几分钟内集成 RouterAPI

认证与基础 URL 设置

更改 base_url 和 api_key 即时切换提供商。将您的 SDK 指向 HTTPS://api.routerapi.cc/v1 并使用从仪表板生成的密钥。无需复杂的路由规则或多模型配置。您现有的标头和客户端设置与 OpenAI 标准完全相同。

密钥通过Google或电子邮件注册后立即显示。请安全存储并通过 Bearer 令牌，位于您的 HTTP Authorization 标头中。此单一更改将所有请求路由到我们的 uncensored 模型，而无需更改您的应用程序代码。

发送聊天补全请求

发送标准 POST request to /v1/chat/completions 生成文本。该端点接受与 OpenAI 相同的 JSON 结构，确保您的提示词无需修改即可工作。使用模型 ID uncensored 访问我们针对无限制响应进行调优的大型语言模型。

每个请求从您的预付费余额中消耗 token。错误和拒绝不会扣除您的信用额度，因此您可以自由测试。以下示例演示了如何使用官方 SDK 进行基本的文本生成调用。

Copycurl https://api.routerapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this 1000 word article in three sentences."}]
  }'

响应在 choices[0].message.content 字段。您可以调整诸如 temperature 或 top_p 控制创造性。不提供嵌入或图像生成功能端点；该服务专注于纯文本补全。

处理流式响应（SSE）

通过将 stream: true 在您的请求正文中。API 返回用于实时 Token 传输的服务器发送事件 (SSE)。这降低了聊天界面和角色扮演应用的感知延迟。每个数据块包含响应的部分增量。

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)

最后一个数据块包含请求的完整令牌使用统计信息。请解析 content field from each delta to reconstruct the full message. This approach keeps your UI responsive while the model processes long contexts. Token counts in the final chunk reflect both input and output usage.

使用工具和函数调用

在 tools 用于启用函数调用。模型在响应中返回结构化的工具调用，而不是纯文本。指定 tool_choice 强制模型使用特定函数或自动选择。此功能与 OpenAI 函数调用格式完全相同。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.routerapi.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)

使用 JSON 模式定义你的函数并在请求中传递它们。API 处理文本生成与工具调用之间的路由。使用 response_format 参数 {"type": "json_object"} 在不需要工具时确保严格的 JSON 输出。这可为您的后端服务提供一致的结构化数据。

设置用于结构化输出的 JSON 模式

通过设置 response_format 到 {"type": "json_object"}. 这对于在自动化工作流或 AI 代理中解析数据至关重要。模型将尝试闭合所有括号并遵循请求的模式。如果输出过长超出上下文窗口，可能会发生错误。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.routerapi.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);

将 JSON 模式与 temperature 设置为 0 以获得最大确定性。用于提取实体、格式化数据或生成配置文件。无审查模型很好地处理复杂的嵌套结构。在处理之前，始终在代码中验证输出。

理解 Token 限制与成本

上下文窗口支持提示和补全合计 100,000 个 token。每个请求最多可输出 16,000 个 token，或者如果 max_tokens 未设置。价格为每百万输入 token $0.15，每百万输出 token $0.50。余额永不过期，错误不计费。

通过仪表板或响应头监控使用情况。请求体大小限制为 8 MB。您可以使用 USDT (TRC20) 或 USDC (Base) 充值，最低 $20。充值越多，赠送信用越多：$50 赠送 +5%，$100 赠送 +10%，$200 赠送 +15%。无订阅费。