Skip to main content

s-modelkit — каталог моделей провайдера как ДАННЫЕ

Ни один клиент не хранит список моделей константой в коде: каталог резолвится живьём, кешируется на диске, знает про тир подписки и лимиты, а отказ «модель не по твоему тарифу» приходит до сети и словами сервиса.

потребители (навыки чатов, gateway, accountpoolkit)
                |
             modelkit          ← знание о моделях: состав, доступность, лимиты
                |
             corekit           ← основание (LimitSpec / QuotaScope / AccessVerdict)

Зачем

Реальный замер (Grok, 2026-08-07). В коде навыка жила таблица:

MODEL_MODES = {"grok-3": , "grok-4": }   # имён grok-3/grok-4 у сервиса НЕТ

А сервис на своём каталоге отвечает так:

{"modes":[{"id":"fast","availability":{"available":{}}},
          {"id":"expert","availability":{"requiresUpgrade":{"minimumSubscriptionTier":"TIER_SUPERGROK_LITE"}}}],
 "defaultModeId":"fast"}

Зашитая таблица врала в обе стороны: придумывала несуществующие имена и «знала» доступность, которую сервис сообщает открытым текстом. Запрос expert уходил в сеть и возвращался кадром stream_error: entitlement, который снаружи выглядит как «пустой ответ».

Как пользоваться

from modelkit import ModelSpec, catalog_of, choose, load_catalog, save_catalog, is_fresh, touch

DECLARATION = catalog_of("grok", [ModelSpec(code="fast", aliases=("grok-3",))])

catalog = load_catalog(DECLARATION, path)          # декларация + снимок + научённое
if not is_fresh(catalog):                          # ленивая сеть: только когда надо
    catalog = touch(catalog, models=fetch_live())  # fetch_live() — забота вызывающего
    save_catalog(catalog, path)

pick = choose(catalog, "expert", tier_id="free")
if not pick.ok:
    raise SystemExit(pick.message)
    # grok: модель `expert` требует тариф `TIER_SUPERGROK_LITE` (тир аккаунта: `free`).
    # Доступны: fast.
send(model=pick.request_key)                        # на провод — ключ, не отображаемое имя

Три решения, ради которых кит существует

1. Доступность — три состояния, не флаг. AVAILABLE / REQUIRES_TIER / UNKNOWN. Схлопнуть «не проверяли» в «недоступна» значит однажды спрятать от человека рабочую модель. Та же логика, что у alive в реестре адресов.

2. request_key отдельно от code. Отображаемое имя и то, что уходит на провод, — разные вещи; их смешение у google-flow давало 400/404.

3. Декларация, живой ответ и научённое не сливаются. Состав берётся из живого ответа либо из декларации; с диска накладывается только доступность и отметки времени. Иначе вчерашний кеш начнёт затенять каталог, и модель, добавленная сервисом сегодня, не появится у пользователя никогда.

Что кит НЕ делает

Не ходит в сеть и не знает про конкретного провайдера: каталог добывает вызывающий (только он умеет говорить со своим сервисом), кит принимает уже разобранный результат. Не зависит от accountpoolkit — каталог нужен ему самому, и обратная зависимость дала бы цикл; поэтому тир приезжает строкой tier_id.

Лицензия

MIT.

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

s_modelkit-0.0.2.tar.gz (19.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

s_modelkit-0.0.2-py3-none-any.whl (17.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file s_modelkit-0.0.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: s_modelkit-0.0.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 19.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: uv/0.9.30 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.30","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Debian GNU/Linux","version":"12","id":"bookworm","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}

File hashes

Hashes for s_modelkit-0.0.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 e3bde4f667708c68513ab69a0104c4ff142fabfbaf6c8d2549fd93b8d36f2a79
MD5 a47f676cda9f8ec1b9750fe13ab03355
BLAKE2b-256 123cab062f8b2625addeec4b2a5446385a9479e01b5bd383bd5edfb4421056a5

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file s_modelkit-0.0.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: s_modelkit-0.0.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 17.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: uv/0.9.30 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.30","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Debian GNU/Linux","version":"12","id":"bookworm","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}

File hashes

Hashes for s_modelkit-0.0.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 4e6d23804867a059ff1860bd6c7ac227cfa90c756909954bf89a816a22127c40
MD5 40009045ffed4d33554809792ead997b
BLAKE2b-256 b1bad5396ee9e751fa17b0c430421e0c6a01ac407051583d78a4730183b43b29

See more details on using hashes here.

Release history Release notifications | RSS feed

0.0.3

2 files

This release

0.0.2 This release

2 files

0.0.1

2 files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page