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Pareto Code Router

openrouter/pareto-code

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning2M21 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

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Pareto Code Router एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33233% 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।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $1.58 है।

Pareto Code Router के बारे में

Pareto Code Router, OpenRouter का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 के माध्यम से मॉडल आईडी openrouter/pareto-code के अंतर्गत वितरित किया जाता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए यह छवि, ऑडियो या वीडियो निर्माण के बजाय भाषा कार्य के लिए बनाया गया है। नाम दर्शाता है कि मॉडल कैसे बनाया गया है: यह एक राउटर है जो मजबूत कोडिंग मॉडलों की एक स्तरित शॉर्टलिस्ट बनाए रखता है, जिन्हें Artificial Analysis कोडिंग प्रतिशतकों द्वारा क्रमबद्ध किया जाता है। दूसरे शब्दों में, आप एक निश्चित चेकपॉइंट को कॉल नहीं कर रहे हैं बल्कि एक राउटिंग परत को कॉल कर रहे हैं जो मापे गए कोडिंग प्रदर्शन के अनुसार कोडिंग-केंद्रित मॉडलों में से चयन करती है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 2,000,000 टोकन है, जो पूरे रिपॉजिटरी, लंबे डॉक्यूमेंटेशन सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। प्रदाता विवरण अधिकतम आउटपुट मान सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आउटपुट लंबाई को प्रलेखित निश्चित सीमा के बजाय अपने अनुरोध पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित करने वाली चीज़ मानें। समर्थित पैरामीटर में सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty), नियतात्मकता सहायक (seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs), और आउटपुट आकार देने के विकल्प (stop, max_tokens, max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, verbosity) शामिल हैं। यह tools, tool_choice और parallel_tool_calls के माध्यम से टूल उपयोग का भी समर्थन करता है, और reasoning, reasoning_effort तथा include_reasoning के माध्यम से रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करता है।

ये क्षमताएँ उपयोग के काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो कोडबेस-स्तरीय कार्यों के लिए उपयुक्त है: कई फ़ाइलों में रीफैक्टरिंग, पूरे प्रोजेक्ट के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना, या ऐसे परिवर्तन उत्पन्न करना जो मौजूदा कोड के साथ सुसंगत रहने चाहिए। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए उचित बनाते हैं, जहाँ मॉडल को फ़ंक्शन आमंत्रित करने, परिणाम पढ़ने और मशीन-पार्स करने योग्य पेलोड लौटाने की आवश्यकता होती है। रीज़निंग पैरामीटर तब उपयोगी होते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल कठिन समस्याओं पर अधिक प्रयास करे, और seed तथा सैंपलिंग नियंत्रण तब मदद करते हैं जब आपको परीक्षण या मूल्यांकन हार्नेस के लिए पुनरुत्पादनीय जनरेशन चाहिए।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करना किसी अन्य OpenAI-संगत मॉडल की तरह काम करता है। अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी api14 कुंजी का उपयोग करें, और model फ़ील्ड को openrouter/pareto-code पर सेट करें। चूँकि सतह OpenAI-संगत है, मौजूदा SDK और लाइब्रेरीज़ आमतौर पर बिना बदलाव के काम करती हैं; आप messages ऐरे के साथ चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं और जो भी समर्थित पैरामीटर आपको चाहिए उन्हें जोड़ते हैं। ऊपर दी गई पूरी पैरामीटर सूची अनुरोध पर उपलब्ध है, जिसमें रीज़निंग और टूल-संबंधित फ़ील्ड भी शामिल हैं, इसलिए आप डिफ़ॉल्ट में बंधे रहने के बजाय प्रति कॉल व्यवहार को ट्यून कर सकते हैं।

एक व्यावहारिक विचार राउटिंग ही है। प्रदाता विवरण में 0 और 1 के बीच एक min_coding_score सेटिंग का उल्लेख है, जिसे pareto-router प्लगइन के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया जाता है, जो नियंत्रित करता है कि शॉर्टलिस्ट को कैसे फ़िल्टर किया जाए। यदि आपका कार्य कोडिंग-संबंधित नहीं है, या यदि आपको प्रलेखित अधिकतम आउटपुट लंबाई या गैर-टेक्स्ट इनपुट मोडलिटी वाला मॉडल चाहिए, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। टेक्स्ट-आधारित कोडिंग कार्य के लिए जहाँ बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट और ट्यून करने योग्य रीज़निंग मायने रखती है, यह मॉडल मूल्यांकन के लिए एक समझदार डिफ़ॉल्ट है।

Pareto Code 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/pareto-code" 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.chat.completions.create({
  "model": "openrouter/pareto-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_pverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 20,00,000
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Pareto Code Router: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Pareto Code Router API की कीमत कितनी है?: Pareto Code 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।
Pareto Code Router की context window कितनी है?: Pareto Code Router हर request में 20,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर।
Pareto Code Router क्या कर सकता है?: Pareto Code Router text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Pareto Code Router कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openrouter/pareto-code" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Pareto Code Router के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: TypeSafe: Jev Router, NVIDIA: Switchyard, OpenRouter: Fusion। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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