OpenRouter 用户快速入门

安装与设置

我们的 API 完全兼容标准 OpenAI SDK。要从 OpenRouter 切换过来，你只需更新两个配置值：base_url 和 api_key。将客户端指向 https://api.openrouterapi.cc/v1 并使用我们在控制台中生成的密钥即可。无需自定义请求头或复杂的路由逻辑。请求的模型 ID 为 uncensored。

确保你的 SDK 版本支持 base_url 参数。如果你使用的是原始 HTTP 客户端，只需更新目标 URL 即可。此设置可确保你现有的客户端代码无需修改即可工作，前提是你仅发送文本补全请求。

认证

认证通过标准 Authorization 标头处理。将您的 API 密钥作为 Bearer token 传递。如果密钥无效或已过期，API 将返回 401 错误。与某些提供商不同，我们不为失败的请求收费；错误和拒绝是免费的，因此您可以在不消耗额度的情况下测试认证。

每个账户同时只支持一个活跃密钥。生成新密钥会立即使旧密钥失效。请妥善保管你的密钥，如果怀疑密钥泄露，请进行轮换。密钥在注册后立即显示，请在离开页面之前复制它。

基本聊天补全

核心功能是 POST /v1/chat/completions 接口。以消息列表的形式发送你的提示词，并接收文本响应。该模型经过调整，可在合法成人用途下无内容拒绝地回答，因此适合用于创意、争议性或安全研究主题。

将 model 字段设置为 uncensored。你可以使用 temperature、top_p 和 stop 等参数来控制行为。API 通过 response_format 支持 JSON 模式，通过 tools 支持函数调用。所有请求均异步处理，当模型完成时你将收到完整的补全内容。

流式响应

通过在请求中设置 stream: true 来启用流式输出。API 返回带有部分响应的 Server-Sent Events (SSE)。随着文本生成，你将接收文本块，从而允许在应用中实时显示。

Token 使用信息提供在流的最后一个块中。这使你能够准确跟踪成本，而无需解析每个单独的 token。流式输出非常适合对延迟敏感的聊天界面。确保你的客户端正确处理 SSE，并在流结束时关闭连接。

函数调用

API 通过 tools 参数支持函数调用。在 tools 数组中定义您的函数，并将 tool_choice 设置为 auto 或特定函数名称。如果触发函数，模型将返回结构化 JSON 参数。

此功能有助于将 LLM 与外部 API 或数据库集成。确保您的函数定义准确，因为模型依赖它们来生成有效参数。API 不执行函数；您必须在应用程序代码中处理执行逻辑。

JSON 模式

对于结构化输出，使用 response_format: {"type": "json_object"}。这强制模型返回有效的 JSON，这对于在下游应用程序中解析数据至关重要。对于简单的数据提取任务，JSON 模式通常比函数调用更可靠。

确保你的提示词明确指示模型返回 JSON。如果提示词含糊不清，可能会产生无效的 JSON 响应。JSON 模式在标准模式和流式模式下均受支持。当你需要可预测的、机器可读的输出时，请使用它。

限制、错误与上下文

上下文窗口为 100,000 token（提示词和补全合计）。每次请求的最大输出为 32,000 token（如果未设置 max_tokens 则为 2,048）。速率限制为每分钟 300 次请求和每个密钥 8 个并发请求。请求体限制为 8 MB。

错误会返回标准的 HTTP 状态码：无效密钥返回 401，余额不足返回 402，超出速率限制返回 429。额度为预付制，因此 402 错误意味着你需要充值。错误和拒绝请求均免费，你可以无成本重试。硬性内容限制会屏蔽涉及未成年人的色情内容。

cURL

Copycurl https://api.openrouterapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openrouterapi.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openrouterapi.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

流式输出

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)