LMSpeed Docs

LMSpeed Models API: список и поиск публичных моделей

Возвращает опубликованные канонические модели или ищет по названию модели, slug и описанию. Используйте этот интерфейс для страниц каталога, селекторов моделей, поисковой выдачи и сравнительных таблиц. Ответ по умолчанию компактный: он содержит идентификацию модели, локализованное описание, агрегированную статистику скорости и сводку производительности. Используйте `include`, чтобы раскрывать более богатые разделы модели только при необходимости. `include=benchmarks` добавляет публичные строки бенчмарков, готовые к отображению `benchmark_groups` и `category_performance`; `include=pricing` добавляет публичные ценовые метрики бенчмарков; `include=capabilities` добавляет разобранные метаданные возможностей. При публичном показе данных этого интерфейса нужна видимая обратная ссылка на https://lmspeed.net. Пример обратной ссылки: Source: LMSpeed.net (https://lmspeed.net). Кешируйте ответы на своей стороне и избегайте большого количества повторяющихся запросов.

GET
/api/v1/models

Возвращает опубликованные канонические модели или ищет по названию модели, slug и описанию.

Используйте этот интерфейс для страниц каталога, селекторов моделей, поисковой выдачи и сравнительных таблиц. Ответ по умолчанию компактный: он содержит идентификацию модели, локализованное описание, агрегированную статистику скорости и сводку производительности.

Используйте include, чтобы раскрывать более богатые разделы модели только при необходимости. include=benchmarks добавляет публичные строки бенчмарков, готовые к отображению benchmark_groups и category_performance; include=pricing добавляет публичные ценовые метрики бенчмарков; include=capabilities добавляет разобранные метаданные возможностей.

При публичном показе данных этого интерфейса нужна видимая обратная ссылка на https://lmspeed.net.

Пример обратной ссылки: Source: LMSpeed.net (https://lmspeed.net).

Кешируйте ответы на своей стороне и избегайте большого количества повторяющихся запросов.

Authorization

publicApiKey
x-api-key<token>

Бесплатный публичный ключ для данных моделей LMSpeed. Публичные ключи не истекают и имеют лимит 1000 запросов в день.

In: header

Query Parameters

q?string

Поисковая строка для сопоставления с названиями моделей, slug и описаниями.

page?integer

Номер страницы, начиная с 1.

Range1 <= value
Default1
page_size?integer

Количество моделей на странице. Значения больше 100 отклоняются.

Range1 <= value <= 100
Default50
sort?string

Порядок сортировки списка моделей. popular — порядок каталога по умолчанию.

Default"popular"

Value in

  • "popular"
  • "recent"
  • "newest"
  • "alphabetical"
locale?string

Язык локализованных описаний моделей. Числовые метрики и цены не зависят от языка.

Default"en"

Value in

  • "en"
  • "zh"
  • "ru"
include?string

Разделенные запятыми расширения. Для ответа списка поддерживаются: benchmarks, pricing, capabilities.

Header Parameters

x-api-key*string

Бесплатный публичный API-ключ, созданный в настройках LMSpeed. Передавайте его без изменений в заголовке x-api-key.

Response Body

application/json

application/json

application/json

application/json

curl -X GET "https://example.com/api/v1/models?q=deepseek+v4+pro&include=" \  -H "x-api-key: string"
{  "tier": "free",  "locale": "en",  "attribution": {    "required": true,    "name": "LMSpeed",    "url": "https://lmspeed.net"  },  "data": {    "models": [      {        "id": 33442,        "slug": "deepseek-v4-pro",        "name": "DeepSeek V4 Pro",        "lmspeed_url": "https://lmspeed.net/model/deepseek-v4-pro",        "description": "DeepSeek V4 Pro — большая языковая модель серии DeepSeek с продвинутым рассуждением, генерацией кода и мультимодальными возможностями.",        "developer": "DeepSeek",        "release_date": "2026-04-24T03:17:59.000Z",        "context_window_tokens": 1048576,        "max_output_tokens": 384000,        "documentation_url": null,        "huggingface_url": null,        "stats": {          "total_tests": 160,          "average_tokens_per_second": 49.85478210449219,          "average_first_token_latency": 7150.391125488281,          "last_test_at": "2026-05-18T13:13:55.186Z"        },        "performance_summary": {          "average_tokens_per_second": 49.85478210449219,          "average_first_token_latency": 7150.391125488281        }      }    ],    "pagination": {      "page": 1,      "page_size": 3,      "total": 1,      "total_pages": 1    }  }}
{  "error": {    "code": "string",    "message": "string",    "details": null  }}
{  "error": {    "code": "string",    "message": "string",    "details": null  }}
{  "error": {    "code": "string",    "message": "string",    "details": null  }}

LMSpeed: бесплатный API публичных данных моделей

Создайте бесплатный ключ LMSpeed API и получайте метаданные моделей, бенчмарки, цены и возможности.

LMSpeed Models API: получить детали публичной модели GET

Получает одну опубликованную каноническую модель по slug. Используйте этот интерфейс для профилей моделей и детальных представлений. Ответ по умолчанию содержит основные метаданные, агрегированную статистику скорости LMSpeed, ценовую сводку из бенчмарков, сводку производительности и ключевые метрики бенчмарков. `include=benchmarks` возвращает достаточно публичных данных для карточек бенчмарков, детальных групп оценок, фрагментов лидерборда и графиков производительности по категориям: значения метрик, ранги, количество ранжированных моделей, направление метрики, признак агрегата, дату оценки, стандартную ошибку, доверие, время обновления, соседние модели в лидерборде, готовые к отображению группы бенчмарков и покрытие/оценки категорий. `include=pricing` возвращает ценовые метрики бенчмарков, включая цены ввода, вывода и смешанную цену. `include=capabilities` добавляет разобранные метаданные возможностей модели. Внутренние поля происхождения намеренно опущены. При публичном показе данных этого интерфейса нужна видимая обратная ссылка на https://lmspeed.net. Пример обратной ссылки: Source: LMSpeed.net (https://lmspeed.net). Кешируйте ответы на своей стороне и избегайте большого количества повторяющихся запросов.