模型
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模型 API 标准
我们的 模型 API 在我们确认后立即免费提供所有 LLM 的最重要信息。
API 响应模式
模型 API 返回标准化的 JSON 响应格式，为每个可用模型提供全面的元数据。此模式在边缘缓存，专为生产应用的可靠集成而设计。
根响应对象
{
"data": [
/* 模型对象数组 */
]
}模型对象模式
data 数组中的每个模型包含以下标准化字段：
| 属性名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
id | string | API 请求中使用的唯一模型标识符（例如：'google/gemini-2.5-pro-preview'） |
canonical_slug | string | 模型的永久 slug，永不更改 |
name | string | 模型的人类可读显示名称 |
created | number | 模型添加到 OpenRoute 的 Unix 时间戳 |
description | string | 模型功能和特性的详细描述 |
context_length | number | 最大上下文窗口大小（以 token 为单位） |
architecture | Architecture | 描述模型技术功能的对象 |
pricing | Pricing | 使用此模型的最低价格结构 |
top_provider | TopProvider | 主要提供商的配置详情 |
per_request_limits | Rate limiting | 速率限制信息（无限制时为 null） |
supported_parameters | string[] | 此模型支持的 API 参数数组 |
架构对象
{
"input_modalities": string[], // 支持的输入类型：["file", "image", "text"]
"output_modalities": string[], // 支持的输出类型：["text"]
"tokenizer": string, // 使用的分词方法
"instruct_type": string | null // 指令格式类型（不适用时为 null）
}定价对象
所有定价值均以美元为单位，按 token/请求/单位计算。值为 "0" 表示该功能免费。
{
"prompt": string, // 每个输入 token 的成本
"completion": string, // 每个输出 token 的成本
"request": string, // 每个 API 请求的固定成本
"image": string, // 每个图像输入的成本
"web_search": string, // 每次网络搜索操作的成本
"internal_reasoning": string, // 内部推理 token 的成本
"input_cache_read": string, // 每个缓存输入 token 读取的成本
"input_cache_write": string // 每个缓存输入 token 写入的成本
}顶级提供商对象
{
"context_length": number, // 提供商特定的上下文限制
"max_completion_tokens": number, // 响应中的最大 token 数
"is_moderated": boolean // 是否应用内容审核
}支持的参数
supported_parameters 数组指示哪些 OpenAI 兼容参数适用于每个模型：
tools- 函数调用功能tool_choice- 工具选择控制max_tokens- 响应长度限制temperature- 随机性控制top_p- 核采样reasoning- 内部推理模式include_reasoning- 在响应中包含推理structured_outputs- JSON 模式强制response_format- 输出格式规范stop- 自定义停止序列frequency_penalty- 重复减少presence_penalty- 主题多样性seed- 确定性输出
不同模型以不同方式对文本进行分词
某些模型将文本分解为多个字符的块（GPT、Claude、Llama 等），而其他模型按字符进行分词（PaLM）。这意味着即使输入和输出相同，token 计数（以及因此的成本）也会因模型而异。成本根据使用模型的分词器显示和计费。您可以使用响应中的 usage 字段获取输入和输出的 token 计数。
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对于提供商
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