Models.dev
Anomaly Co (OpenCode team) · その他
Models.devは、AIモデルとその提供元、スペック、料金を一か所で比較できる無料のオープンソースデータベースだ。通常は十数社のベンダーページに散らばっているモデル情報を集め、閲覧できる表と公開のモデル料金APIとして提供する。開発者は提供元を選ぶ前にAIモデルを比較するために使い、ツールを作る側は同じデータをコスト計算機やモデルルーターに取り込む。手短に言えば、無料で読めて、フォークもできて、問い合わせもできるオープンソースのモデルカタログである。
Models.dev について
Models.devとは
Models.devは、AIモデルのスペック、料金、能力を収めたオープンソースのデータベースであり、コーディングエージェントOpenCodeのチームが運営し、GitHub上のAnomaly Co組織のもとで公開されている。このプロジェクトが生まれた理由は、READMEにも書かれているとおり、利用可能なすべてのAIモデルを網羅する単一のデータベースが存在しないからだ。そこでチームは自ら一つを構築し、コントリビューションに開放した。
このデータベースは、モデルについて最も多く寄せられる疑問に答える。100万トークンあたりいくらか、コンテキストウィンドウはどれくらいか、どの提供元が扱っているか、推論やツール呼び出し、構造化出力に対応しているか。本来ならタブを行き来して丸一日かかるAIモデルのスペックを、ここにまとめてある。すべてはリポジトリ内にTOMLファイルとして、提供元とモデルごとに整理されて置かれ、ウェブサイトとAPIの両方にデータを供給する。
最大の制約は鮮度だ。カタログはベンダーが公開するのではなくコミュニティが維持しているため、誰かがエントリを更新するよりずっと早く、提供元が料金をひっそり変えたりモデルを終了したりすることがある。Models.devは手早い出発点として使い、重要な点は一次情報で確かめるとよい。
はじめかた
- 任意のブラウザでmodels.devを開く。アカウントもログインも購読も要らない。
- モデルの表を閲覧または絞り込み、コンテキストサイズ、料金、対応機能を見比べる。
- 任意のモデルをクリックすると、モデルID、扱う提供元、能力フラグが確認できる。
- プログラムから使う場合は
curl https://models.dev/api.jsonでカタログを取得し、自分のコードでJSONを読む。 - 誤った料金や欠けたモデルを見つけたら、GitHubリポジトリにpull requestを送る。
AIツール情報
Models.devの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 開発者：プロジェクトにAPIを組み込む前に、十数のタブを開かずに提供元と料金を比較する。
- ツール開発者：コスト計算機やルーター、ダッシュボード用にモデルのメタデータを取り込み、手作業の保守を省く。
- テクニカルライターや研究者：編集履歴を自ら示す公開ソースからモデルのスペックを引用する。
タスク
- モデル比較：入力または出力のコストでモデルを並べ替え、コンテキスト上限を一つの表で確認する。
- 料金の照会：特定のモデルや提供元の100万トークンあたりの数値を得て、各ベンダーのサイトを開かずに手早くLLM料金比較を行う。
- データ連携：JSON APIに問い合わせ、自分の表を定期的に更新する。
シーン
- 要約機能のために安価なモデルと上位モデルのどちらを選ぶかの判断。
- 新しい提供元のAPIを採用する前の事前調査。
- 社内のモデル一覧を市場全体と同期させておくこと。
主な機能
すべてのモデルを一つの表に
Models.devはモデルをベンダーサイトに散らすのではなく、絞り込み可能な一つの表に並べる。だから名前、提供元、コンテキストサイズ、料金をページから離れずに確認できる。複数のラボの選択肢を比べる人にとって、それだけで比較にかつて伴っていた面倒の大半が消える。
公開JSON API
データは人にも機械にも役立つ。https://models.dev/api.json を叩くとカタログ全体が構造化JSONで返り、料金と能力フラグも含まれる。models.json や catalog.json といった個別のフィードもあり、より狭い用途に対応する。ルーターやコストツールを維持しているなら、定期的に取得すればスクレイピングは不要だ。
提供元に依存しないモデルメタデータ
models.json フィードは、どの提供元が扱うかとは切り離して、モデルそのものの情報を収める。公開日、知識カットオフ、対応モダリティなどだ。同じ基盤モデルが複数の提供元に現れ、それぞれが独自のコンテキスト上限と料金を適用するとき、この分離が効いてくる。
提供元のロゴとID
各提供元には予測可能なURLでSVGとして配信されるロゴがあり、モデルはAI SDKのID形式を使う。そのまま使える識別子のおかげで、多くのJavaScriptやTypeScriptプロジェクトがすでに期待する形とデータが揃う。
MITによるオープンソース
データセット全体は公開され、MITでライセンスされ、読めるTOMLファイルとして保存される。だからフォークし、本当に必要な提供元だけに削り、ファイアウォールの内側で自前のコピーを配信できる。鍵を握るベンダーはいない。
コミュニティの貢献
データがリポジトリにあるため、修正は開発者になじみのあるpull requestの流れに従う。古い料金や欠けたモデルに気づいたらPRを開く。市場が動くにつれてデータベースは良くなっていく。
メリットとデメリット
メリット
- 閲覧も照会も無料で、アカウントもペイウォールもない。
- 構造化データと公開APIにより、他のツールで再利用しやすい。
- MITのオープンソースなので、カタログを調べ、フォークし、自己ホストできる。
- 料金、コンテキスト上限、能力フラグを一つの比較可能な表で追える。
- 提供元に依存しないメタデータが、モデルの情報と提供の詳細を分ける。
デメリット
- コミュニティが維持するエントリはリリースの速いスケジュールに遅れることがあり、料金が古くなる場合がある。
- 性能チャートや出力例がないため、どのモデルが実際に優れているかは教えてくれない。
- 網羅範囲は広いが完全ではなく、無名の提供元が欠けていることがある。
- 正確さは貢献者次第なので、重要な数値は一次情報で確認する必要がある。
よくある質問
AIモデルとその提供元、スペック、料金を一か所で比較するための参考資料だ。開発者は提供元を選ぶ前やAPIを組み込む前に使い、ツール開発者はデータを自前のソフトウェアに取り込む。
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