Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
openrouter/auto-codeKorzysta z Twojego salda według powyższych cen. Nowe konta zaczynają z darmowym użyciem.
Ustawienia
Auto Code to model od OpenRouter, wymieniony pod identyfikatorem modelu openrouter/auto-code. Należy do kategorii image, jednocześnie obsługując tekst, więc najlepiej rozumieć go jako model multimodalny, a nie czysty generator tekstu. OpenRouter opisuje go jako router API zbudowany specjalnie dla agentów kodujących i harnessów, korzystający z tego samego silnika routingu co Auto Router, przy czym każde żądanie jest traktowane jako część trwającego workflow kodowania. To ujęcie ma znaczenie dla deweloperów: Auto Code jest skierowany do agentowych konfiguracji kodowania, a nie do jednorazowego czatu.
Model przyjmuje tekst, obraz, audio, plik i wideo jako dane wejściowe, a zwracać może zarówno tekst, jak i obraz jako dane wyjściowe. Jego okno kontekstu wynosi 2 000 000 tokenów, co wystarcza na obsłużenie pokaźnych baz kodu, długich logów lub rozbudowanej historii rozmowy w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 65 536 tokenów. Ponieważ dane wejściowe obejmują pliki i wideo obok tekstu i obrazów, można mu przekazać mieszany materiał, taki jak zrzuty ekranu, nagrania, dokumenty i pliki źródłowe, w ramach tego samego żądania.
Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw zastosowań. Agenci kodujący i harnessy są głównym celem, więc zadania takie jak wieloetapowe generowanie kodu, refaktoryzacja na poziomie repozytorium, debugowanie na podstawie stack trace'ów i logów oraz przegląd diffów pasują tu naturalnie. Modalność wyjścia obrazowego rozszerza to o generowanie diagramów lub zasobów wizualnych obok kodu. Dzięki wejściu audio i wideo można też pracować na podstawie nagranych przewodników, przechwyceń ekranu lub opisów głosowych, a wejście plikowe pozwala dołączać dokumenty projektowe lub pliki konfiguracyjne bezpośrednio. Długi kontekst pomaga, gdy agent musi mieć w polu widzenia całą sesję, w tym wcześniejsze wywołania narzędzi i ich wyniki.
Auto Code wywołujesz przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu openrouter/auto-code. Ponieważ interfejs jest zgodny z formatem OpenAI, istniejące klienty i SDK działają przy minimalnych zmianach. Model obsługuje szeroki zestaw parametrów żądania, w tym temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, logit_bias, logprobs i top_logprobs. Do kontroli wyjścia służą max_tokens, max_completion_tokens, response_format, structured_outputs i verbosity. Użycie narzędzi obejmują tools, tool_choice i parallel_tool_calls. Zachowanie rozumowania można dostroić za pomocą reasoning, reasoning_effort i include_reasoning.
Głównym praktycznym ograniczeniem jest rozmiar wyjścia: odpowiedzi są ograniczone do 65 536 tokenów, więc praca wymagająca bardzo dużego pojedynczego generowania może wymagać podzielenia na kilka wywołań. Auto Code jest też routerem, a nie jednym stałym modelem, więc zachowanie może się różnić między żądaniami, gdy silnik routingu wybiera backend. Jeśli potrzebujesz przewidywalnego, identycznego zachowania przy każdym wywołaniu, lepszy może okazać się stały model; jeśli budujesz agenta kodującego, który korzysta z routingu na zróżnicowanych danych wejściowych, Auto Code jest zaprojektowany dokładnie do tego.
%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_pverbosityTa społeczność nie ma jeszcze wątków. Załóż pierwszy wątek o Auto Code.