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openrouter/auto-code위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.
Auto Code는 OpenRouter의 모델로, 모델 id openrouter/auto-code로 등록되어 있습니다. 이미지 카테고리에 속하면서 텍스트도 지원하므로, 순수한 텍스트 생성기보다는 멀티모달 모델로 이해하는 것이 가장 적절합니다. OpenRouter는 이를 코딩 에이전트와 하네스를 위해 특별히 구축된 API의 라우터라고 설명하며, Auto Router와 동일한 라우팅 엔진을 사용하고 모든 요청을 진행 중인 코딩 워크플로의 일부로 취급합니다. 이러한 설명은 개발자에게 중요합니다. Auto Code는 단발성 채팅보다는 에이전트형 코딩 환경을 겨냥하기 때문입니다.
이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 파일, 비디오를 입력으로 받아들이고, 텍스트와 이미지를 모두 출력으로 반환할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도는 2,000,000 토큰으로, 단일 요청에 상당한 규모의 코드베이스, 긴 로그 또는 확장된 대화 기록을 담을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 최대 출력은 65,536 토큰입니다. 입력에 텍스트와 이미지뿐 아니라 파일과 비디오도 포함되므로, 스크린샷, 녹화물, 문서, 소스 파일 같은 혼합 자료를 동일한 요청 안에서 제공할 수 있습니다.
이러한 기능은 상당히 특정한 용도 집합을 가리킵니다. 코딩 에이전트와 하네스가 주요 대상이므로, 다단계 코드 생성, 저장소 수준 리팩터링, 스택 트레이스와 로그로부터의 디버깅, diff 리뷰 같은 작업이 자연스럽게 맞습니다. 이미지 출력 모달리티는 이를 확장하여 코드와 함께 다이어그램이나 시각적 자산을 생성하는 데까지 이어집니다. 오디오와 비디오 입력을 사용하면 녹화된 워크스루, 화면 캡처 또는 음성 설명을 바탕으로 작업할 수도 있으며, 파일 입력은 프로젝트 문서나 구성 파일을 직접 첨부하는 것을 지원합니다. 긴 컨텍스트는 에이전트가 이전 도구 호출과 그 결과를 포함한 전체 세션을 시야에 유지해야 할 때 도움이 됩니다.
Auto Code는 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id openrouter/auto-code를 사용하여 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 클라이언트와 SDK가 최소한의 변경으로 작동합니다. 이 모델은 temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs를 포함한 폭넓은 요청 파라미터 집합을 지원합니다. 출력 제어를 위해서는 max_tokens, max_completion_tokens, response_format, structured_outputs, verbosity가 있습니다. 도구 사용은 tools, tool_choice, parallel_tool_calls로 처리됩니다. 추론 동작은 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning으로 조정할 수 있습니다.
주요 실용적 제약은 출력 크기입니다. 응답은 65,536 토큰으로 제한되므로, 매우 큰 단일 생성이 필요한 작업은 호출을 나누어야 할 수 있습니다. 또한 Auto Code는 단일 고정 모델이 아니라 라우터이므로, 라우팅 엔진이 백엔드를 선택함에 따라 요청마다 동작이 달라질 수 있습니다. 한 호출에서 다음 호출까지 예측 가능하고 동일한 동작이 필요하다면 고정 모델이 더 적합할 수 있습니다. 다양한 입력 전반에 걸친 라우팅의 이점을 누리는 코딩 에이전트를 구축하고 있다면, Auto Code는 바로 그러한 용도를 위해 설계되었습니다.
%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_pverbosity이 커뮤니티에는 아직 토픽이 없습니다. Auto Code에 대한 첫 토픽을 열어 보세요.