LLM Pricing
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API · MCP

Die normalisierten Preis-, Fähigkeits- und Ranglistendaten hinter dieser Seite werden als statisches JSON veröffentlicht, frei abrufbar und ohne API-Schlüssel. Ihr Code oder ein Agent kann sie direkt abfragen.

Endpunkte

GEThttps://llmpricing.dev/api/models.json

Alle Modelle: canonical-Eintrag, offizieller + günstigster Kanalpreis, Mischpreise, Kontext, Fähigkeiten, Artificial-Analysis-Werte und 30-Tage-Nutzung.

GEThttps://llmpricing.dev/api/providers.json

Alle Anbieter: Name, Stufe (Erstanbieter / Cloud / Gateway), Modellanzahl, SDK, API-Base und Docs.

GEThttps://llmpricing.dev/llms.txt

Klartext-Zusammenfassung der Seite für KI-Crawler (llms.txt-Konvention).

Wird als statische Dateien über ein CDN ausgeliefert, es gibt daher keine Ratenlimits. Bitte cachen Sie Antworten trotzdem, statt sie bei jeder Anfrage neu zu laden. Die Daten werden bei jedem Build aktualisiert.

Wichtige Felder (models.json)

id, name, lab, kindCanonical-ID, Anzeigename, Labor und Modelltyp.
reference / cheapestReferenz (offiziell/Liste) und günstigster kostenpflichtiger Kanal, je mit Eingabe/Ausgabe/Cache-Lesen pro 1M Tokens.
blendedRef / blendedMin / blendedTrustedMischstückpreis (Eingabe×0,75 + Ausgabe×0,25) für Referenz-, günstigsten und günstigsten vertrauenswürdigen Kanal (ohne Gateways).
context, outputLimit, capabilitiesKontextfenster, maximale Ausgabe und dreiwertige Fähigkeits-Flags (true/false/null).
aa (idx, coding, agentic, speed, taskCost)Artificial-Analysis-Indizes für Intelligenz, Coding und Agentik, Ausgabegeschwindigkeit und Kosten pro Aufgabe (null wenn nicht abgedeckt).
usage (rank, tokens, share)OpenRouter-30-Tage-Nutzungsrang, Gesamt-Tokens und Anteil (null wenn nicht erfasst).
hostCount, spreadWie viele Anbieter das Modell hosten und die plattformübergreifende Preisspanne.

Beispiele

Die fünf günstigsten Modelle nach Mischpreis, mit curl und jq:

curl -s https://llmpricing.dev/api/models.json \
  | jq '.models
        | map(select(.blendedMin != null))
        | sort_by(.blendedMin)[:5]
        | .[] | {name, blendedMin, cheapest: .cheapest.provider}'

JavaScript (fetch):

const res = await fetch("https://llmpricing.dev/api/models.json");
const { meta, models } = await res.json();

// 5 cheapest by blended price (input x0.75 + output x0.25)
const cheapest = models
  .filter((m) => m.blendedMin != null)
  .sort((a, b) => a.blendedMin - b.blendedMin)
  .slice(0, 5);

console.log(meta.syncedAt, cheapest);

Python (requests):

import requests

data = requests.get("https://llmpricing.dev/api/models.json").json()
models = data["models"]

# highest Artificial Analysis intelligence with a public price
ranked = sorted(
    (m for m in models if m["aa"] and m["aa"]["idx"] is not None),
    key=lambda m: m["aa"]["idx"],
    reverse=True,
)
for m in ranked[:5]:
    print(m["name"], m["aa"]["idx"], m["blendedMin"])

Endpunkte senden Access-Control-Allow-Origin: *, funktionieren also auch aus dem Browser.

MCP-Server

Da die Daten sauberes JSON über HTTPS sind, kann jeder fetch-fähige MCP-Server sie einem Agenten bereitstellen. Zum Beispiel der Referenz-fetch-Server:

{
  "mcpServers": {
    "llm-pricing": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

Bitten Sie den Agenten dann, https://llmpricing.dev/api/models.json zu lesen und darüber zu argumentieren: das günstigste Modell innerhalb eines Budgets, die beste Intelligenz pro Dollar, welche Anbieter ein bestimmtes Modell hosten.

Ein Erstanbieter-MCP-Server mit typisierten Tools (search_models, cheapest, compare) steht auf der Roadmap. Bis dahin sind die obigen JSON-Endpunkte die stabile Schnittstelle.

Lizenz & Namensnennung

Die Daten sind aus models.dev (MIT), Artificial Analysis und OpenRouter zusammengeführt. Eine Weiterverwendung ist unter CC BY 4.0 möglich, sofern die Nennung von LLM Pricing und der Ursprungsquellen erhalten bleibt.