LLM Pricing
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API · MCP

Os dados normalizados de preços, capacidades e classificações por trás deste site são publicados como JSON estático, de download gratuito e sem chave de API. Você pode apontar seu código ou um agente diretamente para eles.

Endpoints

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

Todos os modelos: entrada canônica, preço oficial + do canal mais barato, preços combinados, contexto, recursos, pontuações da Artificial Analysis e uso de 30 dias.

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

Todos os provedores: nome, nível (primária / nuvem / gateway), número de modelos, SDK, base de API e docs.

GEThttps://llmpricing.dev/llms.txt

Resumo do site em texto simples para rastreadores de IA (convenção llms.txt).

Servido como arquivos estáticos por uma CDN, portanto não há limites de taxa. Mesmo assim, armazene as respostas em cache em vez de buscá-las de novo a cada requisição. Os dados são atualizados em cada build.

Campos principais (models.json)

id, name, lab, kindId canônico, nome de exibição, lab e tipo de modelo.
reference / cheapestReferência (oficial/tabela) e canal pago mais barato, cada um com entrada/saída/leitura-de-cache por 1M tokens.
blendedRef / blendedMin / blendedTrustedPreço unitário combinado (entrada×0,75 + saída×0,25) para a referência, o canal mais barato e o canal confiável mais barato (gateways excluídos).
context, outputLimit, capabilitiesJanela de contexto, saída máxima e flags de recurso de três estados (true/false/null).
aa (idx, coding, agentic, speed, taskCost)Índices de inteligência, programação e agêntico da Artificial Analysis, velocidade de saída e custo por tarefa (null quando não coberto).
usage (rank, tokens, share)Classificação de uso de 30 dias da OpenRouter, total de tokens e participação (null quando não rastreado).
hostCount, spreadQuantos provedores hospedam o modelo e a variação de preço entre plataformas.

Exemplos

Os cinco modelos mais baratos por preço combinado, com 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"])

Os endpoints enviam Access-Control-Allow-Origin: *, então funcionam também no navegador.

Servidor MCP

Como os dados são JSON limpo sobre HTTPS, qualquer servidor MCP capaz de fazer fetch pode expô-los a um agente. Por exemplo, o servidor fetch de referência:

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

Depois peça ao agente para ler https://llmpricing.dev/api/models.json e raciocinar sobre isso: o modelo mais barato dentro de um orçamento, a melhor inteligência por dólar, quais fornecedores hospedam um determinado modelo.

Um servidor MCP primário com ferramentas tipadas (search_models, cheapest, compare) está no roteiro. Até lá, os endpoints JSON acima são a interface estável.

Licença e atribuição

Os dados são agregados de models.dev (MIT), Artificial Analysis e OpenRouter. Você pode reutilizá-los sob CC BY 4.0, mantendo a atribuição ao LLM Pricing e às fontes originais.