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Auto Router

openrouter/auto

इमेजइनपुट: text · image · audio · file · videoToolsReasoning2M8 नव॰ 2023 को जोड़ा गया

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Auto Router एक नज़र में

इनपुट कीमत 21 इमेज मॉडल के मीडियन से 2900% ज़्यादा है।
20,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।

Auto Router के बारे में

ऑटो राउटर OpenRouter का एक मॉडल है, जिसे api14 पर openrouter/auto के रूप में पहचाना जाता है। यह एकल निश्चित मॉडल होने के बजाय एक रूटिंग लेयर है: OpenRouter इसे ऐसे बताता है कि यह आपके प्रॉम्प्ट के लिए स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनता है, जो बाजार की समझ से संचालित होता है, और समुदाय सामूहिक रूप से जिस पर खर्च करती है उसके आधार पर रूटिंग करता है। यह इमेज मुख्य श्रेणी में आता है और साथ ही टेक्स्ट श्रेणी भी रखता है, इसलिए इसका उद्देश्य उस काम के लिए है जो दोनों को समाहित करता है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2023-11-08 है।

इनपुट की ओर, ऑटो राउटर टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, फ़ाइल और वीडियो स्वीकार करता है, जो एक ही एंडपॉइंट के लिए मोडैलिटी का व्यापक सेट है। यह टेक्स्ट और इमेज आउटपुट उत्पन्न करता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 2,000,000 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़ों या मिश्रित मीडिया पेलोड को रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। चूंकि रूटिंग पर्दे के पीछे होती है, किसी दिए गए कॉल को सेवा देने वाला ठोस मॉडल प्रॉम्प्ट के साथ बदल सकता है, लेकिन जिस इंटरफ़ेस के विरुद्ध आप कोड लिखते हैं वह वही रहता है।

व्यावहारिक उपयोग उस संयोजन से निकलते हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल तथा टेक्स्ट इनपुट दस्तावेज़ विश्लेषण, सारांशीकरण और बड़े संग्रहों पर प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। इमेज और वीडियो इनपुट के साथ टेक्स्ट और इमेज आउटपुट कैप्शनिंग, दृश्य निरीक्षण, और ऐसे जनरेशन या संपादन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको वापस एक चित्र चाहिए। ऑडियो इनपुट उसी पाइपलाइन को ट्रांसक्रिप्शन से जुड़े या बोले गए सामग्री वर्कफ़्लो तक बढ़ाता है। टूल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट समर्थन इसे एजेंट शैली के अनुप्रयोगों के लिए उचित बनाता है जिन्हें फ़ंक्शन कॉल करने या JSON आकार की प्रतिक्रियाएँ लौटाने की आवश्यकता होती है, और वेब सर्च विकल्प तब मदद करता है जब कोई प्रॉम्प्ट वर्तमान जानकारी पर निर्भर करता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openrouter/auto का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और कुंजी बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, prediction, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs, top_p और web_search_options। सैंपलिंग नियंत्रण, पेनल्टी, सीड, स्टॉप अनुक्रम, लॉग प्रायिकताएँ और रीज़निंग नियंत्रण सभी उपलब्ध हैं, साथ ही प्रोग्रामेटिक उपयोग के लिए टूल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट भी।

विचार करने योग्य एक बात यह है कि रूटिंग निर्णय आपके लिए लिए जाते हैं, इसलिए यदि आपको किसी विशिष्ट मॉडल का सटीक व्यवहार, कॉल के बीच नियतात्मकता, या एक निश्चित आउटपुट सीमा चाहिए, तो कोई नामित मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। maxOutput मान यहाँ प्रकाशित नहीं है, इसलिए उस अनिश्चितता को ध्यान में रखकर योजना बनाएँ। ऑटो राउटर को मिश्रित मोडैलिटी, लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले काम के लिए एक सुविधा एंडपॉइंट के रूप में मानना सबसे अच्छा है, जहाँ आप प्रति अनुरोध मॉडल चुनना नहीं चाहते।

Auto Router API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openrouter/auto" पर सेट करें।

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",
  "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"));

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppredictionpresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_pweb_search_options

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 20,00,000
इनपुट: text, image, audio, file, video
आउटपुट: text, image

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Auto Router: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Auto Router API की कीमत कितनी है?: Auto Router की कीमत इनपुट $525.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Auto Router की context window कितनी है?: Auto Router हर request में 20,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर।
Auto Router क्या कर सकता है?: Auto Router text, image, audio, file, video स्वीकार करता है और text, image लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Auto Router कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openrouter/auto" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Auto Router के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले इमेज मॉडल: Auto Router (Beta), Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro, Microsoft AI: MAI-Image-2.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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