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北京时间: 2026-05-07 17:06:33
基础信息
基础URLhttps://nvgpu.ltzy.top/api
请求方式GET / POST
返回格式JSON / XML / JSONP
认证无需认证
总GPU数量118款
返回格式参数
format=jsonJSON格式(默认)
format=xmlXML格式
format=jsonpJSONP格式(需callback参数)
callback=funcJSONP回调函数名
统一API接口
推荐使用:所有功能通过一个接口完成,参数决定返回内容
GET/POST /api 或 /api/gpus
参数类型必填说明
qstring搜索关键词(型号、架构、显存类型等)
idstringGPU ID,获取单个GPU详情
familystring产品家族筛选:GeForce/GeForce RTX/Quadro/Tesla/TITAN/RTX A系列
architecturestring架构筛选:Blackwell/Ada Lovelace/Ampere/Turing等
memory_typestring显存类型筛选:GDDR7/GDDR6X/GDDR6/HBM3e等
pageint页码,默认1
per_pageint每页数量,默认20,最大100
formatstring返回格式:json/xml/jsonp
callbackstringJSONP回调函数名
使用示例
搜索GPU
GET /api?q=RTX 4090
POST /api  {"q": "RTX 4090"}
获取单个GPU
GET /api?id=nvidia-01000
POST /api  {"id": "nvidia-01000"}
按家族筛选
GET /api?family=GeForce RTX&page=1
GET /api?family=Tesla&per_page=50
按架构筛选
GET /api?architecture=Blackwell
GET /api?architecture=Ada Lovelace
按显存类型筛选
GET /api?memory_type=GDDR7
GET /api?memory_type=HBM3e
不同返回格式
GET /api?q=RTX 5090&format=xml
GET /api?q=RTX 5090&format=jsonp&callback=myFunc
返回示例
{
    "success": true,
    "data": {
        "list": [...],
        "page": 1,
        "per_page": 20,
        "total": 118,
        "pages": 6
    },
    "message": "成功",
    "error": null,
    "time": "2026-05-05 12:00:00"
}
其他API接口
GET /api/search?q={keyword}

搜索GPU,返回匹配结果列表

GET /api/search?q=RTX 5090
GET /api/search?q=Blackwell
GET /api/statistics

获取统计数据,包括架构分布、显存类型分布、年代分布等

GET /api/statistics
GET /api/filter-options

获取筛选选项,包括所有可用的家族、架构、显存类型等

GET /api/filter-options
GET /api/compare?ids={id1,id2,id3,id4}

GPU对比,最多支持4个GPU同时对比

GET /api/compare?ids=nvidia-01000,nvidia-01001,nvidia-01002
GET /api/compare?ids=nvidia-01000,nvidia-01001&format=xml
代码示例
// 搜索GPU
fetch('https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX 4090')
    .then(r => r.json())
    .then(d => console.log(d.data.list));

// 获取单个GPU
fetch('https://nvgpu.ltzy.top/api?id=nvidia-01000')
    .then(r => r.json())
    .then(d => console.log(d.data));

// 按架构筛选
fetch('https://nvgpu.ltzy.top/api?architecture=Blackwell')
    .then(r => r.json())
    .then(d => console.log(d.data.list));

// POST请求
fetch('https://nvgpu.ltzy.top/api', {
    method: 'POST',
    headers: {'Content-Type': 'application/json'},
    body: JSON.stringify({q: 'RTX 5090'})
}).then(r => r.json()).then(console.log);

// GPU对比
fetch('https://nvgpu.ltzy.top/api/compare?ids=nvidia-01000,nvidia-01001')
    .then(r => r.json())
    .then(d => console.log(d.data));

// JSONP跨域请求
const script = document.createElement('script');
script.src = 'https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX&format=jsonp&callback=handleData';
document.body.appendChild(script);

function handleData(data) {
    console.log(data);
}
import requests

# 搜索GPU
r = requests.get('https://nvgpu.ltzy.top/api', params={'q': 'RTX 4090'})
data = r.json()
for gpu in data['data']['list']:
    print(gpu['model'])

# 获取单个GPU
r = requests.get('https://nvgpu.ltzy.top/api', params={'id': 'nvidia-01000'})
print(r.json()['data'])

# 按架构筛选
r = requests.get('https://nvgpu.ltzy.top/api', params={'architecture': 'Blackwell'})
print(r.json()['data']['list'])

# POST请求
r = requests.post('https://nvgpu.ltzy.top/api', json={'q': 'RTX 5090'})
print(r.json())

# GPU对比
r = requests.get('https://nvgpu.ltzy.top/api/compare', params={'ids': 'nvidia-01000,nvidia-01001'})
print(r.json()['data'])

# 获取统计数据
r = requests.get('https://nvgpu.ltzy.top/api/statistics')
stats = r.json()['data']
print(f"总GPU数: {stats['total']}")
print(f"架构数: {len(stats['architectures'])}")
# 搜索GPU
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX 4090"

# 获取单个GPU
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?id=nvidia-01000"

# 按架构筛选
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?architecture=Blackwell"

# 按显存类型筛选
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?memory_type=GDDR7"

# POST请求
curl -X POST "https://nvgpu.ltzy.top/api" -H "Content-Type: application/json" -d '{"q":"RTX 5090"}'

# XML格式
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX 5090&format=xml"

# JSONP格式
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX 5090&format=jsonp&callback=myFunc"

# GPU对比
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api/compare?ids=nvidia-01000,nvidia-01001"

# 获取统计数据
curl "https://nvgpu.ltzy.top/api/statistics"
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;

public class NvidiaGPUApi {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        
        // 搜索GPU
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create("https://nvgpu.ltzy.top/api?q=RTX 4090"))
            .build();
        HttpResponse response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        System.out.println(response.body());
        
        // POST请求
        String json = "{\"q\":\"RTX 5090\"}";
        HttpRequest postRequest = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create("https://nvgpu.ltzy.top/api"))
            .header("Content-Type", "application/json")
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(json))
            .build();
        HttpResponse postResponse = client.send(postRequest, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        System.out.println(postResponse.body());
    }
}
GPU数据字段
字段类型说明示例
idstring唯一标识nvidia-01000
modelstring型号GeForce RTX 5090
full_namestring完整名称NVIDIA GeForce RTX 5090
familystring产品家族GeForce RTX
seriesstring系列GeForce RTX 50 Series
architecturestring架构Blackwell
codenamestring核心代号GB202
processstring制程工艺3nm
cuda_coresintCUDA核心数21760
tensor_coresintTensor核心数680
rt_coresintRT核心数170
sm_unitsintSM单元数170
base_clockint基础频率(MHz)2017
boost_clockint加速频率(MHz)2417
memory_typestring显存类型GDDR7
memory_sizeint显存容量(GB)32
memory_busint显存位宽512
memory_bandwidthstring显存带宽1792 GB/s
tdpint功耗(W)575
pcie_versionstringPCIe版本PCIe 5.0 x16
display_outputsstring显示输出3x DP 2.1, 1x HDMI 2.1
nvencstringNVENC编解码器3x NVENC (9th Gen)
nvdecstringNVDEC解码器3x NVDEC (6th Gen)
dlss_versionstringDLSS版本DLSS 4.0
release_datestring发布日期2025-01-30
url_slugstringURL别名geforce-rtx-5090
错误码说明
HTTP状态码错误码说明
200-请求成功
400EMPTY_QUERY搜索关键词为空
400MISSING_IDS对比接口缺少GPU ID
400NEED_2_CPUS对比至少需要2个GPU
400TOO_MANY_CPUS对比最多支持4个GPU
404NOT_FOUNDGPU不存在
404INVALID_IDS部分GPU ID无效
500INTERNAL_ERROR服务器内部错误
使用限制与建议
限制说明
  • 无需认证,直接调用
  • 建议请求频率:≤ 10次/秒
  • 单次最多返回100条数据
  • 对比功能最多4个GPU
最佳实践
  • 使用分页参数减少单次数据量
  • 客户端缓存常用数据
  • 错误处理要完善
  • 建议使用HTTPS
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