《OpenRouter AI》使用教程:快速调用多模型生成内容

OpenRouter AI 是一个聚合主流人工智能模型的统一接口平台，支持多种大语言模型（LLM）和图像生成模型的调用。用户可以通过单一账户访问如Llama、Mistral、GPT兼容模型等多种AI服务，适用于内容创作、代码生成、图像设计等场景。学习如何正确使用 OpenRouter AI，能显著提升跨模型实验与应用部署的效率。

前期准备与账户注册

1. 访问 OpenRouter 官网 Up”完成邮箱注册，或通过Google账号快捷登录。
2. 注册后进入仪表板（Dashboard），系统默认提供一定额度的免费积分，可用于测试不同AI模型。
3. 在“API Keys”页面生成专属密钥，复制并保存该密钥，后续在第三方工具或代码中将用此进行身份验证。
4. 可选:绑定支付方式以开通更高使用额度，支持信用卡充值，按实际调用量计费。 完成上述步骤后，您已具备调用平台所有公开模型的基础权限。

核心功能操作步骤

1. 进入“Models”页面，浏览当前可用的文本与图像生成模型，每款模型均标注了提供商、响应速度、价格（每千token费用）及是否支持流式输出。
2. 点击任意模型进入详情页，使用内置的“Try it”测试窗口输入提示词（prompt），例如:“写一段关于春天的短诗”，点击“Send”查看生成结果。
3. 若要在外部应用中调用，使用标准OpenAI风格的API请求格式。例如，在Python中使用requests库发送POST请求至 `https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions`，并在header中添加之前生成的Authorization密钥。
4. 请求体中指定模型名称（如`mistralai/mistral-7b-instruct`）、消息历史及参数（temperature、max_tokens等），服务器将在数秒内返回结构化响应。
5. 图像生成类模型操作类似，选择支持文生图的模型（如Prodia系列），传入prompt和尺寸参数，接收返回的图片URL链接。 通过以上步骤，您可灵活切换多个AI模型进行对比测试或集成开发。

实用技巧与注意事项

- 善用模型排序功能，按“Lowest Price”或“Fastest Response”筛选适合任务需求的模型，降低成本与等待时间。 - 在API请求中添加`"transformers:true"`字段，可启用自动提示词优化功能，提升输出质量。 - 注意不同模型的上下文长度限制（context length），避免输入过长导致截断或报错。 - 所有API调用记录可在“Usage History”中查看，便于追踪消耗情况与调试异常请求。 - OpenRouter AI 不存储用户数据用于训练，确保输入内容隐私性，适合处理敏感信息。

常见问题解决

1. 若遇到“Invalid API Key”错误，请返回账户设置重新生成密钥，并确认请求头格式为 `Bearer `。
2. 当响应速度过慢时，尝试更换为标注重量较轻或响应时间短的模型，避免高峰时段使用大型模型。
3. 出现“Model not found”提示，检查请求中模型名称拼写是否准确，参考官方文档中的命名规范。
4. 免费额度用尽后服务中断，可前往“Billing”页面添加付款方式恢复访问。 掌握 OpenRouter AI 的操作逻辑，有助于高效整合多元AI能力到个人项目或生产环境中。