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Auto Code est un modèle d'OpenRouter, répertorié sous l'identifiant de modèle openrouter/auto-code. Il se situe dans la catégorie image tout en prenant également en charge le texte, il est donc préférable de le comprendre comme un modèle multimodal plutôt qu'un pur générateur de texte. OpenRouter le décrit comme le routeur de l'API conçu spécifiquement pour les agents de codage et les harnesses, utilisant le même moteur de routage que l'Auto Router, chaque requête étant traitée comme faisant partie d'un flux de travail de codage en cours. Ce cadrage compte pour les développeurs : Auto Code est destiné aux configurations de codage agentique plutôt qu'au chat en un seul coup.
Le modèle accepte le texte, l'image, l'audio, les fichiers et la vidéo en entrée, et il peut renvoyer à la fois du texte et des images en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 2 000 000 de tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir des bases de code substantielles, de longs journaux ou un historique de conversation étendu dans une seule requête. La sortie maximale est de 65 536 tokens. Comme les entrées incluent des fichiers et de la vidéo aux côtés du texte et des images, vous pouvez lui fournir des éléments mixtes tels que des captures d'écran, des enregistrements, des documents et des fichiers sources dans la même requête.
Ces capacités indiquent un ensemble d'usages assez spécifique. Les agents de codage et les harnesses sont la cible principale, donc des tâches comme la génération de code en plusieurs étapes, la refactorisation au niveau du dépôt, le débogage à partir de traces de pile et de journaux, et la révision de diffs s'y prêtent naturellement. La modalité de sortie image étend cela à la génération de diagrammes ou d'éléments visuels aux côtés du code. Avec l'entrée audio et vidéo, vous pouvez également travailler à partir de démonstrations enregistrées, de captures d'écran ou de descriptions parlées, et l'entrée fichier permet de joindre directement des documents de projet ou des fichiers de configuration. Le contexte long est utile lorsqu'un agent doit garder à vue une session entière, y compris les appels d'outils antérieurs et leurs résultats.
Vous appelez Auto Code via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle openrouter/auto-code. Comme l'interface suit le format OpenAI, les clients et SDK existants fonctionnent avec des modifications minimales. Le modèle prend en charge un large ensemble de paramètres de requête, notamment temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, logit_bias, logprobs et top_logprobs. Pour le contrôle de la sortie, il y a max_tokens, max_completion_tokens, response_format, structured_outputs et verbosity. L'utilisation d'outils est couverte par tools, tool_choice et parallel_tool_calls. Le comportement de raisonnement peut être ajusté avec reasoning, reasoning_effort et include_reasoning.
La principale contrainte pratique est la taille de la sortie : les réponses sont plafonnées à 65 536 tokens, donc un travail nécessitant une très grande génération unique devra peut-être être réparti sur plusieurs appels. Auto Code est également un routeur plutôt qu'un modèle fixe unique, donc le comportement peut varier d'une requête à l'autre selon le backend sélectionné par le moteur de routage. Si vous avez besoin d'un comportement prévisible et identique d'un appel à l'autre, un modèle fixe peut mieux vous convenir ; si vous construisez un agent de codage qui bénéficie d'un routage sur des entrées variées, Auto Code est conçu exactement pour cela.
%3B%0A%0Aconst%20result%20%3D%20await%20client.images.generate(%7B%0A%20%20%22model%22%3A%20%22openrouter%2Fauto-code%22%2C%0A%20%20%22prompt%22%3A%20%22A%20minimalist%20product%20photo%20of%20a%20ceramic%20mug%20on%20a%20wooden%20table%22%2C%0A%20%20%22n%22%3A%201%2C%0A%20%20%22aspect_ratio%22%3A%20%221%3A1%22%0A%7D)%3B%0Aimport%20%7B%20writeFile%20%7D%20from%20%22node%3Afs%2Fpromises%22%3B%0Aawait%20writeFile(%22image.png%22%2C%20Buffer.from(result.data%5B0%5D.b64_json%2C%20%22base64%22))%3B%0A){kind=link}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openrouter/auto-code",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_pverbosityCette communauté n’a encore aucun sujet. Ouvrez le premier sur Auto Code.
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