ariobarin/which-llm

which-llm 是做什麼的？

當模型知識可能過時時，請使用此技能。它會查閱已嵌入的 Artificial Analysis 與 OpenRouter 快照，並可依需求重新整理。

工作流程

1. 從此目錄使用 python 執行命令。
2. 如果需要最新資料，請執行 python query.py data status。若快照已過時，則執行 python query.py data refresh。
3. 使用最精確的命令：
   • python query.py models [pattern] [filters] 產生短清單。
   • python query.py compare <model>... 進行並排比較。
   • python query.py slug <model> 取得 OpenRouter 端點名稱。
   • python query.py show <model> 在推薦特定模型前檢視詳細資料。
4. 正確解釋費用欄位：
   • idx-run$ 為執行 AA 基準測試套件的估算成本。
   • idx-tok 為基準測試使用的總 token 數。
   • in$/1m 和 out$/1m 為每百萬 token 的 API 價格。
5. 生產環境優先使用 openrouter_slug。僅在原型選項中提及 openrouter_free_slug，因為 :free 端點可能會有速率限制或提供不同服務。

快速範例

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

使用 python query.py models --help 查看所有篩選條件，包含 --json。

不適用於

• AA 未追蹤的領域評估或私有基準測試。
• AA 尚未索引的全新模型。
• 非 OpenRouter 供應商的官方定價。請直接向該供應商驗證價格。