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ai-model-lifecycle-index

ai-model-lifecycle-index

远程服务
data.oscar-lopez.comAI 与智能体06 周前更新

关于 ai-model-lifecycle-index

ai-model-lifecycle-index 汇总 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 和 Amazon Bedrock 的模型生命周期状态、停用日期及迁移目标,并附官方来源。它面向需要在运行时判断模型是否仍可调用的 Agent。

主要功能

  1. 01跨四家供应商查询模型状态
  2. 02查看发布与停用日期
  3. 03查询供应商建议的替代模型
  4. 04查看即将停用的模型
  5. 05按供应商获取模型列表
  6. 06提供生命周期数据完整导出

适用场景

  1. 01调用模型前检查其是否仍可用
  2. 02规划停用模型的迁移
  3. 03监控近期停用日期
  4. 04核对模型生命周期信息的官方来源

MCP 相关

提供 MCP 服务及模型生命周期查询工具,包括单模型状态、可调用性、即将停用列表和完整数据导出。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://lifecycle.oscar-lopez.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

4
参数类型必填说明
model_idstring是规范模型 ID,例如 'gpt-4-32k'、'claude-3-opus-20240229'、'gemini-2.0-flash'

详细介绍

AI 模型生命周期与弃用索引

一份附有来源引用、跨供应商的 AI 模型生命周期记录——涵盖 OpenAI、Anthropic、Google(Gemini)和 Amazon Bedrock,说明模型是否仍在使用、何时退役,以及迁移目标是什么。每个日期均摘录自供应商自己的官方弃用/生命周期页面,并附有对应的来源 URL。专为需要在运行时确认即将调用的模型是否仍然存在的 Agent 打造。

覆盖范围

涵盖 4 家供应商的 71 个模型(活跃/预览/已弃用/已退役),包括状态、发布/弃用/停用日期,以及供应商推荐的替代模型。已于 2026-09-08 验证。

REST 端点(免费)

  • GET /v1/lifecycle/model?id=ID — 单个模型:状态、日期、距停用天数、替代模型、来源
  • GET /v1/lifecycle/deprecations?within_days=90 — 将在 N 天内停用的模型
  • GET /v1/lifecycle/provider?provider=openai|anthropic|google|aws-bedrock — 某家供应商的模型
  • GET /v1/lifecycle/stats — 按供应商/状态统计数量 + 下一次停用时间
  • GET /v1/lifecycle/all — 完整导出(公开预览期间免费;正式上线后通过 x402 按量计费)

MCP 工具

端点:https://lifecycle.oscar-lopez.com/mcp

  • model_lifecycle — 单个模型的完整生命周期(免费)
  • is_model_live — 模型是否仍可调用及其退役日期(免费)
  • upcoming_deprecations — 所有供应商中将在 N 天内退役的模型(免费)
  • get_model_lifecycle_all — 完整导出(预览期间免费)

发现

/.well-known/agent-card.json(A2A)、/.well-known/x402、/openapi.json

构建方式

基于 Cloudflare Worker + D1。索引实时从 models 表生成;距停用天数在收到请求时计算。数据仅来自供应商官方页面;供应商未发布的字段留空,不作推断。模型在托管平台(例如 Amazon Bedrock)上的生命周期可能与模型制造商自身 API 上的生命周期不同——每一行都会注明所描述的平台。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。