ASP.NET Web API快速入门介绍
如何获取OpenRouter API密钥(分步指南)
2024-11-27
在当今数字化迅速发展的时代，高效、安全且功能强大的API服务已成为企业与开发者推进项目不可或缺的重要工具。OpenRouter API，作为一款功能全面且性能卓越的网络路由管理API，凭借其出色的表现力和广泛的应用领域，正日益受到市场的青睐。为了帮助广大开发者快速上手并充分利用这一宝贵资源，本文特推出“如何获取OpenRouter API密钥(分步指南)”。通过一系列条理清晰、易于跟随的步骤，本文将引导你逐步完成OpenRouter API密钥的申请与获取过程，使你能够轻松解锁其强大的路由管理功能，为你的项目或应用提供稳定、高效的网络支持。无论你是在构建智能家居系统、优化企业网络环境，还是在其他需要路由管理的领域寻求突破，获取OpenRouter API密钥都将成为你迈向成功的重要一步。
1. 登录/注册OpenRouter
你可以用 Google 账号或 MetaMask 钱包登录
2. 创建 API 密钥
- 进入
Keys菜单或直接访问 OpenRouter Keys - 点击
Create Key开始创建 - 在弹出对话框中为 API 密钥取一个名字，例如 “LobeChat Key”
- 留空
Credit limit表示不设置金额限制
在弹出的对话框中复制 API 密钥，并妥善保存
请安全地存储密钥，因为它只会出现一次。如果您意外丢失它，您将需要创建一个新密钥。
3. 充值信用额度
- 进入
Credit菜单，或直接访问 OpenRouter Credit - 点击
Manage Credits充值信用额度，在 https://openrouter.ai/models 中可以查看模型价格 - OpenRouter 提供了一些免费模型，未充值的情况下可以使用
4. 代码接入
OPENROUTER_API_KEY替换为上面获取的密钥
请求
fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${OPENROUTER_API_KEY}`,
"HTTP-Referer": `${YOUR_SITE_URL}`, // Optional, for including your app on openrouter.ai rankings.
"X-Title": `${YOUR_SITE_NAME}`, // Optional. Shows in rankings on openrouter.ai.
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"model": "mistralai/mixtral-8x7b-instruct",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
],
})
});响应
{
"id": "gen-xxxxxxxxxxxxxx",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop", // Different models provide different reasons here
"message": {
// will be "delta" if streaming
"role": "assistant",
"content": "Hello there!"
}
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": 4,
"total_tokens": 4
},
"model": "openai/gpt-3.5-turbo" // Could also be "anthropic/claude-2.1", etc, depending on the "model" that ends up being used
}参数
temperature- 可选，浮点数，0.0 至 2.0
- 默认值： 1.0
此设置会影响模型响应的多样性。较低的值会导致更可预测和更典型的响应，而较高的值则会导致更多样化和不太常见的响应。设置为 0 时，模型始终对给定的输入给出相同的响应。
top_p- 可选，浮点数，0.0 至 1.0
- 默认值： 1.0
此设置将模型的选择限制为一定百分比的可能标记：仅选择概率加起来等于 P 的顶级标记。较低的值使模型的响应更可预测，而默认设置允许全范围的标记选择。可以将其视为动态 Top-K。
top_k- 可选，整数，0 或以上
- 默认值： 0
这会限制模型在每个步骤中选择的标记，使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个标记，从而产生可预测的结果。默认情况下，此设置被禁用，使模型考虑所有选择。
frequency_penalty- 可选，浮点数，-2.0 至 2.0
- 默认值： 0.0
此设置旨在根据标记在输入中出现的频率来控制标记的重复。它会尝试以较低的频率使用那些在输入中出现较多的标记，与它们出现的频率成正比。标记惩罚会随着出现次数而变化。负值将鼓励标记重用。
presence_penalty- 可选，浮点数，-2.0 至 2.0
- 默认值： 0.0
调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高，重复的可能性就越小，而负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值将鼓励重复使用标记。
repetition_penalty- 可选，浮点数，0.0 至 2.0
- 默认值： 1.0
有助于减少输入中标记的重复。较高的值会使模型不太可能重复标记，但过高的值会使输出不太连贯（通常是缺少小词的连续句子）。标记惩罚根据原始标记的概率进行调整。
min_p- 可选，浮点数，0.0 至 1.0
- 默认值： 0.0
表示相对于最可能标记的概率，考虑标记的最小概率。（该值根据最可能标记的置信度而变化。）如果您的 Min-P 设置为 0.1，则意味着它将仅允许概率至少为最佳选项的 1/10 的标记。
top_a- 可选，浮点数，0.0 至 1.0
- 默认值： 0.0
根据最有可能的 token 的概率，仅考虑具有“足够高”概率的顶级 token。可以将其视为动态 Top-P。较低的 Top-A 值会根据最高概率的 token 集中选择，但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性，而是会根据最大概率细化过滤过程。
seed- 可选，整数
如果指定，推理将确定性地采样，这样具有相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。
max_tokens- 可选，整数，1 或以上
这设置了模型在响应中可以生成的标记数量的上限。它不会生成超过此限制的标记。最大值是上下文长度减去提示长度。
logit_bias- 可选，地图
接受 JSON 对象，该对象将标记（由标记器中的标记 ID 指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的逻辑中。确切的效果会因模型而异，但 -1 到 1 之间的值应该会降低或增加选择的可能性；-100 或 100 等值应该会导致禁止或独家选择相关标记。
logprobs- 可选，布尔值
是否返回输出标记的对数概率。如果为 true，则返回每个输出标记的对数概率。
top_logprobs- 可选，整数
0 到 20 之间的整数，指定在每个标记位置返回的最可能标记的数量，每个标记都有相关的对数概率。如果使用此参数，则必须将 logprobs 设置为 true。
response_format- 可选，地图
强制模型生成特定的输出格式。设置为{ "type": "json_object" }启用 JSON 模式，可确保模型生成的消息是有效的 JSON。
注意：使用JSON模式时，还应该通过系统或用户消息指示模型自行生成JSON。
stop- 可选，数组
如果模型遇到停止数组中指定的任何标记，则立即停止生成。
tools- 可选，数组
工具调用参数，遵循OpenAI的工具调用请求形状。对于非OpenAI提供商，它将进行相应的转换。
tool_choice- 可选，数组
控制模型调用哪个工具（如果有）。“none”表示模型不会调用任何工具，而是生成一条消息。“auto”表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。“required”表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {“type”: “function”, “function”: {“name”: “my_function”}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。
5. 常见问题
Q：如何找到OpenRouter API
A：幂简集成是国内领先的API集成管理平台，专注于为开发者提供全面、高效、易用的API集成解决方案。幂简API平台可以通过以下两种方式找到所需API：通过关键词搜索API(例如，输入’OpenRouter API‘这类品类词，更容易找到结果)、或者从API hub分类页进入寻找。
Q：什么是API-KEY？
A：DashScope通过API-KEY进行调用鉴权和计量计费，目前支持主账号进行API-KEY的管理。
Q：API-KEY的上限个数是多少？
A：当前每个主账号可以同时有3个生效的API-KEY。
Q：API-KEY被删除会有什么影响？
A：目前支持主账号对API-KEY的删除，子账号无法进行操作。删除的API-KEY无法找回也无法使用，但您在调用统计页面仍能查询被删除的API-KEY以往的调用统计结果。
Q：新上架的模型是否需要重新开通？
A：当您已完成服务开通后，DashScope提供的模型有新增或迭代时，您无需重新开通即可直接按照流程进行调用。
提供AI大模型API的服务商除了OpenRouter API，还有其他替代服务商也提供类似api服务，例如：
360多模态大语言模型、语音大模型服务MiniMax-稀宇科技、通用大模型开放平台-华藏、讯飞星火认知大模型
更多竞品可以在幂简集成开放平台中找到。
Q：OpenRouter API这个密钥还适用于哪些api？
6. 总结
本文精心打造了一份“如何获取OpenRouter API密钥(分步指南)”，全面且详尽地阐述了从注册账号到成功获取密钥的每一步流程。从踏入OpenRouter API平台的第一步——账号注册，到通过开发者身份认证，再到最终握紧那把开启数据之门的密钥，每一步都配备了详尽的操作说明和贴心指导，确保每位开发者都能轻松驾驭整个流程，无惧任何技术难关。
本文不仅止步于密钥的获取，更强调了获取后的可用性测试，这是确保API能够无缝融入应用、发挥最大效能的关键所在。通过这一指南，开发者们不仅能快速掌握获取密钥的秘诀，还能学会如何进行有效的集成与测试，确保OpenRouter API的强大功能得以充分展现。本文为开发者们铺设了一条通往OpenRouter API世界的坦途，助力他们轻松获取密钥，将这一卓越的网络路由管理能力融入应用，从而大幅提升应用的性能与用户体验，为数字化转型之路增添强劲动力。
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