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Auto Router (Beta)

openrouter/auto-beta

इमेजइनपुट: text · image · audio · file · videoToolsReasoning2M17 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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Auto Router (Beta) 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 (Beta) के बारे में

ऑटो राउटर (बीटा) OpenRouter का एक मॉडल है, जो मॉडल आईडी openrouter/auto-beta के अंतर्गत सूचीबद्ध है। यह इमेज श्रेणी में आता है और साथ ही टेक्स्ट को भी कवर करता है, जो इस तथ्य को दर्शाता है कि यह एक से अधिक प्रकार के इनपुट स्वीकार करता है और एक से अधिक प्रकार के आउटपुट लौटा सकता है। OpenRouter इसे अपने ऑटो राउटर का प्रायोगिक संस्करण बताता है, एक ऐसा स्थान जहाँ सामान्य प्रयोजन राउटर तक पहुँचने से पहले नए सुधारों का परीक्षण किया जाता है। प्रदाता नोट करता है कि आपको बीटा व्यवहार की अपेक्षा करनी चाहिए, इसलिए इसे एक स्थिर, जमे हुए मॉडल के बजाय एक बदलते लक्ष्य के रूप में देखें।

इनपुट पक्ष पर, मॉडल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, फ़ाइल और वीडियो स्वीकार करता है, इसलिए आप एक ही अनुरोध में प्रॉम्प्ट के साथ रिच मीडिया भेज सकते हैं। आउटपुट पक्ष पर यह टेक्स्ट और इमेज उत्पन्न करता है, जिसका अर्थ है कि एक कॉल लिखित सामग्री, उत्पन्न इमेज, या दोनों लौटा सकती है, यह इस पर निर्भर करता है कि आप क्या माँगते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 2,000,000 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट या बड़े आकार के मीडिया संग्रह रख सके। अधिकतम आउटपुट लंबाई मॉडल विवरण में निर्दिष्ट नहीं है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल तथा वीडियो इनपुट दस्तावेज़ विश्लेषण, मीडिया समीक्षा और सारांश कार्य के लिए उपयुक्त हैं, जहाँ आप एक साथ बहुत सारी स्रोत सामग्री भेजना चाहते हैं। चूँकि मॉडल टेक्स्ट के साथ इमेज भी उत्सर्जित कर सकता है, यह मिश्रित कार्यों के लिए उपयुक्त है, जैसे किसी दृश्य के साथ लिखित व्याख्या उत्पन्न करना, या टेक्स्ट और इमेज प्रॉम्प्ट से इमेज आउटपुट बनाना। ऑडियो इनपुट इसे ट्रांसक्रिप्शन से जुड़े या बोले गए निर्देश वाले वर्कफ़्लो तक बढ़ाता है, और वीडियो इनपुट उन मामलों को कवर करता है जहाँ मॉडल को स्थिर फ़्रेम के बजाय चलती फुटेज पर विचार करने की आवश्यकता होती है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openrouter/auto-beta का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ केवल बेस URL और कुंजी बदलने के साथ काम करती 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। टूल कॉलिंग, संरचित आउटपुट और वेब सर्च विकल्प उपलब्ध हैं, जो तब मदद करते हैं जब आपको मॉडल से फ़ंक्शन कॉल कराने या निश्चित आकार में डेटा लौटाने की आवश्यकता होती है।

मुख्य चेतावनी बीटा लेबल है। OpenRouter स्पष्ट रूप से बताता है कि यह ऑटो राउटर का प्रायोगिक संस्करण है, इसलिए सुधारों के परीक्षण के साथ व्यवहार बदल सकता है। यदि आपको उत्पादन के लिए स्थिर, पूर्वानुमेय आउटपुट चाहिए, तो गैर-प्रायोगिक मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। यदि आप राउटर सुधारों तक शीघ्र पहुँच चाहते हैं और परिवर्तन सहन कर सकते हैं, तो यह मॉडल आज़माने वाला है।

Auto Router (Beta) 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-beta" 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-beta",
  "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 (Beta): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Auto Router (Beta) API की कीमत कितनी है?: Auto Router (Beta) 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 (Beta) की context window कितनी है?: Auto Router (Beta) हर request में 20,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर।
Auto Router (Beta) क्या कर सकता है?: Auto Router (Beta) 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 (Beta) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openrouter/auto-beta" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Auto Router (Beta) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले इमेज मॉडल: Auto Router, 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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