Ttech query model zh

ttech-query-model

通过 TTech.xin 平台 RESTful API 查询 AI 模型信息。

功能概述

功能	端点	说明
元数据	GET /modelmp/categories、GET /modelmp/sizes 等	查询类别、参数尺寸、模型品牌、API 服务提供商（CSP）、地区枚举值及对应的 ID
模型列表	GET /modelmp/models	查询并返回模型列表，多条件过滤（类别/尺寸/品牌/名称/是否开源），支持分页
模型详情	GET /modelmp/models/{model_id}	模型的完整信息、能力指数、服务商（CSP）
价格查询	GET /modelmp/prices	各模型在各地区API 服务提供商的报价
成本排名（价格计算器）	GET /modelmp/prices/cost-rankings	输入Token、输出Token和API调用次数，计算总成本并排名
模型能力排名	GET /modelmp/model-rankings	按智能指数/编码指数/Agentic指数/上下文大小或模型调用量排名
模型品牌排名	GET /modelmp/brand-rankings	按流行度或调用量对模型品牌排名

不适用场景

• 模型相关的科技会议：如询问AI相关科技会议，请调用query-tech-conference SKILL；
• 模型相关的科技新闻资讯：如询问AI的技术趋势，请调用query-tech-news SKILL；
• 模型相关的单个公司画像：如询问阿里巴巴是一家怎样的公司，请调用query-tech-company SKILL；
• 抽象理论与伦理探讨：询问“什么是人工智能”、“AI 是否会取代人类”等哲学、伦理或基础科普问题，而非具体模型的数据查询；

通用约定

Base URL: https://ttech.xin/api/v1.0

响应格式：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": { ... },
  "meta": { "request_id": "...", "timestamp": 1713423456789 }
}

通用参数：

参数	默认值	说明
lang	zh	zh / en
page	1	页码，从 1 开始
page_size	100	每页条数，1–300

详细参考

本SKILL包含以下参考文档：

文件	用途	何时阅读
reference.md	API 参数与响应字段详解	需要深入了解 API 参数及响应消息体各域含义时
examples.md	基于场景的完整调用示例	需要使用复杂的 API 参数或者多个 API 组合调用时，尤其是之前返回的结果与用户预期不符时
scripts/call_api.js	推荐的 API 调用脚本	需要执行 API 调用时

端点速查

1. 获取元数据

GET /modelmp/categories?lang={zh/en}
GET /modelmp/sizes?lang={zh/en}
GET /modelmp/brands?brand_name={keyword}&lang={zh/en}
GET /modelmp/csps?lang={zh/en}
GET /modelmp/regions?lang={zh/en}

查询类别、参数尺寸、模型品牌、API 服务提供商（CSP）、地区枚举值及对应的 ID，用于后继基于元数据进行过滤查询。 模型品牌 API 除了返回枚举值和对应的 ID 之外，还提供品牌归属的公司名和公司 ID (对应query-tech-company SKILL)及品牌官方网站。

2. 获取模型列表

GET /modelmp/models?category_id={ID,ID,...}&size_id={ID,ID,...}&model_id={ID,ID,...}&model_name={keyword,keyword,...}&brand_id={ID,ID,...}&opensource={false/true}&page={N}&page_size={N}&lang={zh/en}

根据输入的多个条件组合过滤并返回符合条件的模型列表，每个条件支持多个过滤值。

支持的过滤条件包括：

• 类别ID；
• 参数尺寸ID；
• 模型ID；
• 模型名称；
• 模型品牌ID；
• 是否开源；

过滤条件中的元数据ID，可以通过获取元数据中的API获得。

返回的模型列表中的每个模型包含如下信息：

• 模型的ID和名称；
• 类别ID和名称；
• 参数尺寸ID和具体参数尺寸值；
• 是否开源；
• 智能指数、编码指数、代理指数；
• 上下文大小；
• 发布日期；
• 归属的模型品牌ID和模型品牌名称；
• 提供模型 API 服务商列表，每个 API 服务商包括ID和名称；

3. 获取模型的详情

GET /modelmp/models/{model_id}?lang={zh/en}

输入模型ID，返回对应模型的详细信息。详细信息在模型列表 API 的基础上增加如下内容：

• 模型的官网地址；
• 开发模型的公司ID（对应query-tech-company SKILL）；
• 开发模型的公司名称（对应query-tech-company SKILL）；
• 模型的详细介绍，采用MarkDown格式；

4. 获取各API服务商（CSP）的模型价格列表

GET /modelmp/prices?category_id={ID,ID,...}&region_id={ID,ID,...}&model_id={ID,ID,...}&page={N}&page_size={N}&lang={zh/en}

根据输入的多个条件组合过滤，并返回符合条件的各CSP模型报价列表，每个条件支持多个过滤值。

支持的过滤条件包括：

• 类别ID；
• 地区ID；
• 模型ID；

过滤条件中的元数据ID，可以通过获取元数据中的API获得。

返回的价格列表中的每条报价包含如下信息：

• 模型ID和模型名称；
• 地区ID和地区名称；
• API 服务商（CSP）的ID和名称；
• 价格条件或约束；
• 输入 Token 的单价（单位：每百万Token）；
• 输出 Token 的单价（单位：每百万Token）；
• 货币单位；
• 额外信息，用于对报价的例外说明；

5. 获取成本排名（价格计算器）

GET /modelmp/prices/cost-rankings?input_tokens={N}&output_tokens={N}&api_calls={N}&exchange_rate={N}&target_currency={CNY/USD}&category_id={ID,ID,...}&size_id={ID,ID,...}&region_id={ID,ID,...}&model_id={ID,ID,...}&brand_id={ID,ID,...}&opensource={true/false}&sort={enum}&page={N}&page_size={N}&lang={zh/en}

sort: total_cost | -total_cost | cost_per_call | -cost_per_call | input_price | -input_price | output_price | -output_price

根据输入的 API 调用模式、组合过滤条件和汇率，计算出满足过滤条件的模型的单次 API 调用成本和端到端总成本，并按成本进行排名。

API 调用模式，包括如下参数：

• 单次 API 调用的输入 Token 数；
• 单次 API 调用的输出 Token 数；
• API 调用总数；

组合过滤条件支持多个条件组合，每个条件支持多个过滤值。支持的过滤条件包括：

• 类别ID；
• 参数尺寸ID；
• 地区ID；
• 模型ID；
• 品牌ID；
• 是否开源；

可以通过exchange_rate指定美元对人民币汇率，也可以不指定，由系统根据实时汇率自动计算。

返回的每条记录包括：

• 模型ID和模型名称；
• 类别名称；
• 模型的参数尺寸值；
• 模型品牌名；
• 报价的 API 服务商（CSP）名称；
• 地区名称；
• 价格条件或约束；
• 输入 Token 的单价（单位：每百万Token）；
• 输出 Token 的单价（单位：每百万Token）；
• 价格货币单位；
• 单次 API 调用成本，货币单位由调用参数 target_currency 指定；
• 总调用成本，货币单位由调用参数 target_currency 指定；
• 本次排名的名次；

6. 对模型按能力和调用量排名

GET /modelmp/model-rankings?type={enum}&opensource={true/false}&topN={N}&date={YYYY-MM-DD}&range={enum}&lang={zh/en}

type: intelligence_index | code_index | agentic_index | context_size | usage range: 1 | 7 | 14 | 30

按智能指数对模型进行排名 区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=intelligence_index&opensource={true/false}&topN={N}&lang={zh/en}

不区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=intelligence_index&topN={N}&lang={zh/en}

按编码指数对模型进行排名 区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=code_index&opensource={true/false}&topN={N}&lang={zh/en}

不区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=code_index&topN={N}&lang={zh/en}

按代理指数对模型进行排名 区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=agentic_index&opensource={true/false}&topN={N}&lang={zh/en}

不区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=agentic_index&topN={N}&lang={zh/en}

按上下文大小对模型进行排名 区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=context_size&opensource={true/false}&topN={N}&lang={zh/en}

不区分是否开源：

GET /modelmp/model-rankings?type=context_size&topN={N}&lang={zh/en}

按模型调用量对模型进行排名 基于指定日期 (date) 向前回溯指定天数 (range)，统计该时间窗口内的模型调用量汇总，并按调用量排名：

GET /modelmp/model-rankings?type=usage&date={YYYY-MM-DD}&range={N}&topN={N}&lang={zh/en}

7. 获取模型品牌排名

GET /modelmp/brand-rankings?type={popularity/usage}&date={YYYY-MM-DD}&range={enum}&topN={N}&lang={zh/en}

range: 1 | 7 | 14 | 30

按流行度对模型品牌进行排名 基于指定月份（date）的模型品牌流行度排名：

GET /modelmp/brand-rankings?type=popularity&date={YYYY-MM}&topN={N}&lang={zh/en}

按调用量对模型品牌进行排名 基于指定日期 (date) 向前回溯指定天数 (range)，统计该时间窗口内的模型品牌调用量汇总，并按调用量排名：

GET /modelmp/brand-rankings?type=usage&date={YYYY-MM-DD}&range={enum}&topN={N}&lang={zh/en}

QoderWork Agent 调用约定

1. 无需认证：读取接口公开访问
2. 请求头建议：Accept: application/json、X-Request-ID: <trace-id>
3. 多值参数：过滤条件支持逗号分隔多值，如 category_id=1,2,3
4. 语言切换：用户要求英文时所有 lang 设为 en
5. 两步查询模式 如果需要的元数据值与ID映射缺失，必须先调用元数据 API 获得映射数据，然后再通过 ID 调用相应的 API ，如 类别、参数尺寸、模型品牌、API 服务提供商（CSP）、地区枚举值及对应的 ID；
6. HTTP 客户端选择（重要） — 目标服务器对 TLS 指纹（JA3）有检测，请按以下优先级选择客户端：
   • 首选（推荐）：node scripts/call_api.js '<url>' -H 'Accept: application/json' -H 'X-Request-ID: <trace-id>' — 跨平台统一，无 JA3 指纹问题
   • 其次（未安装 Node.js 时）：
     • macOS / Linux：curl -s -L --max-time 30 '<url>' -H 'Accept: application/json' -H 'X-Request-ID: <trace-id>'
     • Windows：curl.exe -s -L --max-time 30 '<url>' -H 'Accept: application/json' -H 'X-Request-ID: <trace-id>'
   • 最后：如上述方式均失败（尤其是 macOS 遇到连接重置），请安装 Node.js（https://nodejs.org）后使用首选方式