O que which-llm faz?
Use esta habilidade quando o conhecimento sobre modelos pode estar desatualizado. Ela consulta um snapshot do Artificial Analysis e OpenRouter que está verificado e pode ser atualizado sob demanda.
Fluxo de trabalho
- Execute comandos deste diretório com
python. - Se a atualização dos dados for importante, execute
python query.py data status. Se o snapshot estiver desatualizado, executepython query.py data refresh. - Use o comando mais específico:
python query.py models [padrão] [filtros]para listas curtas.python query.py compare <modelo>...para comparações lado a lado.python query.py slug <modelo>para nomes de endpoints do OpenRouter.python query.py show <modelo>antes de recomendar um modelo específico.
- Explique os campos de custo corretamente:
idx-run$é o custo estimado para executar o conjunto de benchmarks do AA.idx-toké o uso total de tokens da execução do benchmark.in$/1meout$/1msão os preços da API por milhão de tokens.
- Prefira
openrouter_slugpara produção. Mencioneopenrouter_free_slugapenas como opção de protótipo, pois endpoints:freepodem ter limitação de taxa ou serem servidos de forma diferente.
Receitas rápidas
python query.py models --intel-min 50 --reasoning --sort cost --top 8
python query.py models --modality text,image --max-cost 500 --sort intel --top 8
python query.py models --no-reasoning --max-latency 6 --sort intel --top 8
python query.py models --context-min 256000 --sort cost --top 8
python query.py models --open-weights --sort intel --top 8
python query.py models --free --sort cost --top 20
python query.py compare claude-opus-4-7 gpt-5 gemini-3-1-pro
python query.py slug claude-opus-4-7
Use python query.py models --help para todos os filtros, incluindo --json.
Não use para
- Avaliações de domínio ou benchmarks privados que o AA não rastreia.
- Modelos tão novos que o AA ainda não os indexou.
- Preços autoritativos de provedores não OpenRouter. Verifique esses preços com o provedor.