> ## Documentation Index
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# 支援的提供商
> ARouter 支援的所有 LLM 提供商，包含其支援的模型和端點。
## 提供商列表
ARouter 支援以下提供商。所有提供商均可透過 OpenAI 相容的 `/v1/chat/completions` 端點，使用 `provider/model` 格式進行存取。
**Provider ID:** `openai`
| 模型 | 描述 |
| -------------- | -------------- |
| `gpt-5.4` | 旗艦多模態模型 |
| `gpt-5.4-mini` | 快速且成本高效 |
| `gpt-5.4-nano` | 超輕量級，適合分類與提取任務 |
| `o4-mini` | 最新緊湊推理模型 |
| `o3` | 進階推理模型 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
```
**Provider ID:** `anthropic`
| 模型 | 描述 |
| ------------------- | ------------------ |
| `claude-sonnet-4.6` | 最新 Sonnet — 最佳均衡效能 |
| `claude-opus-4.6` | 最強 Claude 模型 |
| `claude-haiku-4.5` | 快速輕量 |
同時支援 OpenAI 相容端點和 Anthropic 原生端點：
```python theme={null}
# 透過 OpenAI SDK
response = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-sonnet-4.6", ...
)
# 透過 Anthropic SDK（原生）
message = anthropic_client.messages.create(
model="claude-sonnet-4.6", ...
)
```
**Provider ID:** `google`
| 模型 | 描述 |
| ------------------ | ---------------------- |
| `gemini-2.5-flash` | 快速多模態模型，內建思維鏈 |
| `gemini-2.5-pro` | 最強 Gemini 模型，支援 1M 上下文 |
同時支援 OpenAI 相容端點和 Gemini 原生端點：
```python theme={null}
# 透過 OpenAI SDK
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash", ...
)
# 透過 Gemini SDK（原生）
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")
response = model.generate_content("Hello!")
```
**Provider ID:** `deepseek`
| 模型 | 描述 |
| --------------- | ------------------------- |
| `deepseek-v3.2` | 旗艦通用模型 — GPT-5 級別，成本僅為其零頭 |
| `deepseek-r1` | 思維鏈推理模型 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2", ...
)
```
**Provider ID:** `x-ai`
| 模型 | 描述 |
| --------------- | ---------------- |
| `grok-4.20` | 最新旗艦模型，幻覺率最低 |
| `grok-4.1-fast` | 超快模型，支援 2M 上下文視窗 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="x-ai/grok-4.20", ...
)
```
**Provider ID:** `mistralai`
| 模型 | 描述 |
| -------------------- | ------------------------------- |
| `mistral-large-2512` | Mistral Large 3 — 最強 Mistral 模型 |
| `mistral-medium-3.1` | 效能與成本均衡 |
| `codestral-2508` | 專為程式碼生成最佳化 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="mistralai/mistral-large-2512", ...
)
```
**Provider ID:** `groq`
| 模型 | 描述 |
| ----------------------------- | ------------------------------------ |
| `meta-llama/llama-4-maverick` | Groq 上的 Llama 4 Maverick — 多模態，超快速 |
| `meta-llama/llama-4-scout` | Groq 上的 Llama 4 Scout — 支援 10M 上下文視窗 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="groq/meta-llama/llama-4-maverick", ...
)
```
**Provider ID:** `moonshotai`
| 模型 | 描述 |
| ----------- | --------------------- |
| `kimi-k2.5` | 最新 Kimi 旗艦 — 多模態，支援視覺 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5", ...
)
```
**Provider ID:** `minimax`
| 模型 | 描述 |
| -------------- | ------------- |
| `minimax-m2.7` | 最新旗艦 — 長上下文推理 |
同時支援 MiniMax 原生端點：
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.7", ...
)
```
**Provider ID:** `meta-llama`
| 模型 | 描述 |
| ------------------ | ------------------------------------ |
| `llama-4-maverick` | Llama 4 旗艦 — 原生多模態，128K 上下文 |
| `llama-4-scout` | Llama 4 Scout — 10M 上下文視窗，單 GPU 高效運行 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-4-maverick", ...
)
```
**Provider ID:** `qwen`
| 模型 | 描述 |
| ------------------- | ------------------------ |
| `qwen3.5-397b-a17b` | Qwen 3.5 旗艦 — 多模態，支援視訊理解 |
| `qwen3-coder` | 480B 程式碼專家模型 |
```python theme={null}
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.5-397b-a17b", ...
)
```
## 列出可用模型
使用 models 端點查看目前 API key 可存取的所有模型：
```bash theme={null}
curl https://api.arouter.ai/v1/models \
-H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
```
回應範例：
```json theme={null}
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "openai/gpt-5.4",
"object": "model",
"owned_by": "openai"
},
{
"id": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
"object": "model",
"owned_by": "anthropic"
}
]
}
```
模型列表會根據您的 API key 的 `allowed_providers` 設定進行過濾。
如果您的 key 限制了提供商，則只有來自允許提供商的模型會顯示。