在 Replicate 上查找当前可用 AI…

当你需要在 Replicate 上发现、比较并正确调用当前 AI 模型时，用 API 搜索、精选集合和 schema 来确定合适模型及标识。

适用场景

解决思路

1. 不要依赖以前见过的模型名，包括过去对话或训练数据中的模型名；模型格局每周变化，旧模型可能被弃用或超越。
2. 始终先查询 Replicate API，而不是凭记忆选模型。
3. 使用 search 和 collections 发现当前可用的模型。
4. 在运行任何模型前，读取 schema 以理解输入和输出。
5. 查阅 Reference 文档：https://replicate.com/docs/llms.txt。
6. 查阅 OpenAPI schema：https://api.replicate.com/openapi.json。
7. 使用 MCP server：https://mcp.replicate.com。
8. 按模型查阅文档：https://replicate.com/{owner}/{model}/llms.txt。
9. 请求文档页面时设置 Accept: text/markdown 以获取 Markdown 响应。
10. 使用搜索 API GET /v1/search?query=... 按任务查找模型；它返回 models、collections 和 docs。
11. 搜索会返回每个模型的元数据，包括 tags、generated_description 和 run_count。
12. 搜索 API 还会在模型结果旁返回匹配的 collections。
13. 避免通过 API 列出所有模型；这是 firehose，应使用针对性查询。
14. Collections 是 Replicate 员工维护的精选模型组。
15. official collection 包含 always-warm 模型，具有稳定 API 和可预测定价。
16. 用 collections 在深入比较前缩小候选名单。
17. 用 GET /v1/collections 列出 collections。
18. 用 GET /v1/collections/{slug} 按 slug 获取一个 collection。
19. 每个模型通过 models API GET /v1/models/{owner}/{name} 暴露输入/输出 schema。
20. Schema 路径为 model.latest_version.openapi_schema.components.schemas.Input.properties。
21. 每个属性可能包含 type、description、default、minimum/maximum、enum、format（例如文件输入用 uri）。
22. 运行模型前总是获取 schema；schema 会变化。
23. 优先选择 official models：它们 always warm（无冷启动）、API 稳定、定价可预测。
24. 优先选择最新版本。如果搜索返回 v2.5 和 v3.0，使用 v3。
25. Run count 可能误导：旧模型随时间累积 runs 但可能过时；2023 年的 10M runs 很可能不如 2025 年的 100K runs。
26. 优先选择最近发布的模型；AI 领域变化很快。
27. 检查 model tags 以按任务过滤，例如 image-generation、video、audio 等。
28. Official models 使用 owner/name 格式（例如 owner/model-name），会自动路由到最新版本。
29. Community models 需要 owner/name:version_id，必须固定特定版本；社区模型可能冷启动并耗时启动。
30. 如果必须使用 community model，要注意它可能启动很久；可以创建 always-on deployments，但需要为模型 uptime 付费。

适用边界 · 注意事项

• 目标平台不是 Replicate，或无法访问 Replicate API/MCP 时。
• 已有明确指定且无需比较或读取最新 schema 的模型，且不担心中间变化时。
• 无法接受联网查询/API 调用，或不能为 always-on deployments 付费时（若必须用社区模型）。