开源项目 llm-specs-api：聚合 127 家厂商 3214 个模型的免费 REST API

一个名为 llm-specs-api 的开源项目试图把「大模型价格表」这件事做成一个可直接调用的 REST API。该项目把覆盖 127 家厂商、共 3214 个模型的定价、上下文窗口与能力标志打包成一份 1.7 MB 的数据集，启动时一次性加载到内存，后续所有查询、过滤、排序、对比和成本估算都不依赖数据库。需要说明的是，官方托管实例在撰稿时尚未部署，目前需本地运行或自行部署。

数据规模与查询能力

数据集内置 127 家厂商、3214 个模型，以及 16 种 mode、153 个属性字段（其中 86 个与价格相关）。/v1/models 端点支持按 provider、mode、能力标志（37 个 supports_* 键）、上下文下限、价格上限进行过滤，并允许字段投影与分页。例如查询 Anthropic 的 chat 模型并按输入价格降序排列，可直接通过 query 参数完成。

模型详情可通过 /v1/models/{id} 查询，返回该模型所有适用费率，包括仅在阈值以上生效的费率、缓存读写费率以及上下文窗口与能力标志。对于路径中包含 / 或 : 的模型 ID（如 Bedrock 上的 us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0），可通过 * 通配路由或 /v1/models/by-id 查询参数处理。

成本估算与审计

项目的核心差异化在于 /v1/estimate 端点：它不是只返回一个总价，而是给出一份「收据」。例如输入 19 万 token、输出 4000 token、缓存读 2 万 token、1 小时缓存写 8000 token 的请求，由于触发 200k 阈值，整次请求被按高于 200k 的费率重新计费，输出也被一并重算。返回结果逐行列出 rate_key、数量、单价与对应费率键，开发者可逐条核对，避免「黑盒总价」。

为保证精度，服务全程使用 Decimal 运算而非浮点数，因为数据中已存在 1.2999000000000001e-07 这类序列化噪声，且部分费率低至 1.3e-10。另外，258 个模型明确声明输出价格为 0，「免费」与「未知」在数据结构上必须可区分，未定价的用量会被归入 unpriced[]，不会悄悄计入或稀释总价。

部署与可用性

项目要求 Bun 运行时，可通过 git clone 后 bun start 启动，也可直接拉取已发布镜像 ghcr.io/axium-lab/llm-specs-api:latest 运行，数据集已打包进镜像内。启动时实例会用 If-None-Match 向源端校验；命中 304 则传输 0 字节；源端不可用时则回退到本地副本并在 /health 中标注。

所有错误响应遵循 RFC 9457 的 application/problem+json 规范，使用稳定的 type slug（如 model-not-found、ambiguous-model、model-not-priced、limits-exceeded、invalid-query），便于调用方在代码中分支处理。

局限与适用场景

该项目本质上是一个数据聚合与查询工具，适合需要在多厂商、多模型间快速比价或核算单次调用成本的开发者与团队。但官方托管实例尚未上线，意味着现阶段所有用户都需要自行部署；此外，价格与能力数据高度依赖上游来源的更新频率，对于需要实时决策的生产系统，仍需关注数据时效性问题。