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2025-2026独立完成

nnzen 模型目录

一个有 500+ 张模型卡片的在线目录,方便更少依赖人工比较地选模型。

目录
500+ 条模型记录
数据流
自动补充
形式
在线生产工具
决策界面

重要数字都放在了一个地方。

不用再手动拼出整张图。

1导入 OpenRouter 目录 -> 标准化模型卡片
2在原始记录之上补充排行榜上下文
3用搜索与筛选替代手工表格式比较
角色

创始人 / 后端工程师

技术栈
PythonFastAPILLM APIsRAGVector DB / pgvector
问题

模型信息散落在不同来源里,价格、上下文、限制和质量信号都得人工核对。

方案

做了一个 FastAPI 后端:拉取 OpenRouter 数据,规范化模型卡片,补充排序上下文,并提供搜索和筛选。

结果

选模型从翻很多标签页,变成看一页就够。

我做了什么
  • 从零设计了数据聚合与标准化流程。
  • 把体验重点放在开发者研究,而不是装饰性的产品定位。
  • 保留了未来增加更多来源与比较层的扩展性。
这说明了什么
  • 即使是数据密集型工具,也会从强信息架构中获得巨大收益。
  • 更快的决策速度,往往比无限细的分析更重要。
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