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Documentation Index

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ARouter 通过单一统一 API 提供来自顶级供应商的数百个模型。您可以在 ARouter 网站 上浏览模型，也可以直接使用 API。

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查询参数

Models API 支持通过查询参数过滤结果。

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output_modalities

按输出能力过滤模型。接受以逗号分隔的模态列表，或使用 "all" 包含所有模型。
值说明
text生成文本输出的模型（默认）
image生成图像的模型
audio生成音频输出的模型
embeddings嵌入模型
all包含所有模型，跳过模态过滤
# 默认 — 仅文本模型
curl "https://api.arouter.ai/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

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

# 文本和图像模型
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?output_modalities=text,image" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

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

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supported_parameters

按支持的 API 参数过滤模型。例如，查找支持工具调用的模型： 
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

​
列出模型

GET /v1/models
返回您的 API key 可用的完整模型列表。 
curl https://api.arouter.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

​
响应格式

{
  "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
    }
  ]
}

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模型对象结构

data 数组中每个模型包含以下字段：
字段类型说明
idstringAPI 请求中使用的唯一模型标识符，如 "openai/gpt-5.4"
canonical_slugstring模型的永久固定标识，永不更改
namestring人类可读的显示名称
creatednumber模型被添加到 ARouter 的 Unix 时间戳
descriptionstring模型能力的详细描述
context_lengthnumber最大上下文窗口大小（以 Token 为单位）
architectureArchitecture技术能力对象
pricingPricing使用该模型的费用结构（美元/Token）
top_providerTopProvider主要供应商的配置详情
per_request_limitsobject | null速率限制信息（无限制时为 null）
supported_parametersstring[]支持的 API 参数数组
default_parametersobject | null默认参数值（无默认值时为 null）
expiration_datestring | null弃用日期（未弃用时为 null）

​
Architecture 对象

{
  "input_modalities": string[],  // 如 ["text", "image"]
  "output_modalities": string[], // 如 ["text"]
  "tokenizer": string,           // 如 "cl100k_base"
  "instruct_type": string | null // 如 "chatml"，不适用时为 null
}

​
Pricing 对象

所有定价值均为美元/Token。值为 "0" 表示该功能免费。 
{
  "prompt": string,              // 每个输入 Token 的费用
  "completion": string,          // 每个输出 Token 的费用
  "request": string,             // 每次 API 请求的固定费用
  "image": string,               // 每张图像输入的费用
  "web_search": string,          // 每次网络搜索操作的费用
  "internal_reasoning": string,  // 内部推理 Token 的费用
  "input_cache_read": string,    // 每个缓存输入 Token 读取的费用
  "input_cache_write": string    // 每个缓存输入 Token 写入的费用
}

​
Top Provider 对象

{
  "context_length": number,         // 供应商特定的上下文限制
  "max_completion_tokens": number,  // 响应中的最大 Token 数
  "is_moderated": boolean           // 是否启用内容审核
}

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支持的参数

supported_parameters 数组列出了模型支持的 OpenAI 兼容参数：
参数说明
tools函数调用能力
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在响应中包含推理过程
structured_outputsJSON 结构强制执行
response_format输出格式规范
stop自定义停止序列
frequency_penalty重复减少
presence_penalty话题多样性
seed确定性输出

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使用模型

直接将 id 用作请求中的 model 字段： 
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!"}],
)

​
按支持参数过滤

查找支持工具调用的模型： 
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=tools" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"
查找支持结构化输出的模型： 
curl "https://api.arouter.ai/v1/models?supported_parameters=structured_outputs" \
  -H "Authorization: Bearer lr_live_xxxx"

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自动路由

除特定模型 ID 外，ARouter 还支持自动模型选择：
模型说明
"auto"ARouter 自动为您的请求选择最佳可用模型
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!"}]}'
响应的 model 字段始终显示实际使用的模型。详情请参阅模型路由。

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模型变体

您可以在任意模型 ID 后附加后缀以影响路由行为：
后缀效果
:nitro路由到最高吞吐量实例 — 速度优化
:floor路由到最低成本实例 — 价格优化
:free路由到免费层实例（有速率限制）
:thinking启用扩展推理 / 思维链模式
{"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
完整参考请参阅模型变体。

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Token 化

不同模型对文本的 Token 化方式不同。某些模型（GPT、Claude、Llama）将文本分割为多字符块；其他模型按字符 Token 化（PaLM）。这意味着即使输入输出完全相同，不同模型的 Token 数量——以及费用——也会有所不同。 费用按所用模型的 Token 化器计算。使用每个响应中的 usage 字段获取精确的 Token 数量： 
{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 170
  }
}

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注意事项

  • 模型列表按您账户启用的供应商过滤。若供应商未启用，其模型将不会显示。
  • 新模型在供应商发布时自动添加。
  • 直接在聊天补全请求的 model 字段中使用此列表中的模型 ID。
可用供应商及其旗舰模型的精选列表请参阅供应商。