模型 - ARouter

ARouter 透過單一統一 API 提供來自頂級供應商的數百個模型。您可以在 ARouter 網站上瀏覽模型，也可以直接使用 API。

查詢參數

Models API 支援透過查詢參數過濾結果。

`output_modalities`

依輸出能力過濾模型。接受以逗號分隔的模態列表，或使用 "all" 包含所有模型。

值	說明
`text`	產生文字輸出的模型（預設）
`image`	產生圖像的模型
`audio`	產生音訊輸出的模型
`embeddings`	嵌入模型
`all`	包含所有模型，跳過模態過濾

# 預設 — 僅文字模型
curl "https://api.arouter.ai/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 僅圖像生成模型
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=image" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 文字和圖像模型
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=text,image" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

# 所有模型（不限模態）
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=all" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

`supported_parameters`

依支援的 API 參數過濾模型。例如，尋找支援工具呼叫的模型：

curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

列出模型

GET /v1/models

傳回您的 API key 可用的完整模型列表。

curl https://api.arouter.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

回應格式

{
  "data": [
    {
      "id": "openai/gpt-5.4",
      "canonical_slug": "openai/gpt-5.4",
      "name": "GPT-5.4",
      "created": 1748000000,
      "description": "OpenAI's flagship multimodal model with state-of-the-art performance.",
      "context_length": 128000,
      "architecture": {
        "input_modalities": ["text", "image"],
        "output_modalities": ["text"],
        "tokenizer": "cl100k_base",
        "instruct_type": "chatml"
      },
      "pricing": {
        "prompt": "0.000005",
        "completion": "0.000015",
        "request": "0",
        "image": "0.00765",
        "web_search": "0",
        "internal_reasoning": "0",
        "input_cache_read": "0.0000025",
        "input_cache_write": "0.000005"
      },
      "top_provider": {
        "context_length": 128000,
        "max_completion_tokens": 16384,
        "is_moderated": true
      },
      "supported_parameters": [
        "tools",
        "tool_choice",
        "max_tokens",
        "temperature",
        "top_p",
        "structured_outputs",
        "response_format",
        "stop",
        "frequency_penalty",
        "presence_penalty",
        "seed"
      ],
      "per_request_limits": null,
      "default_parameters": null,
      "expiration_date": null
    }
  ]
}

模型物件結構

data 陣列中每個模型包含以下欄位：

欄位	類型	說明
`id`	`string`	API 請求中使用的唯一模型識別碼，如 `"openai/gpt-5.4"`
`canonical_slug`	`string`	模型的永久固定識別碼，永不更改
`name`	`string`	人類可讀的顯示名稱
`created`	`number`	模型被新增至 ARouter 的 Unix 時間戳記
`description`	`string`	模型能力的詳細描述
`context_length`	`number`	最大上下文視窗大小（以 Token 為單位）
`architecture`	`Architecture`	技術能力物件
`pricing`	`Pricing`	使用該模型的費用結構（美元/Token）
`top_provider`	`TopProvider`	主要供應商的設定詳情
`per_request_limits`	`object \| null`	速率限制資訊（無限制時為 `null`）
`supported_parameters`	`string[]`	支援的 API 參數陣列
`default_parameters`	`object \| null`	預設參數值（無預設值時為 `null`）
`expiration_date`	`string \| null`	棄用日期（未棄用時為 `null`）

Architecture 物件

{
  "input_modalities": string[],  // 如 ["text", "image"]
  "output_modalities": string[], // 如 ["text"]
  "tokenizer": string,           // 如 "cl100k_base"
  "instruct_type": string | null // 如 "chatml"，不適用時為 null
}

Pricing 物件

所有定價值均為美元/Token。值為 "0" 表示該功能免費。

{
  "prompt": string,              // 每個輸入 Token 的費用
  "completion": string,          // 每個輸出 Token 的費用
  "request": string,             // 每次 API 請求的固定費用
  "image": string,               // 每張圖像輸入的費用
  "web_search": string,          // 每次網路搜尋操作的費用
  "internal_reasoning": string,  // 內部推理 Token 的費用
  "input_cache_read": string,    // 每個快取輸入 Token 讀取的費用
  "input_cache_write": string    // 每個快取輸入 Token 寫入的費用
}

Top Provider 物件

{
  "context_length": number,         // 供應商特定的上下文限制
  "max_completion_tokens": number,  // 回應中的最大 Token 數
  "is_moderated": boolean           // 是否啟用內容審核
}

支援的參數

supported_parameters 陣列列出了模型支援的 OpenAI 相容參數：

參數	說明
`tools`	函式呼叫能力
`tool_choice`	工具選擇控制
`max_tokens`	回應長度限制
`temperature`	隨機性控制
`top_p`	核採樣
`reasoning`	內部推理模式
`include_reasoning`	在回應中包含推理過程
`structured_outputs`	JSON 結構強制執行
`response_format`	輸出格式規範
`stop`	自訂停止序列
`frequency_penalty`	重複減少
`presence_penalty`	話題多樣性
`seed`	確定性輸出

使用模型

直接將 id 用作請求中的 model 欄位：

Python
TypeScript
cURL

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.arouter.ai/v1",
    api_key="lr_live_xxxx",
)

# List available models
models = client.models.list()
for model in models.data:
    print(model.id)

# Use a specific model
response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.arouter.ai/v1",
  apiKey: "lr_live_xxxx",
});

// List available models
const models = await client.models.list();
for (const model of models.data) {
  console.log(model.id);
}

// Use a specific model
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "anthropic/claude-sonnet-4.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});

curl https://api.arouter.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

依支援參數過濾

尋找支援工具呼叫的模型：

curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

尋找支援結構化輸出的模型：

curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=structured_outputs" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

自動路由

除特定模型 ID 外，ARouter 還支援自動模型選擇：

模型	說明
`"auto"`	ARouter 自動為您的請求選擇最佳可用模型

curl https://api.arouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'

回應的 model 欄位始終顯示實際使用的模型。詳情請參閱模型路由。

模型變體

您可以在任意模型 ID 後附加後綴以影響路由行為：

後綴	效果
`:nitro`	路由到最高吞吐量實例 — 速度最佳化
`:floor`	路由到最低成本實例 — 價格最佳化
`:free`	路由到免費層實例（有速率限制）
`:thinking`	啟用擴展推理 / 思維鏈模式

{"model": "openai/gpt-5.4:nitro"}   // 最快
{"model": "openai/gpt-5.4:floor"}   // 最便宜
{"model": "deepseek/deepseek-r1:thinking"} // 推理模式

完整參考請參閱模型變體。

Token 化

不同模型對文字的 Token 化方式不同。某些模型（GPT、Claude、Llama）將文字分割為多字元塊；其他模型按字元 Token 化（PaLM）。這意味著即使輸入輸出完全相同，不同模型的 Token 數量——以及費用——也會有所不同。費用按所用模型的 Token 化器計算。使用每個回應中的 usage 欄位取得精確的 Token 數量：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 170
  }
}

注意事項

模型列表依您帳戶啟用的供應商過濾。若供應商未啟用，其模型將不會顯示。
新模型在供應商發布時自動新增。
直接在聊天補全請求的 model 欄位中使用此列表中的模型 ID。

可用供應商及其旗艦模型的精選列表請參閱供應商。

快速開始

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管理

最佳實踐

框架與整合

供應商接入

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模型

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`supported_parameters`

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