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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Model ID Cheatsheet

MCP Server

提供AI模型ID验证、规格查询及推荐服务,帮助开发者准确使用最新模型。

工具数

6

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI开发工具开发工具GoClaude模型管理ClaudeCursorWindsurf

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

aezizhu

提供方

aezizhu

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Docker

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

docker run -p 8000:8000 model-id-cheatsheet

详细介绍

![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ![Go](https://go.dev) ![Models](https://github.com/aezizhu/universal-model-registry) ![Providers](https://github.com/aezizhu/universal-model-registry) ![Tests](https://github.com/aezizhu/universal-model-registry)

型号ID备忘单

阻止你的AI编码代理产生过时模型名称的幻觉。 此MCP服务器可让任何AI助手即时访问API的准确、最新型号ID、定价和规格 19家供应商的107款车型.

内置Go。单个10MB二进制文件。零外部呼叫。亚毫秒响应。每天自动更新。

- model = "gpt-4-turbo"           # Hallucinated - doesn't exist anymore
+ model = "gpt-5.3-codex"         # Correct - verified against official docs
- model = "claude-3-opus-20240229" # Deprecated
+ model = "claude-opus-4-6"        # Current - latest Anthropic flagship

______________________________________________________________________

快速开始

挑选 下面的选项。你不到一分钟就可以起床跑步了。

选项A:克劳德代码(一个命令)

claude mcp add --transport sse --scope user model-id-cheatsheet \
  https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse

验证它是否有效:

claude mcp list
# Should show: model-id-cheatsheet ... Connected

然后启动一个新的Claude Code会话并询问: *“最新的OpenAI模型是什么?”* -它将自动使用这些工具。

选项B:光标

添加 ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "model-id-cheatsheet": {
      "url": "https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse"
    }
  }
}

重新启动Cursor以获取更改。

选项C:风帆

添加到设置>MCP服务器(或编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "model-id-cheatsheet": {
      "serverUrl": "https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse"
    }
  }
}

选项D:Codex CLI

添加 ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.model-id-cheatsheet]
command = "uvx"
args = ["mcp-proxy", "--transport", "sse", "https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse"]

选项E:OpenCode

添加 ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "model-id-cheatsheet": {
      "type": "remote",
      "url": "https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse"
    }
  }
}

选项F:任何MCP客户端

直接连接到SSE端点(无API密钥,无身份验证):

https://universal-model-registry-production.up.railway.app/sse

或者使用流式HTTP传输:

https://universal-model-registry-production.up.railway.app/mcp

验证您的设置

连接后,尝试向您的AI助手询问以下任一问题:

  • *“Claude Opus 4.6的正确型号ID是什么?”*
  • *“gpt-4o还可用吗?”*
  • *“比较gpt-5.2和claude-opus-4-6”*
  • *“最便宜的视觉模型是什么?”*

如果代理调用以下工具 get_model_infocheck_model_status 在回答之前,它正在工作。

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运作原理

您的AI代理获得收益 6工具 在写入任何模型ID之前,它会自动调用:

工具它的作用示例提示
get_model_info(model_id)完整规格:API ID、定价、上下文窗口、功能“Claude Sonnet的型号ID是什么?”
list_models(provider?, status?, capability?)浏览并筛选注册表“显示所有当前谷歌型号”
recommend_model(task, budget?)对任务的建议进行排名“最佳编码模型,廉价预算”
check_model_status(model_id)验证模型是当前的、旧的还是已弃用的“gpt-4o是否仍然可用?”
compare_models(model_ids)并列对照表“比较gpt-5.2与claude-opus-4-6”
search_models(query)所有字段的自由文本搜索“搜索推理模型”

资源

URI描述
model://registry/all所有107个模型的完整JSON转储
model://registry/current仅当前(未弃用)模型为JSON
model://registry/pricing定价表按最便宜的价格排序(降价)

引擎盖下发生了什么

  1. 您要求您的代理编写代码或回答模型问题
  2. 代理自动调用适当的工具(例如。, get_model_info)
  3. 服务器在亚毫秒内用已验证的数据进行响应(没有外部API调用)
  4. 代理使用正确的当前型号ID编写代码

服务器指令告诉代理: *“未经验证,切勿使用训练数据中的模型ID。”* 这意味着代理人在写作前总是会进行检查。

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真实世界的例子

编写API调用:

# You: "Call the OpenAI API with their best coding model"
# Agent calls: get_model_info("gpt-5.4")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",  # Verified via model registry
    messages=[...]
)

捕获已弃用的模型:

# You: "Use gpt-4o for this task"
# Agent calls: check_model_status("gpt-4o")
# Agent: "gpt-4o is deprecated. I'll use gpt-5 instead."
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",  # Updated automatically
    messages=[...]
)

找到最便宜的选择:

# You: "Use the cheapest model that supports vision"
# Agent calls: list_models(capability="vision", status="current")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-nano",  # $0.05/$0.40 per 1M tokens
    messages=[...]
)

比较选项:

# You: "Should I use Claude or GPT for this?"
# Agent calls: compare_models(["claude-opus-4-6", "gpt-5.2"])
# Agent gets a side-by-side table and makes a recommendation

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资源足迹

一个共同的问题: *“这会减慢我的代理人的速度还是吃掉代币?”*

度量
二进制大小~10MB
运行时内存最小(静态内存映射,无数据库)
外部API调用Zero(所有数据都烘焙在中)
响应时间亚毫秒
每次工具调用的令牌成本~200-500个令牌(小文本响应)
工具架构开销系统提示中约500-800个令牌

相比之下,单个网络搜索的令牌成本比所有6个工具模式的总和还要高。

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覆盖型号(共107个)

当前型号(79)

提供程序型号API ID
开放人工智能 (15)GPT-5.4、GPT-5.4 Pro、GPT-5.3 Instant、GPT-5.2、GPT-5.2Pro、GPT-5.1、GPT-5.1 Codex、GPT-5.1Mini、GPT-5、GPT-5Mini、GPT-5Nano、GPT-4.1Mini、GPT-4.1 Nano、o3、o4 Minigpt-5.4, gpt-5.4-pro, gpt-5.3-chat-latest, gpt-5.2, gpt-5.2-pro, gpt-5.1, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-mini, gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano, o3, o4-mini
Anthropic (4)克劳德作品4.6,克劳德十四行诗4.6,克劳德十四行诗4.5,克劳德俳句4.5claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-6, claude-sonnet-4-5-20250929, claude-haiku-4-5-20251001
米斯特拉尔 (11)西北风大3级、西北风中3级、西南风小3.2级、西北风萨巴级、3B级、8B级、14B级、小1.2级、中1.2级、偏离2级、偏离小2级mistral-large-2512, mistral-medium-2505, mistral-small-2506, mistral-saba-2502, ministral-3b-2512, ministral-8b-2512, ministral-14b-2512, magistral-small-2509, magistral-medium-2509, devstral-2512, devstral-small-2512
亚马逊 (6)Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro、Nova Premier、Nova 2 Lite、诺瓦2 Proamazon-nova-micro, amazon-nova-lite, amazon-nova-pro, amazon-nova-premier, amazon-nova-2-lite, amazon-nova-2-pro
谷歌 (5)双子座3.1专业版、双子座3.1 Flash Lite、双子座3 Flash、双子座2.5专业版、双子2.5 Flashgemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-flash-lite-preview, gemini-3-flash-preview, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash
凝聚 (5)命令A、命令A推理、命令A视觉、命令A翻译、命令R7Bcommand-a-03-2025, command-a-reasoning-08-2025, command-a-vision-07-2025, command-a-translate-08-2025, command-r7b-12-2024
扩展应用识别 (4)Grok 4,Grok 4.1快速,Grok 4快速,Grok代码快速1grok-4, grok-4.1-fast, grok-4-fast, grok-code-fast-1
微软 (4)Phi-4、Phi-4多模式、Phi-4推理、Phi-4增强推理phi-4, phi-4-multimodal-instruct, phi-4-reasoning, phi-4-reasoning-plus
困惑度 (4)声纳、声纳Pro、声纳推理Pro、声纳深度研究sonar, sonar-pro, sonar-reasoning-pro, sonar-deep-research
奔月 (3)基米K2.5,基米K2思考,基米K1(0905)kimi-k2.5, kimi-k2-thinking, kimi-k2-0905-preview
腾讯 (3)浑源TurboS、浑源T1、浑源A13Bhunyuan-turbos, hunyuan-t1, hunyuan-a13b
齐普 (3)GLM-5、GLM-4.7、GLM-4.7FlashXglm-5, glm-4.7, glm-4.7-flashx
(2) Llama 4 Maverick,Llama 5 Scoutllama-4-maverick, llama-4-scout
深度求索 (2)DeepSeek推理器,DeepSeek聊天deepseek-reasoner, deepseek-chat
英伟达 (2)尼莫通3纳米30B、尼莫通超253Bnvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b, nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1
AI21 (2)Jamba大号1.7,Jamba迷你1.7jamba-large-1.7, jamba-mini-1.7
最小最大 (2)MiniMax M2.5,MiniMax M2.5Lightningminimax-m2.5, minimax-m2.5-lightning
快手 (1)KAT Coder Prokat-coder-pro
小米 (1)MiMo V2闪存mimo-v2-flash

旧型号和弃用型号(30)

跟踪,以便您的代理可以检测过时的型号ID并建议当前的替换:

  • 开放人工智能: gpt-5.3-codex (已弃用), gpt-5.2-codex (已弃用), gpt-5.1-codex-mini (已弃用), o3-pro (已弃用), o3-deep-research (已弃用), o3-mini (遗产), gpt-4.1 (已弃用), gpt-4o (已弃用), gpt-4o-mini (已弃用)
  • Anthropic: claude-opus-4-5 (遗产), claude-opus-4-1 (遗产), claude-opus-4-0 (遗产), claude-sonnet-4-0 (遗产), claude-3-7-sonnet-20250219 (已弃用)
  • 谷歌: gemini-3-pro-preview (已弃用), gemini-3-pro-image-preview (已弃用), gemini-2.5-flash-lite (已弃用), gemini-2.0-flash-lite (已弃用), gemini-2.0-flash (已弃用)
  • 扩展应用识别: grok-4.1 (已弃用), grok-3 (遗产), grok-3-mini (遗产)
  • 米斯特拉尔: mistral-small-2503 (遗产), codestral-2508 (遗产)
  • 最小最大: minimax-m2.1 (遗产), minimax-01 (已弃用)
  • : llama-3.3-70b (遗产)
  • 深度求索: deepseek-r1 (遗产), deepseek-v3 (已弃用)
  • 齐普: glm-4.6v (已弃用)

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自我寄宿

如果您更喜欢在本地运行服务器而不是使用托管端点:

选项1:从源代码构建(建议本地使用)

需要Go 1.23+。

git clone https://github.com/aezizhu/universal-model-registry.git
cd universal-model-registry/go-server
go build -o model-id-cheatsheet ./cmd/server

然后将其作为本地stdio服务器添加到Claude Code中(零延迟,无网络):

claude mcp add --scope user model-id-cheatsheet -- /path/to/model-id-cheatsheet

或者为其他客户端以SSE模式运行:

MCP_TRANSPORT=sse PORT=8000 ./model-id-cheatsheet
# Endpoint: http://localhost:8000/sse

选项2:Docker

git clone https://github.com/aezizhu/universal-model-registry.git
cd universal-model-registry
docker build -t model-id-cheatsheet .
docker run -p 8000:8000 model-id-cheatsheet

您的SSE端点将位于 http://localhost:8000/sse.

选项3:部署到铁路

![Deploy on Railway](https://railway.com/template)

或手动:

railway login
railway init
railway up

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保持最新状态

模型数据会自动检查和更新 太平洋时间每天晚上7点 --不需要人为干预。

它是如何工作的:

  1. Railway cron每天运行更新程序,抓取6个提供商的公共文档页面(不需要API密钥)
  2. 从文档中删除的模型 -->通过PR自动弃用(状态更改为 "deprecated" 在代码中)
  3. 检测到新型号 -->GitHub问题已创建以供审查
  4. 如果测试通过,CI将在自动生成的PR上运行--> 自动合并 进入main
  5. 铁路车辆从主干道部署

不需要提供程序API密钥。 更新程序读取公开可用的文档页面以检测模型更改。仅 GITHUB_TOKENGITHUB_REPO 需要创建PR和问题。

Auto-Update Pipeline Details

铁路克朗(小学) --托管实例使用每天运行更新程序的Railway cron服务。看 configs/railway-updater.toml 对于配置。

所需的环境变量(在铁路仪表板中设置):

  • GITHUB_TOKEN --具有repo范围的GitHub个人访问令牌
  • GITHUB_REPO --存储库位于 "owner/repo" 格式(例如。 "aezizhu/universal-model-registry")

检查的提供者(通过公共文档):

  • OpenAI(通过GitHub SDK源代码)、Anthropic、谷歌、Mistral、xAI、DeepSeek

CI/CD工作流:

  • .github/workflows/ci.yml --对每个PR运行测试
  • .github/workflows/auto-merge.yml --自动合并机器人PR(标记为 auto-update)CI通过后

GitHub操作(备选) --GitHub Actions工作流也包含在 .github/workflows/auto-update.yml 适用于没有铁路的自主机用户。不需要API密钥--仅 GITHUB_TOKEN (由GitHub Actions自动提供)。

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安全

  • 速率限制:每个IP每分钟60个请求
  • 连接限制:每个IP最多5个SSE连接,总共100个
  • 请求正文限制:最大64KB
  • 输入净化:所有字符串输入都截断为安全长度
  • HTTP强化:ReadTimeout 15秒,ReadHeaderTimeout 5秒,IdleTimeout 120秒,最大标头64KB
  • 非root Docker:容器以无特权用户身份运行
  • 优雅关闭:清洁SIGINT/SIGTERM上的连接排水

技术栈

  • 语言:转到1.23
  • MCP-SDK: github.com/modelcontextprotocol/go-sdk v1.3.0(官方)
  • 运输:stdio、SSE、流式HTTP
  • 二进制大小:~10MB
  • 测试:156个单元测试
  • 安全:按IP速率限制、连接限制、输入净化
  • 部署:Docker(阿尔卑斯山),铁路

贡献

欢迎投稿!无论是添加新模型、修复数据还是改进服务器:

  1. 分叉仓库并在本地克隆
  2. 在中编辑模型数据 go-server/internal/models/data.go
  3. 更新中的测试计数 go-server/internal/models/data_test.go
  4. 运行测试:
   cd go-server && go test ./... -v
  1. 提交PR——我们会很快审核

如果你发现一个过时的型号或不正确的定价,打开一个问题同样有用。

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

AI开发工具开发工具GoClaude模型管理混合部署API验证开发辅助

支持客户端

ClaudeCursorWindsurf

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

session

运行时(runtime,运行环境)

Docker

工具数量(toolCount,工具数)

6

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiosession部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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