llm-api-prices

LLM API价格指数每日快照数据集，收录了来自553个LLM API端点的实时、经过验证的价格信息。数据每日通过自动同步更新，每个价格均从提供商官方定价页面读取并交叉验证，附带验证日期和来源URL，确保准确性。数据集包含三个文件：models.csv（每个端点一行，包含提供商、模型名称、每百万输入/输出/缓存输入Token的美元价格、上下文窗口长度、许可证、验证日期和来源URL）、pricing-history.csv（价格变化日志，仅记录价格实际发生变化时的数据点，共588行，随时间增长更具价值）、all.json（完整嵌套数据集，包含schema_version字段以保证稳定性）。该数据集适用于LLM API成本分析、价格比较、市场趋势研究等任务。许可协议为CC BY 4.0，使用时需注明来源为API Price Index (apipriceindex.com)。LLM API Price Index Daily Snapshot dataset, containing real-time, verified pricing information from 553 LLM API endpoints. Data is updated daily via automatic synchronization, and each price is read from the official pricing page of the provider and cross-verified, with verification date and source URL to ensure accuracy. The dataset includes three files: models.csv (one row per endpoint, containing provider, model name, price per million input/output/cached input tokens in USD, context window length, license, verification date, and source URL), pricing-history.csv (price change log, only recording data points when prices actually change, 588 rows, becoming more valuable over time), and all.json (a complete nested dataset with a schema_version field for stability). This dataset is suitable for tasks such as LLM API cost analysis, price comparison, and market trend research. License: CC BY 4.0, with attribution required to API Price Index (apipriceindex.com).

原始信息汇总

数据集概述：LLM API Price Index

LLM API 价格指数每日快照是一个提供实时、可验证的LLM API价格信息的数据集，其数据来源于apipriceindex.com。

核心内容

• 数据规模：截至2026-09-07T08:15:03Z，数据集追踪了553个端点，并每日通过自动化同步进行更新。
• 数据准确性：每条价格记录均直接读取自提供商的官方定价页面，经过交叉验证，并附带验证日期和来源URL，确保数据可靠。

文件结构与内容

数据集包含以下文件，文件格式有CSV和JSON：

文件	内容说明
models.csv	每个被追踪的端点一行数据：包含提供商、模型、每百万输入/输出/缓存输入tokens的美元价格、上下文窗口、许可证、验证日期以及来源URL等字段
pricing-history.csv	价格账本：每个(端点, 日期)对应一行，仅在价格实际变动时记录（共588行）。该文件数据随时间积累，价值日益增加
all.json	完整的嵌套数据集，带有稳定契约（通过schema_version字段实现）

数据来源与更新

• 每日快照：当前数据集为每日生成的快照，可能不是最新数据。
• 实时数据源：更新鲜的数据可通过以下方式获取：
  • 数据集端点：https://apipriceindex.com/api/all.json
  • OpenAPI规范接口：https://apipriceindex.com/openapi.json
  • MCP服务器（用于智能体）：pip install apipriceindex-mcp（注册于registry.modelcontextprotocol.io，标识为io.github.apipriceindex/mcp）
  • 相关文档及稳定契约说明：https://apipriceindex.com/use-this-data/

许可与引用

• 许可证：采用CC BY 4.0协议，允许自由使用、修改和再发布，但需注明出处。
• 引用要求：使用时，需注明来源为 API Price Index (apipriceindex.com)。
• 内容边界：数据集不包含来自第三方（如LMArena、Artificial Analysis、MTEB）的基准测试评分，因为这些数据并非数据集所有者拥有，无权进行再分发。

语言与标签

• 数据集内容主要为英文。
• 标签：llm、api、pricing、tokens、costs。
• 数据规模分类为n<1K（数据量很小）。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大语言模型服务生态中，API调用价格随模型迭代与市场竞争持续波动，精确追踪各服务商的定价信息成为成本优化与采购决策的关键前提。该数据集依托apipriceindex.com的自动化同步机制，每日从各提供商官方定价页面采集并核验数据，构建了覆盖582个端点的价格索引。每一价格条目均记录验证日期与来源URL，并通过交叉校验保证准确性。价格历史台账采用增量记录策略，仅在价格实际变动时写入新行，目前已积累634条变更记录，形成了一条随时间推移而不断增值的价格演变轨迹。

特点

数据集以结构化多文件形式组织，兼顾即时查询与历史分析双重需求。models.csv以端点为粒度，系统性地收录提供商、模型名称、每百万输入与输出及缓存输入令牌的美元价格、上下文窗口、许可证与验证日期等字段，便于横向比价与筛选。pricing-history.csv则保留了价格变动的时序快照，为趋势研判与波动分析提供数据基础。all.json以嵌套结构封装完整数据集，并通过schema_version提供稳定性契约。数据严格限定于价格信息本身，不包含第三方基准评分，边界清晰且授权条款明确。

使用方法

使用者可通过HuggingFace平台直接下载CSV或JSON文件进行离线分析，亦可经由数据集端点或OpenAPI规范获取实时数据，确保分析结果始终基于最新定价。对于智能体应用场景，可安装apipriceindex-mcp包并接入MCP注册表，实现自动化价格查询与集成。在学术研究或商业决策中，建议结合pricing-history.csv构建价格变动的时间序列模型，同时引用时需遵循CC BY 4.0许可协议，注明数据来源为API Price Index（apipriceindex.com）。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型逐步渗透至千行百业，API调用价格成为开发者和企业选型的关键变量。然而，定价信息分散于各提供商官网，格式迥异且频繁变动，缺乏统一、可验证的横向对比基准。为此，API Price Index团队创建了llm-api-prices数据集，作为apipriceindex.com的每日快照，系统收录582个端点的输入、输出及缓存输入价格，并附带验证日期与来源链接。该数据集以CC BY 4.0许可开放，为成本敏感型应用、模型路由策略及学术研究提供了透明、可追溯的价格基准，推动了LLM服务市场的价格透明化进程。

当前挑战

该数据集所应对的核心挑战在于大语言模型API定价生态的固有动态性与异构性。不同提供商采用各异的计费粒度、缓存策略与阶梯折扣，价格调整频繁且缺乏统一标准，导致跨模型成本比较困难重重。构建过程中，自动化采集需应对网页结构差异、反爬机制及数据格式漂移，人工交叉验证亦需持续投入以确保准确性。此外，历史价格仅在变动时记录，虽然提升了数据密度，却也要求消费者理解其稀疏性。维护长期稳定且可复现的价格基准，仍是该领域亟待持续攻克的难题。

常用场景

经典使用场景

在大语言模型服务选型与成本优化的研究实践中，llm-api-prices数据集构成了衡量推理经济性的基准参照。该数据集以每日快照的形式收录了582个API端点的输入、输出及缓存输入令牌单价，并附有上下文窗口、许可类型与验证来源。研究者借此可系统性地比较不同供应商的定价策略，构建单位令牌成本与模型能力的二维图谱，进而为学术实验的可复现性提供透明的计价依据，亦为动态定价趋势的时序分析奠定数据基础。

衍生相关工作

围绕llm-api-prices数据集，已衍生出一系列具有代表性的后续工作。基于其稳定契约与OpenAPI规范，研究者构建了面向智能体的MCP服务器，使自动化程序能够实时查询并比较模型价格。该数据集亦被用于训练价格预测模型与成本优化算法，并催生了若干关于大模型服务市场竞争格局的计量分析。部分开源项目进一步将其与基准测试成绩进行外部关联，形成了兼顾性能与开销的综合评估工具，拓展了数据集在学术与工业界的应用边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在大模型服务市场化定价机制日益成为人工智能经济学研究焦点的背景下，llm-api-prices数据集以其每日同步、可追溯验证的582个API端点价格快照，为探究大模型推理成本动态演化提供了稀缺的纵向观测基础。当前前沿研究正借助该数据集的pricing-history.csv价格变动账本，刻画不同厂商在上下文窗口、缓存输入等维度上的差异化定价策略，并由此延伸至模型选型的经济性权衡、多智能体系统中的成本感知路由，以及API价格对开源与闭源模型竞争格局的传导效应。相关热点亦与模型能力基准（如LMArena）脱钩，凸显价格数据在算力资源分配与可持续AI部署中的独立信息价值。