的输出模态（例如 ["text"]）
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- `status` _(optional)_: String — 支持状态：
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- `alpha` - 表示模型处于 alpha 测试阶段
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- `beta` - 表示模型处于 beta 测试阶段
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- `deprecated` - 表示模型已不再通过提供商的公开 API 提供服务
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### 示例
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请参阅 `providers/` 目录中的现有提供商作为参考：
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- `providers/anthropic/` - Anthropic Claude 模型
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- `providers/openai/` - OpenAI GPT 模型
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- `providers/google/` - Google Gemini 模型
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### 前端开发
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请确保已安装 [Bun](https://bun.sh/)。
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```bash
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$ bun install
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$ cd packages/web
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$ bun run dev
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```
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前端将在 http://localhost:3000 打开。
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### 使用 opencode 进行手动测试
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你可以通过 opencode 手动检查 provider 变更：
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```bash
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$ bun install
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$ cd packages/web
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$ bun run build
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$ OPENCODE_MODELS_PATH="dist/_api.json" opencode
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```
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### 有问题？
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如需帮助或对贡献有疑问，请提交 issue。
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Models.dev 由 [SST](https://sst.dev). 维护者创建。
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**加入我们的社区** [Discord](https://sst.dev/discord) | [YouTube](https://www.youtube.com/c/sst-dev) | [X.com](https://x.com/SST_dev)
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