Model Id Cheatsheet

🚀 模型 ID 速查表

防止你的 AI 編碼代理編造過時的模型名稱。 這個 MCP 服務器能讓任何 AI 助手即時獲取 19 個提供商的 107 個模型的準確、最新的 API 模型 ID、定價和規格信息。

該項目使用 Go 語言構建，單個二進制文件僅 10MB，無需外部調用，響應時間亞毫秒級，且每天自動更新。

- model = "gpt-4-turbo"           # 編造的 - 該模型已不存在
+ model = "gpt-5.3-codex"         # 正確 - 已根據官方文檔驗證

- model = "claude-3-opus-20240229" # 已棄用
+ model = "claude-opus-4-6"        # 當前 - 最新的 Anthropic 旗艦模型

🚀 快速開始

從以下選項中任選其一，一分鐘內即可完成設置並開始使用。

選項 A：Claude Code（一條命令）

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

驗證是否生效：

claude mcp list
# 應顯示：model-id-cheatsheet ... Connected

然後啟動一個新的 Claude Code 會話並提問：“最新的 OpenAI 模型是什麼？” - 它會自動使用工具。

選項 B：Cursor

將以下內容添加到 ~/.cursor/mcp.json：

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

重啟 Cursor 使更改生效。

選項 C：Windsurf

在設置中添加到 “MCP Servers”（或者編輯 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json）：

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

選項 D：Codex CLI

將以下內容添加到 ~/.codex/config.toml：

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

選項 E：OpenCode

將以下內容添加到 ~/.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"
    }
  }
}

選項 F：任何 MCP 客戶端

直接連接到 SSE 端點（無需 API 密鑰，無需身份驗證）：

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

或者使用可流式傳輸的 HTTP 傳輸方式：

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

驗證設置

連接成功後，嘗試向你的 AI 助手提出以下任何問題：

• “Claude Opus 4.6 的正確模型 ID 是什麼？”
• “gpt-4o 仍然可用嗎？”
• “比較 gpt-5.2 和 claude-opus-4-6”
• “支持視覺功能的最便宜的模型是什麼？”

如果代理在回答之前調用了 get_model_info 或 check_model_status 等工具，則表示設置成功。

✨ 主要特性

你的 AI 代理可獲得 6 個工具，在編寫任何模型 ID 之前會自動調用這些工具：

資源

底層原理

1. 你要求代理編寫代碼或回答模型相關問題。
2. 代理自動調用適當的工具（例如 get_model_info）。
3. 服務器在亞毫秒級內響應經過驗證的數據（無需外部 API 調用）。
4. 代理使用正確的當前模型 ID 編寫代碼。

服務器指令告知代理：“在使用訓練數據中的模型 ID 之前，務必先進行驗證。” 這意味著代理在編寫之前總會進行檢查。

💻 使用示例

基礎用法

編寫 API 調用：

# 你："使用 OpenAI 最好的編碼模型調用 OpenAI API"
# 代理調用：get_model_info("gpt-5.4")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",  # 通過模型註冊表驗證
    messages=[...]
)

高級用法

捕獲已棄用的模型：

# 你："使用 gpt-4o 完成此任務"
# 代理調用：check_model_status("gpt-4o")
# 代理："gpt-4o 已棄用。我將使用 gpt-5 代替。"
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",  # 自動更新
    messages=[...]
)

找到最便宜的選項：

# 你："使用支持視覺功能的最便宜的模型"
# 代理調用：list_models(capability="vision", status="current")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-nano",  # 每 100 萬個令牌 0.05 美元/0.40 美元
    messages=[...]
)

比較選項：

# 你："我應該使用 Claude 還是 GPT 來完成此任務？"
# 代理調用：compare_models(["claude-opus-4-6", "gpt-5.2"])
# 代理獲取並排比較表格並給出建議

🔧 技術細節

資源佔用

一個常見的問題是：“這會減慢我的代理速度或消耗令牌嗎？”

相比之下，一次網絡搜索消耗的令牌比所有 6 個工具架構的總和還要多。

涵蓋的模型（共 107 個）

當前模型（79 個）

舊版和已棄用的模型（30 個）

對這些模型進行跟蹤，以便你的代理能夠檢測到過時的模型 ID 並建議使用當前的替代模型：

• OpenAI：gpt-5.3-codex（已棄用）、gpt-5.2-codex（已棄用）、gpt-5.1-codex-mini（已棄用）、o3-pro（已棄用）、o3-deep-research（已棄用）、o3-mini（舊版）、gpt-4.1（已棄用）、gpt-4o（已棄用）、gpt-4o-mini（已棄用）
• Anthropic：claude-opus-4-5（舊版）、claude-opus-4-1（舊版）、claude-opus-4-0（舊版）、claude-sonnet-4-0（舊版）、claude-3-7-sonnet-20250219（已棄用）
• Google：gemini-3-pro-preview（已棄用）、gemini-3-pro-image-preview（已棄用）、gemini-2.5-flash-lite（已棄用）、gemini-2.0-flash-lite（已棄用）、gemini-2.0-flash（已棄用）
• xAI：grok-4.1（已棄用）、grok-3（舊版）、grok-3-mini（舊版）
• Mistral：mistral-small-2503（舊版）、codestral-2508（舊版）
• MiniMax：minimax-m2.1（舊版）、minimax-01（已棄用）
• Meta：llama-3.3-70b（舊版）
• DeepSeek：deepseek-r1（舊版）、deepseek-v3（已棄用）
• Zhipu：glm-4.6v（已棄用）

📦 安裝指南

如果你更喜歡在本地運行服務器，而不是使用託管端點，可以參考以下方法：

選項 1：從源代碼構建（推薦本地使用）

需要 Go 1.23 及以上版本。

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

然後將其作為本地標準輸入輸出服務器添加到 Claude Code 中（零延遲，無需網絡）：

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

或者以 SSE 模式運行，供其他客戶端使用：

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

選項 2：使用 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

你的 SSE 端點將位於 http://localhost:8000/sse。

選項 3：部署到 Railway

或者手動操作：

railway login
railway init
railway up

📚 詳細文檔

保持更新

模型數據會在太平洋時間每天晚上 7 點自動檢查和更新，無需人工干預。

工作原理：

1. Railway 定時任務每天運行更新程序，抓取 6 個提供商的公共文檔頁面（無需 API 密鑰）。
2. 從文檔中移除的模型 --> 通過 PR 自動標記為棄用（代碼中的狀態更改為 "deprecated"）。
3. 檢測到新模型 --> 創建 GitHub 問題以供審核。
4. CI 在自動生成的 PR 上運行 --> 如果測試通過 --> 自動合併到主分支。
5. Railway 從主分支自動部署。

無需提供商 API 密鑰。更新程序讀取公開可用的文檔頁面以檢測模型更改。只需要 GITHUB_TOKEN 和 GITHUB_REPO 來創建 PR 和問題。

安全

• 速率限制：每個 IP 每分鐘 60 個請求
• 連接限制：每個 IP 最多 5 個 SSE 連接，總共 100 個
• 請求體限制：最大 64KB
• 輸入清理：所有字符串輸入截斷為安全長度
• HTTP 強化：讀取超時 15 秒，讀取頭部超時 5 秒，空閒超時 120 秒，最大頭部 64KB
• 非根 Docker：容器以非特權用戶身份運行
• 優雅關閉：在 SIGINT/SIGTERM 信號下清理連接

技術棧

• 語言：Go 1.23
• MCP SDK：github.com/modelcontextprotocol/go-sdk v1.3.0（官方）
• 傳輸方式：標準輸入輸出、SSE、可流式傳輸的 HTTP
• 二進制文件大小：~10MB
• 測試：156 個單元測試
• 安全：按 IP 進行速率限制、連接限制、輸入清理
• 部署：Docker（Alpine）、Railway

貢獻

歡迎貢獻代碼！無論是添加新模型、修復數據還是改進服務器，都可以按照以下步驟進行：

1. 分叉倉庫並在本地克隆。
2. 在 go-server/internal/models/data.go 中編輯模型數據。
3. 在 go-server/internal/models/data_test.go 中更新測試計數。
4. 運行測試：

cd go-server && go test ./... -v

5. 提交 PR -- 我們會盡快審核。

如果你發現過時的模型或錯誤的定價，提出問題同樣有幫助。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。