LMSpeed Models API: получить детали публичной модели
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.
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.
Authorization
publicApiKey Бесплатный публичный ключ для данных моделей LMSpeed. Публичные ключи не истекают и имеют лимит 1000 запросов в день.
In: header
Path Parameters
Slug канонической модели.
Query Parameters
Язык локализованных описаний моделей. Числовые метрики и цены не зависят от языка.
"en"Value in
- "en"
- "zh"
- "ru"
Разделенные запятыми расширения. Для детального ответа поддерживаются: benchmarks, pricing, capabilities.
Header Parameters
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
application/json
curl -X GET "https://example.com/api/v1/models/deepseek-v4-pro?include=benchmarks%2Ccapabilities" \ -H "x-api-key: string"Основные метаданные модели, сводка производительности, сводка цен, количество бенчмарков и ключевые метрики бенчмарков.
{ "tier": "free", "locale": "en", "attribution": { "required": true, "name": "LMSpeed", "url": "https://lmspeed.net" }, "data": { "slug": "deepseek-v4-pro", "name": "DeepSeek V4 Pro", "lmspeed_url": "https://lmspeed.net/model/deepseek-v4-pro", "developer": "DeepSeek", "release_date": "2026-04-24T03:17:59.000Z", "context_window_tokens": 1048576, "max_output_tokens": 384000, "performance_summary": { "average_tokens_per_second": 49.85478210449219, "average_first_token_latency": 7150.391125488281 }, "pricing_summary": { "input_price_per_million": 1.74, "output_price_per_million": 3.48, "blended_price_per_million": 2.175, "updated_at": "2026-05-18T16:00:18.721Z" }, "benchmark_count": 53, "benchmark_summary": [ { "metric_key": "overall_score", "label": "Overall score", "group": "aggregate", "value": 82, "unit": "index", "rank": 10, "ranked_count": 77, "higher_is_better": true, "is_aggregate": true, "eval_date": "2026-04-24T00:00:00.000Z", "stderr": null, "confidence": 2, "updated_at": "2026-06-16T05:22:40.309Z", "nearby_models": [ { "slug": "mimo-v2-pro", "name": "MiMo-V2-Pro", "value": 84, "rank": 7 }, { "slug": "deepseek-v4-pro", "name": "DeepSeek V4 Pro", "value": 82, "rank": 10 } ] } ] }}{ "error": { "code": "string", "message": "string", "details": null }}{ "error": { "code": "string", "message": "string", "details": null }}{ "error": { "code": "string", "message": "string", "details": null }}{ "error": { "code": "string", "message": "string", "details": null }}