LLM Pricing
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API · MCP

I dati normalizzati di prezzo, capacità e classifica che stanno dietro a questo sito sono pubblicati come JSON statico, scaricabile gratuitamente e senza chiave API. Puoi puntarci direttamente il tuo codice o un agente.

Endpoint

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

Tutti i modelli: voce canonica, prezzo ufficiale + del canale più economico, prezzi combinati, contesto, funzionalità, punteggi Artificial Analysis e utilizzo a 30 giorni.

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

Tutti i provider: nome, livello (prima parte / cloud / gateway), numero di modelli, SDK, base API e docs.

GEThttps://llmpricing.dev/llms.txt

Riepilogo del sito in testo semplice per i crawler IA (convenzione llms.txt).

Viene servito come file statici da una CDN, quindi non ci sono limiti di frequenza. Metti comunque in cache le risposte invece di richiederle a ogni chiamata. I dati si aggiornano a ogni build.

Campi chiave (models.json)

id, name, lab, kindId canonico, nome visualizzato, lab e tipo di modello.
reference / cheapestRiferimento (ufficiale/listino) e canale a pagamento più economico, ciascuno con input/output/lettura-cache per 1M token.
blendedRef / blendedMin / blendedTrustedPrezzo unitario combinato (input×0,75 + output×0,25) per il riferimento, il canale più economico e il canale affidabile più economico (gateway esclusi).
context, outputLimit, capabilitiesFinestra di contesto, output massimo e flag di funzionalità a tre stati (true/false/null).
aa (idx, coding, agentic, speed, taskCost)Indici di intelligenza, programmazione e agentico di Artificial Analysis, velocità di output e costo per attività (null quando non coperto).
usage (rank, tokens, share)Posizione d’utilizzo a 30 giorni di OpenRouter, token totali e quota (null quando non tracciato).
hostCount, spreadQuanti provider ospitano il modello e la dispersione di prezzo tra piattaforme.

Esempi

I cinque modelli più economici per prezzo combinato, con curl e 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"])

Gli endpoint inviano Access-Control-Allow-Origin: *, quindi funzionano anche dal browser.

Server MCP

Poiché i dati sono JSON pulito su HTTPS, qualsiasi server MCP in grado di fare fetch può esporli a un agente. Ad esempio, il server fetch di riferimento:

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

Poi chiedi all’agente di leggere https://llmpricing.dev/api/models.json e di ragionarci sopra: il modello più economico entro un budget, la migliore intelligenza per dollaro, quali fornitori ospitano un dato modello.

Un server MCP di prima parte con strumenti tipizzati (search_models, cheapest, compare) è in roadmap. Fino ad allora gli endpoint JSON sopra sono l’interfaccia stabile.

Licenza e attribuzione

I dati sono aggregati da models.dev (MIT), Artificial Analysis e OpenRouter. Puoi riutilizzarli con licenza CC BY 4.0, mantenendo l’attribuzione a LLM Pricing e alle fonti originali.